Ggplot2 を使用して R で二変量ビジュアライゼーションを作成する

ggplot2 を使用して R でビジュアライゼーションを作成することは、データを探索して理解するための強力な方法となります。一般的な視覚化タイプの 1 つは二変量プロットで、これを使用すると 2 つの変数間の関係を調べることができます。

このチュートリアルでは、ggplot2 を使用して R で二変量視覚化を生成する方法を学習します。このブログでは、LuckyTemplates では実行するのは難しいが、R では簡単に実行できる視覚化に特に焦点を当てます。

目次

• 概要
• R のさまざまな二変量可視化
  • 相関関係を示す R のビジュアライゼーション
  • ペアごとの関係を示す R のビジュアライゼーション
• 結論

概要

このチュートリアルでは 3 つの主要なトピックについて説明します。変数の分布をグループごとに視覚化する方法、および相関関係とペアごとの関係を視覚化する方法を学びます。

ペア関係とは、特定のデータセット内の変数の各ペア間の関係を指します。

このチュートリアルでは、 ggplot2パッケージをダウンロードする必要があります。完了したら、空のRスクリプトを開き、 tidyverseとGGallyの 2 つのライブラリを読み込みます。

GGally は ggplot2 の拡張機能です。これは、幾何学オブジェクトと変換されたデータを組み合わせる複雑さを軽減するために構築されています。

R のさまざまな二変量可視化

二変量視覚化は、2 つの変数間の関係を示します。

例として、都市と高速道路の関係を示すビジュアライゼーションを作成してみましょう。ggplot ()関数を使用して、適切なデータを割り当てる必要があります。

次に、 geom_point() 関数を使用して散布図を生成します。

相関関係を示す R のビジュアライゼーション

ggcorr ()関数は、変数間の相関関係を視覚化するために使用されます。これにより、最低から最高の相関値が表示されたヒート マップが生成されます。ラベルを表示する引数を追加すると、視覚化をさらに改善できます。

ペアごとの関係を示す R のビジュアライゼーション

ペアごとのプロットでは、ggpairs ( )関数を使用する必要があります。

この例のデータ フレームには大きなデータセットが含まれているため、最初に数値のみを表示するようにフィルタリングする必要があります。そうしないと、結果にエラーが表示されます。

データをフィルターするには、パイプ演算子とselect_if ( )関数を使用します。

[プロット]タブでは、コードによって生成されたペアごとの視覚化を確認できます。グラフや各変数間の相関値も確認できます。

ペアワイズ プロットでできるもう 1 つのことは、追加の要素を追加して視覚化を強化することです。別の変数を追加して、データの色を変更することができます。

この場合、ドライブ列がコードに追加され、美的マッピング関数を使用してその色が変更されます。

コードを実行すると、散布図とドライブごとの相関値がプロットに表示されることがわかります。対角線には、各ドライブに応じた分布も表示されます。

結論

ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など、統計的に裏付けられた堅牢な視覚化を作成したい場合は、GGally で ggplot2 を使用することをお勧めします。

R プログラミング言語と ggplot2 などのさまざまな視覚化パッケージを併用すると、ユーザーは変数間の関係や相関関係を示す視覚化を構築できます。

GGally は、複雑さを軽減するいくつかの関数を拡張することで ggplot2 を拡張します。LuckyTemplates で二変量および多変量の視覚化を作成しようとすると、それは困難であることがわかります。ただし、R プログラミング言語では、1 行のコードを記述するだけで、必要な統計プロットが得られます。

ではごきげんよう、

ジョージ・マウント