Графічні візуалізації в R за допомогою ggplot2

R для користувачів SAS

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Пакет ggplot2

логотип ggplot2 hexsticker

ggplot2 — потужний пакет графіки для R
«GG» у ggplot — це «grammar of graphics»
ggplot2 будує графіки пошарово
До базового шару додають один або кілька геометричних об'єктів

Шари — базовий шар

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

Визначте базовий шар за допомогою ggplot()
Встановіть data = abalone
Задайте aes як sex і diameter
Ще немає жодних графічних об'єктів
Вісь x готова для sex
Вісь y готова для diameter
Сітку розмічено

середовище графіки ggplot2 без boxplot

Шари — додайте геом boxplot

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

Оператор плюса + додає шар
Додано boxplot geom_boxplot()
Маємо серію boxplot-ів
Діаметри абалонів за статтю
F — самки, I — молодь, M — самці

додано boxplot у ggplot2

Шари — додайте тему

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

Додайте шар «теми» через theme_bw()
Прибирає сірий фон
Малює чорну рамку навколо графіка

до boxplot додано чорно-білу тему ggplot2

Заміна геома boxplot на геом violin

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

geom_violin замінює geom_boxplot
Створює форму, схожу на скрипку
Відображає щільність розподілу даних
Простою заміною отримуємо новий рисунок

діаграма «скрипка» в ggplot2

Гістограма однієї змінної

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

Створіть гістограму для однієї змінної
Одна змінна = одна естетика
Додайте geom_histogram()
Задайте aes() як shuckedWeight
Типові кольори варто змінити

гістограма ggplot2 повністю чорна

Гістограма — додайте кольори

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

Змініть графічні параметри
Встановіть color для меж стовпчиків
Задайте fill — колір заповнення
Кожен параметр задають у ()
Гістограма виглядає значно краще

гістограма ggplot2 з блакитними стовпчиками та чорними лініями

Гістограма — додайте заголовок і підписи осей

# 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")

Додайте кращі підписи осей і заголовок
Для осей використайте xlab() і ylab()
Для заголовка — ggtitle()
Цей рисунок готовий до публікації!

до гістограми ggplot2 додано підписи осей і заголовок

Побудуйте діаграму розсіяння

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

Для діаграми розсіяння aes потрібні дві змінні
geom_point() додає точки
Розсіяння ваги мушлі за кільцеми

розсіяння ggplot2: вага мушлі проти кільця

Розсіяння — додайте згладжену лінію

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

До розсіяння додайте лінію geom_smooth()
Є заштрихована зона довірчого інтервалу

розсіяння ggplot2 із доданою згладженою лінією

Створіть панелі за іншою змінною

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

Додайте ще один шар до розсіяння
Створіть панелі для кожної статі абалонів
Додайте шар facet_wrap()
vars(sex) задає змінну для панелей

розсіяння ggplot2 з 3 панелями за статтю

Далі в курсі

Розділ 1 завершується коротким вступом до графіки
- основа навичок графіки в ggplot2
- візуалізація вимірювань абалонів за статтю
Розділ 2 — опрацювання даних
- очищення набору даних abalone
Розділ 3 — методи дослідження даних
- описова статистика, кореляції та тести порівняння
Розділ 4 — моделювання і презентація результатів
- прогнозування віку абалонів за вимірюваннями
- аналіз моделей за статтю

Створімо кілька графіків для абалонів

R для користувачів SAS