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グラフは ggplot2 だけじゃない!
ggvis 入門
Kobe.r 第20回
2015年8月30日
@hikaru1122
はじめに
• 五島 光(ごとう・ひかる) @hikaru1122
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フ作成ツール
• 「ggplot2, Shiny, dplyr, vega.js を統合したもの」
• Winston Chang & Hadley Wickham
ggvis との出会い
• きっかけは「ggplot2 なんか苦手」
• Datacamp のグラフ作成講座が ggvis だった。
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• たまに動かなくなる。
ggvis のイマイチなところ
> library(ggvis)
The ggvis API is currently rapidly evolving. We strongly
recommend that you do not rely on this for production, but
feel free to explore(以下、略)
• 「あんまりあてにしないでね」
• 「でも、いろいろ使ってみてね」
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三振する選手は本塁打も多い?
yakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run) %>%
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“then“
からの~
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yakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team) %>%
layer_points()
ちなみに、ややこしいですが・・・
yakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run, fill := “red”) %>%
layer_points()
チームごとの傾向を見る
yakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_model_predictions(model = "lm")
グループ化
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非線形回帰なら
yakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_smooths()
ここから ggvis が得意なところ
yakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_model_predictions(model = input_select(c("lm", "loess")))
インタラクティブにする
モデル選択ができるようになる
ここで選択
ブラウザが起動
作ったグラフを操作できる
yakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_smooths(span = input_slider(0, 1, value=0.75))
今度はスライダー
• よく操作できなくなります。
• まだ ggvis が発展途上中なので許してあげて!
ヒストグラムをインタラクティブに
yakyu %>%
ggvis(~home_run) %>%
layer_histograms(width = input_slider(0, 2, value = 1, step = 0.05),
boundary = 0)
目盛りが0.05刻み
まとめ
• さらっとそこそこオシャレな作図なら ggvis がオススメ。
• 初心者には ggplot2 より ggvis が覚えやすい。
• 動的なグラフを作れるので楽しい(※すぐ飽きる)。
• ggplot2 と ggvis をうまく使いわけよう!
参考資料
• Knowledge as Practice
http://hikaru1122.hatenadiary.jp/
• Rとウェブの融合(7)ーggvisパッケージー
http://kohske.github.io/ESTRELA/201502/index.html
• Introducing ggvis
http://blog.rstudio.org/2014/06/23/introducing-ggvis/
• Data Visualization in R with ggvis
https://www.datacamp.com/courses/ggvis-data-visualization-r-
tutorial
• ggvis 0.4 overview
http://ggvis.rstudio.com/
• useR! 2014 "Introducing ggvis"
• MANGO SOLUTIONS "Introduction to ggvis"

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