Tokyo.R #66での発表資料です。 PPTに変換した際に見づらくなっている可能性があります。

1. Rでデータを可視化する
@koriakane
Tokyo.R #66

2. 自己紹介
• 宮﨑(@koriakane)
• Tokyo.R運営チーム所属(会計、調整、諸々)
• SIerで分析(+前段階のコンサル)をしてました
• 近況：昨日最終出社日でした

3. この資料のターゲット
• R初心者（初心者セッションなので！）
• 「そうだ、R、やろう」と思い立ったくらい
• ワテクシのように、分析をして、その結果を
報告書(pptとか)に記載する必要のある方
• 「R上で可視化がしたいんだ！」という方

4. 例えば

5. Rでの分析結果を
• PPTにまとめていきます
• グラフ(プロット)も貼り付けていきます

6. すると

7. と言われがち

8. たいていの場合
• 自分が分析結果を確認するためのプロットと、人(
顧客)に見せる用のプロットは、違うもんだ、と思
っておいた方が身のため
• だがしかし、いちいち「えくせる」とか「ぱわー
ぽいんと」で描き直すのはめんどくさい
• とはいえ、分析結果報告書は「えくせる」とか「
ぱわーぽいんと」で書かざるを得ない（場合が私
は多かった）

9. Rでそれっぽく可視化して、
貼り付ければええやん！

10. Rで可視化する、といえば？
• plot()←何も考えずに実施しても何かしら出る
• hist()←ヒストグラムを出す
• barplot()←棒グラフを出す
• matplot()←折れ線グラフを出す
• boxplot()←箱ひげ図を出す

11. Rで可視化する、といえば？
• こんな感じ
plot(iris$Species) hist(iris$Sepal.Length)

12. 簡単

13. まぁ、見栄え良くはない

14. それっぽく可視化するには
• ワテクシはよくggplot2を使います
• ggplot2：キャンバスを用意して、重ね書きし
ていくイメージで、プロットを作成すること
ができる
→カスタマイズが楽
→見栄え良くそれっぽいプロットが作れる

15. ggplot2で可視化する
• データの基本条件
1. データ型がdata.frame
2. 全ての列で行数が同じ
3. カテゴリ変数がある場合、全ての行に
対して、何かしらのカテゴリに属して
いることがわかるデータがある
• 上記3つを満たしていれば、何とかなります

16. こんな感じ
• みんなだいすきiris
> str(iris)
'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 …
> anyNA(iris)
[1] FALSE
data.frame
カテゴリ変数があり、各行が何かしらのカテゴリに属している
NAなし

17. いざ、実践
（まずはヒストグラム）

18. これを
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length))

19. こうやって
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length)) +
geom_histogram()

20. こうじゃ
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length)) +
geom_histogram(aes(fill=Species),
bins=30, alpha=0.5)

21. もういっこいっとく
（まずは散布図）

22. これを
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))

23. こうやって
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
geom_point()

24. こうじゃ
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
geom_point(aes(colour = Species))

25. それっぽい

26. 何をやっているか
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length))
プロットに使う列名を指定する
プロットに使うdata.frameを
指定する

27. 何をやっているか
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length)) +
geom_histogram()
プロットの種類を指定する

28. 何をやっているか
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length)) +
geom_histogram(aes(fill=Species),
bins=30, alpha=0.5)
ヒストグラムを塗る色の色分けに使う列
名を指定する
もろもろ調整する
（bins：区切り、alpha：透過度）

29. 同様に散布図も描けます
ggplot(data = iris,
aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
geom_point(aes(colour = Species)) プロットに使う列名を指定する
(散布図なので、x軸とy軸が必要)
プロットに使うdata.frameを
指定する
点の色分けに使う列名を指定する

30. ちなみに、こう書いてもOK
ggplot(data = iris,
aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour = Species)) +
geom_point()
こう書くと、+以降のプロット全てに
色分けが適用される

31. さっきから出てるaes()って、
何

32. aesとは
• data.frameのどの列を、プロットのどの要素に
対応させるのか、をマッピングするもの
• 詳しくは、偉大なるユタニさんのスライドを
参考にしましょう
• https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-men
x x軸
y y軸
colour 点や線の色
fill 塗りの色

33. どんなプロットの種類があるか
？
• ヒストグラム → geom_histgram()
• 散布図 → geom_point()
• 棒グラフ → geom_bar()
• 折れ線グラフ → geom_line()
• 箱ひげ図 → geom_boxplot()
• etc.

34. それっぽいものが作れました
• あとは、画像ファイルにして、PPTに貼り付け
ていけばOK
• RStudioであれば、Export > Save as Imageで
できます

35. それでもまだ言われたりする

36. その１

37. Colour Pickerを使いましょう
• colour pickerアドインを使えば、色を表示しな
がら必要な色を選択し、イメージにあったカ
ラーセットを作成することが可能です。

38. そもそもアドインって、何
• アドイン = RStudioアドインの意です
• ボタン一つで実行したり、GUI操作で処理でき
たりします
• 詳しくは、公式ドキュメントをチェックしま
しょう
• http://rstudio.github.io/rstudioaddins/

39. Colour Pickerを使いましょう
• RStudioで、colourpickerパッケージをインスト
ールすると、「Addins」というボタンから、
Colour Pickerアドインを使用することができ
ます。

40. 選択した色を適用します
colors <- c("#00C5CD", "#D02090", “#828282")
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour = Species)) +
geom_point() +
scale_colour_manual(values = colors)
色分けの指定
※色分けしているパラメータが、
colourかfillかで変わります

41. その２

42. facet_wrap()を使いましょう
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour = Species)) +
geom_point() +
scale_colour_manual(values = colors) +
facet_wrap(~Species, ncol = 3)
~：分割に使用するカテゴリ変数の指定
ncol：横に幾つ並べるか

43. facet_wrap()を使いましょう
• scale = “free”で、分割された各プロット毎に、
軸の目盛りを調整できます。
facet_wrap(~Species) facet_wrap(~Species,
scale = “free”)

44. その３

45. ①geom_vline()を使いましょう
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour = Species)) +
geom_point() +
scale_colour_manual(values = colors) +
geom_vline(xintercept = 7,
size = 1.5,
linetype = 2,
colour = "#32CD32")
xintercept：x軸の値
size：線の太さ
linetype：線の種類
colour：色の指定

46. ②geom_hline()を使いましょう
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour = Species)) +
geom_point() +
scale_colour_manual(values = colors) +
geom_hline(yintercept = 3.5,
size = 1.5,
linetype = 4,
colour = “#7D26CD")
yintercept：x軸の値
size：線の太さ
linetype：線の種類
colour：色の指定

47. その４

48. ①xlab()、ylab()を使いましょう
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour = Species)) +
geom_point() +
scale_colour_manual(values = colors) +
theme_grey(base_family = "HiraKakuProN-W3") +
xlab("がく片の長さ") +
ylab(“がく片の幅")
Macでggplotの出力結果に
日本語を使用する場合は必要

49. ②labs()でもできます
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour = Species)) +
geom_point() +
scale_colour_manual(values = colors) +
theme_grey(base_family = "HiraKakuProN-W3") +
labs(x = "がく片の長さ", y = "がく片の幅")

50. ついでに凡例も直しましょう
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
colour = Species)) +
geom_point() +
theme_grey(base_family = "HiraKakuProN-W3") +
labs(x = "がく片の長さ", y = "がく片の幅") +
scale_colour_manual(values = colors,
name = "アヤメの品種",
labels = c(setosa = "ヒオウギアヤメ",
versicolor ="ハナショウブ",
virginica = "カキツバタ") )

51. できた

52. 他にも色々できます

53. 知りたい方は
• 公式ドキュメントを参考にしましょう
• http://ggplot2.tidyverse.org/
• チートシートもあります
• https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/
• https://www.rstudio.com/wp-
content/uploads/2016/10/ggplot2-cheatsheet-2.0-ja.pdf （
日本語版）

54. 知りたい方は
• 偉大なるユタニさんのスライド
• https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-men
• 偉大なるうなどんさんのハンズオン資料
• https://mrunadon.github.io/%E6%A6%82%E8%A6%81%E3%82%92
%E3%81%8A%E3%81%95%E3%81%88%E3%81%A6ggplot2%E3
%82%92%E4%BD%BF%E3%81%84%E3%81%93%E3%81%AA%
E3%81%99%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88
%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%81%A8%E3%82%
B3%E3%83%BC%E3%83%89%E9%9B%86/#content
• https://www.slideshare.net/MrUnadon/hands-on-ggplot2

55. 分からないことがあれば
• r-wakalangで質問しましょう
• 素晴らしきお兄さま、お姉さまが答えてくれるかも
• #ggplot2チャンネルもあります
• https://qiita.com/uri/items/5583e91bb5301ed5a4ba

56. Enjoy !!