Rで解析：手軽で綺麗なグラフが欲しいなら、ggplot2のまとめです。

ggplot2パッケージは図を作成するのに非常に強力なパッケージです。備忘録を兼ねて使い方・コマンドを一覧でまとめました。

紹介で使用しているデータはパッケージに付属しているdiamondsをデータフレームに変換しています。

tidyverseのバージョンは1.3.1。windows 11のR version 4.1.2で動作を確認しています。

ggplot2の概要

ggplot2の特徴として、データを「読み込むコマンド」、データから「図をプロットするコマンド」、図を「装飾するコマンド」が明確に分かれているところが挙げられます。
慣れるまでは大変かもしれませんが、コマンドの修正箇所が明確ですので作業コストが低く、合理的なパッケージかと思います。具体的には「ggplot」コマンドでデータを読み込んでオブジェクトを作成後、プロット、装飾の流れとなります。

ggplot2のインストール

下記コマンドを実行してください。紹介ではggplot2パッケージを含むtidyverseパッケージを利用しています。

#install.packages("ggplot2")
install.packages("tidyverse")

ggplot2ライブラリの読み込み

下記コマンドを実行してください。

#パッケージの読み込み
#library("ggplot2")
library("tidyverse")

データを「読み込むコマンド」

ggplot2でデータを読み込む方法は、読み込みから表現方法までまとめて指定する「qplot」とデータ読み込み専門の「ggplot」のコマンドがあります。

「qplot」は予備的に使用することがありますが、ggplot2の特徴である”データを「読み込むコマンド」、データから「図をプロットするコマンド」、図を「装飾するコマンド」”を最大限に利用するために「ggplot」コマンドの利用をお勧めします。

なお、データの読み込み時やプロットコマンド内でaesコマンドを使用して、x軸やy軸、グループ、シンボルの色などを指定しなくてはなりません。プロットする図に合わせたx軸やy軸の指定が必要です。

#データの読み込み
Testdata <- diamonds

グラフ要素の指定「aesのオプション」一覧

aesコマンドのオプションの一覧です。オプションは複数設定が可能です。

読み込んだデータのプロット例

読み込んだデータを散布図でプロットするためにgeom_pointコマンドからaesで要素を指定しています。詳細はコマンド内コメントを確認してください。

#aesで要素を指定してプロットできます。
PlotData <- ggplot(Testdata)
PlotData +
  geom_point(aes(x = carat, y = price, color = color))

#図を装飾するために、引数にオブジェクトを格納した場合にはprintコマンドでプロットできます。
PointPlot <- PlotData + geom_point(aes(x = carat, y = price, color = color))
print(PointPlot)

プロットされる散布図です。

なお、ファイルに保存する場合にはggsaveコマンドを使用します。保存は作業フォルダ（ワーキングディレクトリ）に保存されます。

ggsave("Test.png", PointPlot)

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分割プロット「facetコマンド」

右からグラフを配置する方法。facet_grid(.~”分割したい行名または行番号”)

#facet_grid(.~"分割したい行名または行番号")で右から順に配置
PlotData +
  geom_point(aes(x = carat, y = price, color = color)) +
  facet_grid(.~color) +
  labs(x = "carat", y = "price", colour = "Colour")

上からグラフを配置する方法。facet_grid(“分割したい列名または列番号”~.)

#facet_grid("分割したい列名または列番号"~.)で上から順に配置
PlotData +
  geom_point(aes(x = carat, y = price, color = color)) +
  facet_grid(color~.) +
  labs(x = "carat", y = "price", colour = "Colour")

凡例と軸ラベルの調整

まずは、普通にプロットです。凡例と軸ラベルがデータの行名になっていません。

PlotData <- ggplot(Testdata, aes(x = Testdata[, 1],
                                 y = Testdata[, 7],
                                 color = Testdata[, 3],
                                 size = Testdata[, 1])) +
  geom_point()
print(PlotData)

凡例と軸名の調整はlabsコマンドを使用します。labsコマンドではタイトルの設定もできます。

PlotData2 <- PlotData +
  labs(x = "Calat", y = "Price", title = "TEST PLOT",
       color = "Color", size = "SIZE")
print(PlotData2)

プロットシンボルの調整

PlotData2を利用してプロットの透明度と色を変更します。透明度はaesコマンドでalphaオプションを追加しています。設定しないと、alphaの凡例が表示されますのでguideコマンドで表示しないようにしています。色はscale_colour_brewerコマンドを使用しています。連続量のデータの場合はscale_colour_continuousなどの利用が良いです。

PlotData3 <- PlotData2 +
  aes(alpha = 0.01) +
  guides(alpha = "none") +
  scale_colour_brewer(palette = "Set1")
print(PlotData3)

ggplot2でよく使用される図のプロットコマンド

図全体の体裁を整えるコマンド

図の体裁はthemeコマンドを使用します。一番簡単な方法は、用意されているtheme_classic()やtheme_minimal()などを適応することです。

PlotData3 + theme_minimal()

themeコマンドのオプションを一覧

使い方はtheme(要素 = 対応エレメント(オプション))となります。

参考例： theme(axis.title = element_text(face = “bold.italic”, colour = “red”))

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少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！