Rで解析：データの分布をプロット「redingPlot」パッケージ

データ分布の確認に便利なパッケージの紹介です。scatterコマンド以外でプロットに利用するデータ形式はlistなので注意が必要です。実行コマンドにdata.frameからlistへ変換するコマンドを合わせて紹介します。

list形式はデータ数やクラスが異なっても同一の引数で管理できるので非常に便利です。
・Rでウェブ解析:割と役に立つリストコマンドの紹介
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-69/
・Rで解析：listの操作に便利です。「listenv」パッケージ
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-299/

パッケージバージョンは0.0.0.9000。実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。

パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("lukereding/redingPlot")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("redingPlot")

###データ例の作成#####
TestData <- data.frame(Group = sample(paste0("TEST", 1:4), 100, replace = TRUE),
                       Data1 = sample(1:500, 100),
                       Data2 = sample(1:200, 100))
########

#プロットデータの準備
#list形式で指定する必要があります。
PlotData <- NULL
for(i in seq(levels(TestData[, 1]))){
  PlotData <- c(PlotData, list(TestData %&gt;% filter(Group == unique(TestData[, 1])[i]) %&gt;% .$Data1))
}

#barplotの描写:barコマンド
bar(PlotData, lab = levels(TestData[, 1]), CI = FALSE, SE = TRUE, median = TRUE)

#ヒストグラムの描写:beeStripコマンド
beeStrip(PlotData, lab = levels(TestData[, 1]), point_col = viridis(length(PlotData) + 2)[1:length(PlotData)])

#ヒストグラムに箱ヒゲ図:beeStripBoxコマンド
beeStripBox(PlotData, lab = levels(TestData[, 1]), point_col = viridis(length(PlotData) + 2)[1:length(PlotData)])

#jitterplotの描写:stripコマンド
strip(PlotData, lab = levels(TestData[, 1]))

#散布図の描写:scatterコマンド
scatter(TestData[, 2], TestData[, 3])