Grafisk visualisering i R med ggplot2

R för SAS-användare

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Paketet ggplot2

ggplot2 hexsticker logo

ggplot2 är ett kraftfullt grafikpaket för R
"GG" i ggplot står för "grammar of graphics"
ggplot2 bygger grafik med ett lagerbaserat synsätt
Ett eller flera geometriska objekt läggs till baslagret

Lager – baslagret

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

Definiera baslagret med ggplot()
Sätt data = abalone
Sätt aes till sex och diameter
Inga grafiska objekt i grafen ännu
x-axeln är redo för sex
y-axeln är redo för diameter
rutnätet är utlagt

ggplot2 graphic environment no boxplot yet

Lager – lägg till låddiagram-geom

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

Plusoperatorn + lägger till ett lager
Låddiagram med geom_boxplot() läggs till
Resultatet är en serie låddiagram
Abalonernas diameter efter kön
F honor, I ungar och M hanar

ggplot2 boxplots added

Lager – lägg till ett tema

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

Lägg till ett "tema"-lager med theme_bw()
Tar bort grå bakgrund
Ritar en svart ram runt grafen

ggplot2 boxplot black white theme added

Byt låddiagram-geom mot violin-geom

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

geom_violin ersätter geom_boxplot
Skapar en form som liknar en violin
Visar datats täthetfördelning
En enkel ändring ger en ny figur

ggplot2 violin plot

Histogram för en variabel

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

Skapa ett histogram för en variabel
En variabel = en estetik
Lägg till geom_histogram()
Sätt aes() till shuckedWeight
Standardfärgerna behöver ändras

ggplot2 histogram all black

Histogram – lägg till färger

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

Ändra grafiska parametrar
Sätt color för stapelkanter
Sätt fill-färg för staplarna
Varje alternativ anges inuti ()
Histogrammet ser mycket bättre ut

ggplot2 histogram with blue bars and black lines around bars

Histogram – lägg till titel och axeletiketter

# 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")

Lägg till tydligare axeletiketter och titel
Använd xlab() och ylab() för axlarna
Använd ggtitle() för titeln
Figuren är klar att publicera!

ggplot2 hitogram axis labels and title added

Skapa ett spridningsdiagram

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

Ett spridningsdiagrams aes kräver två variabler
geom_point() lägger till punkterna
Spridningsdiagram över skalvikt per ring

ggplot2 scatterplot of shellweight by rings

Spridningsdiagram – lägg till utjämnad anpassningslinje

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

Lägg till geom_smooth() i spridningsdiagrammet
Inkluderar ett skuggat konfidensintervall

ggplot2 scatterplot with smoothed fit line added

Skapa paneler efter en annan variabel

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

Lägg till ytterligare ett lager i spridningsdiagrammet
Skapa paneler för varje kön hos abalone
Lägg till lagret facet_wrap()
vars(sex) anger variabel för panelerna

ggplot2 scatterplot with 3 panels by sex

Resten av kursen

Kapitel 1 avslutas med en kort introduktion till grafik
- Grundläggande grafikkunskaper med ggplot2
- visualisera abalone-mått efter kön
Kapitel 2 lär ut databearbetning
- städa abalone-datasetet
Kapitel 3 lär ut metoder för datautforskning
- deskriptiv statistik, korrelationer och jämförelsetest
Kapitel 4 lär ut modellering och presentation av resultat
- förutsäga abalonernas ålder utifrån mått
- utforska modeller efter kön

Nu kör vi en övning!

R för SAS-användare