可視化ギャラリー

この章では、ggplot2で描ける様々な図を紹介します。「こんな図を描きたい！」と思ったら、対応するコードを参考にしてください。

ggplot2の基本構造

ggplot(data, aes(x = 変数1, y = 変数2)) +
  geom_xxx()  # 図の種類
  • data：使用するデータフレーム
  • aes()：軸や色などの「見た目」と変数の対応
  • geom_xxx()：図の種類（点、線、棒など）

散布図

2つの連続変数の関係を見る。

ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  labs(x = "排気量", y = "燃費（高速）", title = "散布図の例")

グループで色分け

ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point() +
  labs(x = "排気量", y = "燃費（高速）", color = "車種")

回帰直線を追加

ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +
  labs(x = "排気量", y = "燃費（高速）")

ヒストグラム

連続変数の分布を見る。

ggplot(mpg, aes(x = hwy)) +
  geom_histogram() +
  labs(x = "燃費（高速）", y = "度数", title = "ヒストグラムの例")

ビン幅を指定

ggplot(mpg, aes(x = hwy)) +
  geom_histogram(binwidth = 2, fill = "steelblue", color = "white") +
  labs(x = "燃費（高速）", y = "度数")

密度プロット

分布を滑らかな曲線で表す。

ggplot(mpg, aes(x = hwy)) +
  geom_density(fill = "steelblue", alpha = 0.5) +
  labs(x = "燃費（高速）", y = "密度")

グループで比較

ggplot(mpg, aes(x = hwy, fill = drv)) +
  geom_density(alpha = 0.5) +
  labs(x = "燃費（高速）", y = "密度", fill = "駆動方式")

棒グラフ

カテゴリごとの度数や集計値を表す。

度数

ggplot(mpg, aes(x = class)) +
  geom_bar() +
  labs(x = "車種", y = "台数")

集計値

mpg |>
  group_by(class) |>
  summarize(mean_hwy = mean(hwy)) |>
  ggplot(aes(x = reorder(class, mean_hwy), y = mean_hwy)) +
  geom_col(fill = "steelblue") +
  labs(x = "車種", y = "平均燃費（高速）") +
  coord_flip()

箱ひげ図

グループ間の分布を比較。

ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +
  geom_boxplot() +
  labs(x = "車種", y = "燃費（高速）")

バイオリンプロット

箱ひげ図＋分布の形状。

ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +
  geom_violin(fill = "steelblue", alpha = 0.5) +
  geom_boxplot(width = 0.1) +
  labs(x = "車種", y = "燃費（高速）")

折れ線グラフ

時系列や順序のあるデータ。

economics |>
  ggplot(aes(x = date, y = unemploy)) +
  geom_line() +
  labs(x = "年", y = "失業者数（千人）", title = "アメリカの失業者数推移")

ファセット（小さな複数グラフ）

グループごとに別々のパネルで表示。

ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ class) +
  labs(x = "排気量", y = "燃費（高速）")

ヒートマップ

2つのカテゴリ変数のクロス集計。

mpg |>
  count(class, drv) |>
  ggplot(aes(x = drv, y = class, fill = n)) +
  geom_tile() +
  geom_text(aes(label = n), color = "white") +
  scale_fill_viridis_c() +
  labs(x = "駆動方式", y = "車種", fill = "台数")

相関行列

mtcars |>
  select(mpg, cyl, disp, hp, wt) |>
  cor() |>
  as.data.frame() |>
  rownames_to_column("var1") |>
  pivot_longer(-var1, names_to = "var2", values_to = "cor") |>
  ggplot(aes(x = var1, y = var2, fill = cor)) +
  geom_tile() +
  geom_text(aes(label = round(cor, 2))) +
  scale_fill_gradient2(low = "blue", mid = "white", high = "red", midpoint = 0) +
  labs(x = "", y = "", fill = "相関係数") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

図の保存

# 最後に描いた図を保存
ggsave("figure.png", width = 6, height = 4, dpi = 300)

# 特定の図を保存
p <- ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point()
ggsave("scatter.pdf", plot = p, width = 6, height = 4)

次のステップ