R スクリプトでの散布図: 作成およびインポートする方法

このチュートリアルでは、R スクリプトを使用して散布図の視覚化を作成する方法を学習します。に提出されたレポートに基づいています。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

目次

• 散布図とは
• R スクリプト ビジュアルで基本的な散布図を作成する
• チャートに滑らかな線を追加する
• R 散布図の外観をフォーマットする
• データポイントの色と範囲を調整する
• 結論

散布図とは

散布図は、 2つの連続変数間の関係を表示するために使用されるデータ視覚化の一種です。これは、各データ ポイントがドットで表され、横軸と縦軸上のドットの位置が 2 つの変数の値に対応するグラフです。

散布図は、データのパターンと傾向を特定するのに便利なツールです。このビジュアルを LuckyTemplates レポートに追加すると、提示しているデータに対する洞察がさらに深まります。このチュートリアルを終えると、次のような R 散布図を作成できるようになります。

この議論は 4 つのステップに分かれています。まず、基本的な散布図の作成方法を学びます。次に、滑らかな線を適用して、プロット内のデータの傾向を示します。3 番目と 4 番目のステップでは、主に散布図に適用できるテーマと書式設定の変更に焦点を当てます。

この例で使用されるデータセットは、クライアント名、期間、収益、および時給を含むテーブルです。

R スクリプト ビジュアルで基本的な散布図を作成する

を開きます。

まず、RStudio プログラムに 3 つのパッケージ(tidyverse、ggthemes 、およびggpubr ) をインストールする必要があります。

これらがインストールされていない場合は、install.packages( )関数を使用します。完了したら、 library()関数を使用してそれらを R 環境にロードする必要があります。

ライブラリ R コードをコピーし、LuckyTemplates に移動します。R スクリプト エディターを開き、コードを貼り付けます。そこで R コードのビルドを続けることができます。

次に、ggplot( )関数を使用して散布図を作成します。まずチャートで使用するデータセットを指定する必要があるため、database %>%コマンドを使用します。この場合、フィルター関数の代わりにパイプ演算子が使用されます。

データセットを指定するには、 aes( )引数を使用して、x 軸と y 軸を指定する必要があります。この場合、それはそれぞれ継続時間と収益です。次に、geom_point( )関数を使用して、チャート上に点を表示します。

「色」や「形状」などのさまざまな関数を使用して、散布図の書式設定をさらに変更できます。チャートに動的な外観を適用したい場合は、例に示すように、色とポイント サイズを特定の値に設定できます。

コードを実行すると、LuckyTemplates にこの散布図が表示されます。等価時間料金の値が高いほど、円が大きくなり、色が濃くなることに注目してください。

チャートに滑らかな線を追加する

次のステップでは、グラフに滑らかな線を追加する方法を学びます。滑らかな線は、2 つの変数間の潜在的な関係を調査するのに役立つようにデータに適合された線です。

滑らかな線を追加するには、geom_smooth( )関数を使用します。

R スクリプトを実行すると、散布図は次のようになります。滑らかな線は、95% 信頼区間でのデータの傾向を示しています。

x 軸と y 軸のスケールは、scale_x_continuous( )関数とscale_y_continuous( )関数を使用して変更できます。

この場合、y 軸は対数スケールに変換されますが、x 軸はそのままです。

R コードを実行すると、結果が対数的に表示されるようになります。滑らかなラインも変わります。

さらに、グラフでは自動的に軸にラベルが付けられるため、labs()関数を使用してラベルを削除できます。

R 散布図の外観をフォーマットする

散布図の基本的な形式を作成したら、次のステップはそのテーマと外観をカスタマイズすることです。

R スクリプト エディターで散布図の書式を設定するには、theme( )関数を使用します。この関数内で、他の引数を追加してカスタマイズできます。

panel.grid.major ( )およびpane.grid.minor( )を使用すると、チャートのグリッド線の線種と色を編集できます。グリッド線を削除したい場合は、element_blank( )関数を使用します。

散布図を透明にするために、panel.backgroundとplot.backgroundが削除されます。これにより、レポート内の任意の場所にグラフを柔軟に配置できるようになります。グラフ内の凡例を削除したい場合は、legend.position 関数を「none」に設定します。

X 軸と Y 軸の線とテキストを書式設定することもできます。線を太くしたり細くしたり、文字を大きくしたり小さくしたりできます。

グラフで使用できる他の書式設定関数について知りたい場合は、RStudio のヘルプ セクションにアクセスしてください。検索バーに「テーマ」と入力すると、書式設定機能のリストが表示されます。

R ではさまざまな書式設定関数を使用できます。必要なものを忘れずに使用し、使いすぎないようにしてください。

データポイントの色と範囲を調整する

このチュートリアルの最後のセクションでは、散布図内の点のカラー スケールとサイズ範囲を書式設定する方法を学習します。

scale_colour_viridis_b ()関数は、カラーと白黒の両方で知覚的に均一なカラー マップを提供します。また、一般的な色覚異常を持つ視聴者にも認識されるように設計されています。

RStudio のヘルプ セクションで検索すると、グラフの書式設定に使用できるさまざまな引数が表示されます。オプションを切り替えて、レポートに最適な結果を見つけることができます。

たとえば、scale_size_continuous( )関数は、連続変数に従ってプロット内の点または形状のサイズをスケーリングします。プロットで使用する最小および最大のポイント サイズを指定できます。

この場合、最小値は 4 で、最大値は 17 です。

最終的な R 散布図は次のようになります。

結論

このチュートリアルでは、LuckyTemplates で R 散布図を作成する方法を学習しました。散布図は、2 つの連続変数間の関係を表示するために使用されるデータ視覚化の一種です。LuckyTemplates では、ggplot パッケージと R スクリプト ビジュアルを使用して散布図を作成できます。

散布図は、データのパターンと傾向を視覚化して特定するための便利なツールです。これらは、外れ値や異常を特定するのにも役立ちます。

全体として、R を使用して LuckyTemplates で散布図を作成するのは簡単なプロセスであり、ggplot パッケージの強力なデータ視覚化機能を活用できます。

ではごきげんよう、

ホセイン・セイダガ