ggplot2 ile R'de grafiksel görselleştirme

SAS Kullananlar İçin R

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

ggplot2 paketi

ggplot2 hexsticker logosu

ggplot2, R için güçlü bir grafik paketidir
ggplot içindeki "GG", "grafik dilbilgisi" anlamına gelir
ggplot2, katmanlama yaklaşımıyla grafik oluşturur
Temel katmana bir veya daha fazla geometrik nesne eklenir

Katmanlar - temel katman

# x=sex ve y=diameter için grafik oluşturun
ggplot(data = abalone, aes(sex, diameter))

ggplot() ile temel katmanı tanımlayın
data = abalone ayarlayın
aes'i sex ve diameter olarak ayarlayın
Grafikte henüz geometrik nesne yok
x ekseni sex için hazır
y ekseni diameter için hazır
ızgara yerleşti

ggplot2 grafik ortamı: henüz kutu grafiği yok

Katmanlar - kutu grafik geomu ekleyin

# Kutu grafiği geometrik nesnesini (geom) ekleyin
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot()

Artı işlecinin + bir katman ekler
Kutu grafik geom_boxplot() eklendi
Sonuç bir dizi kutu grafik
Cinsiyete göre abalone çapları
F dişi, I yavru ve M erkek

ggplot2 kutu grafikleri eklendi

Katmanlar - bir tema ekleyin

# Siyah-beyaz tema ekleyin
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot() +
  theme_bw()

theme_bw() ile "tema" katmanı ekleyin
Gri arka planı kaldırır
Grafik etrafına siyah çerçeve çizer

ggplot2 kutu grafik: siyah-beyaz tema eklendi

Kutu grafiği geomu keman geomu ile değiştirin

# geom_violin()'a geçin
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_violin() +
  theme_bw()

geom_violin, geom_boxplot'ın yerini alır
Keman biçimine benzer bir şekil oluşturur
Veri yoğunluğu dağılımını yansıtır
Yeni şekil için basit değişiklik

ggplot2 keman grafiği

Tek değişkenli histogram

# shuckedWeight için histogram yapın
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram()

Tek değişken için histogram oluşturun
Tek değişken = tek estetik
geom_histogram() ekleyin
aes()'i shuckedWeight olarak ayarlayın
Varsayılan renkler değiştirilmeli

ggplot2 histogram tümü siyah

Histogram: renklendirme ekleyin

# Çizgileri siyah, dolguyu açık mavi yapın
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue")

Grafik parametrelerini değiştirin
Sınırlıkların color değerini ayarlayın
Sütunlar için fill rengini ayarlayın
Her seçenek () içinde ayarlanır
Histogram çok daha iyi görünür

ggplot2 mavi sütunlu, siyah kenarlıklı histogram

Histogram: başlık ve eksen etiketleri ekleyin

# x, y eksen etiketleri ve başlık ekleyin
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue") +
  xlab("Shucked Weight") +
  ylab("Frequency Counts") +
  ggtitle("Shucked Weights Histogram")

Eksenlere ve başlığa daha iyi etiketler ekleyin
Eksenler için xlab() ve ylab() kullanın
Başlık için ggtitle() kullanın
Bu şekil yayıma hazır!

ggplot2 histogram: eksen etiketleri ve başlık eklendi

Saçılım grafiği oluşturun

# geom_point() ile saçılım grafiği yapın
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point()

Saçılım grafiği aes iki değişken ister
geom_point() noktaları ekler
Halkaya göre kabuk ağırlıkları saçılımı

ggplot2 saçılım grafiği: halkaya göre kabuk ağırlığı

Saçılım: yumuşatılmış uyum çizgisi ekleyin

# Yumuşatılmış uyum çizgisi ekleyin
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()

Saçılım grafiğine geom_smooth() çizgisi ekleyin
Gölgelendirilmiş güven aralığı içerir

ggplot2 saçılım grafiği: yumuşatılmış uyum çizgisi eklendi

Başka bir değişkene göre paneller oluşturun

# facet_wrap() ile paneller ekleyin
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  facet_wrap(vars(sex))

Saçılım grafiğine bir katman daha ekleyin
Her cins için paneller oluşturun
facet_wrap() katmanını ekleyin
Paneller için değişkeni vars(sex) tanımlar

ggplot2 saçılım: cinsiyete göre 3 panel

Kalan bölümler

Bölüm 1 grafiklere kısa bir girişle biter
- ggplot2 grafik becerilerinin temeli
- ölçümleri cinsiyete göre görselleştirin
Bölüm 2 veri düzenleme becerilerini öğretir
- abalone veri setini temizleyin
Bölüm 3 veri keşfi yöntemlerini öğretir
- tanımlayıcı istatistikler, korelasyonlar ve karşılaştırma testleri
Bölüm 4 modelleme ve sonuç sunumunu öğretir
- ölçümlerle abalone yaşlarını tahmin edin
- modellere cinsiyete göre bakın

Hadi abaloneler için bazı grafikler yapalım

SAS Kullananlar İçin R