Visualisasi grafis di R dengan ggplot2

R untuk Pengguna SAS

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Paket ggplot2

logo hexsticker ggplot2

ggplot2 adalah paket grafik yang kuat untuk R
"GG" pada ggplot berarti "grammar of graphics"
ggplot2 membangun grafik dengan pendekatan berlapis
Satu atau lebih objek geometri ditambahkan ke lapisan dasar

Lapisan - lapisan dasar

# Create plot for x=sex and y=diameter
ggplot(data = abalone, aes(sex, diameter))

Tentukan lapisan dasar dengan ggplot()
Atur data = abalone
Atur aes ke sex dan diameter
Belum ada objek grafis pada plot
Sumbu-x siap untuk sex
Sumbu-y siap untuk diameter
kisi telah disiapkan

lingkungan grafik ggplot2 belum ada boxplot

Lapisan - tambah geom boxplot

# Add boxplot geometric object or geom
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot()

Operator plus + menambahkan lapisan
Boxplot geom_boxplot() ditambahkan
Hasilnya deretan boxplot
Diameter abalon menurut jenis kelamin
F betina, I anakan, dan M jantan

boxplot ggplot2 ditambahkan

Lapisan - tambahkan tema

# Add black white theme
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot() +
  theme_bw()

Tambahkan lapisan "tema" dengan theme_bw()
Menghapus latar abu-abu
Menggambar kotak hitam di sekitar plot

tema hitam putih ditambahkan pada boxplot ggplot2

Ubah geom boxplot menjadi geom violin

# Change to geom_violin()
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_violin() +
  theme_bw()

geom_violin menggantikan geom_boxplot
Membuat bentuk mirip biola
Mencerminkan sebaran kerapatan data
Perubahan sederhana untuk membuat figur baru

plot violin ggplot2

Histogram satu variabel

# Make histogram of shuckedWeight
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram()

Buat histogram untuk satu variabel
Satu variabel = satu estetika
Tambahkan geom_histogram()
Atur aes() ke shuckedWeight
Warna bawaan perlu diubah

histogram ggplot2 semua hitam

Histogram tambah warna

# Make lines black and fill light blue
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue")

Ubah parameter grafis
Atur color garis bin
Atur warna fill untuk bin
Setiap opsi diatur di dalam ()
Histogram tampak jauh lebih baik

histogram ggplot2 dengan batang biru dan garis hitam di sekeliling batang

Histogram tambah judul dan label sumbu

# Add x, y axis labels and title
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue") +
  xlab("Shucked Weight") +
  ylab("Frequency Counts") +
  ggtitle("Shucked Weights Histogram")

Tambahkan label sumbu dan judul yang lebih baik
Gunakan xlab() dan ylab() untuk sumbu
Gunakan ggtitle() untuk judul
Figur ini siap dipublikasikan!

histogram ggplot2 ditambah label sumbu dan judul

Buat plot sebar

# Make scatterplot with geom_point()
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point()

aes untuk sebar membutuhkan dua variabel
geom_point() menambahkan titik
Plot sebar bobot cangkang menurut cincin

plot sebar ggplot2 bobot cangkang menurut cincin

Plot sebar tambah garis kecocokan mulus

# Add smoothed fit line
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()

Tambahkan garis geom_smooth() ke plot sebar
Termasuk area kepercayaan berarsir

plot sebar ggplot2 dengan garis kecocokan mulus ditambahkan

Buat panel menurut variabel lain

# Add panels using facet_wrap()
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  facet_wrap(vars(sex))

Tambah satu lapisan lagi pada plot sebar
Buat panel untuk tiap jenis kelamin abalon
Tambahkan lapisan facet_wrap()
vars(sex) menentukan variabel panel

plot sebar ggplot2 dengan 3 panel menurut jenis kelamin

Sisa kursus

Bab 1 berakhir dengan pengantar singkat grafik
- dasar keterampilan grafik ggplot2
- visualisasikan ukuran abalon menurut jenis kelamin
Bab 2 membahas keterampilan pengolahan data
- membersihkan kumpulan data abalon
Bab 3 membahas metode eksplorasi data
- statistik deskriptif, korelasi, dan uji perbandingan
Bab 4 membahas pemodelan dan penyajian hasil
- prediksi usia abalon dari pengukuran
- eksplorasi model menurut jenis kelamin

Mari membuat beberapa plot untuk abalon

R untuk Pengguna SAS