R - 散布図

はじめに

こんにちは！データ可視化の世界への旅にようこそ。今日は、Rを使って散布図を作成することに深く掘り下げます。Rは統計学とデータ分析の分野で広く使用されている強力なプログラミング言語です。プログラミングが初めてであったり、Rを始めたばかりであったりしても、心配しないでください。ゆっくりと進めて、すべてのステップを理解するまで説明します。

R - Scatterplots

散布図は、二つの変数間の関係を可視化するのに非常に役立ちます。それにより、変数間にパターンや相関があるかどうかを確認できます。例えば、人々の身長と体重のデータセットがあれば、散布図で背の高い人々が体重が重い傾向にあるか、逆かを特定できます。

では、始めましょう！

散布図の作成

ステップ1: Rのインストールと読み込み

Rでグラフを作成する前に、必要なパッケージをインストールし、読み込む必要があります。ggplot2パッケージは、美しくカスタマイズ可能なグラフを作成するために最も人気のあるパッケージの1つです。インストールするには、以下のコマンドを使用してRコンソールに入力します：

install.packages("ggplot2")

パッケージをインストールしたら、R環境に読み込みます。これはセッションごとに一度だけ行う必要があります：

library(ggplot2)

ステップ2: 散布図の作成

すべての準備が整ったので、初めての散布図を作成してみましょう。ここでは、車のモデルに関する情報を含む内蔵データセットmtcarsを使用します。我們將plot miles per gallon (mpg) against horsepower (hp)。

まず、データセットを見てみましょう：

head(mtcars)

これにより、データセットの最初の数行が表示され、その内容を把握できます。

それでは、散布図を作成してみましょう：

ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) + geom_point()

以下の各部分が何をしているか説明します：

ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg))：これはmtcarsデータセットをplotのデータとして設定し、x軸を馬力、y軸をmpg（メイルズパーガロン）に設定します。
geom_point()：これはデータセットのxおよびy値に基づいてplotに点を追加します。

このコードを実行すると、各点が車のモデルを表し、その位置が馬力とメイルズパーガロンに基づいて決定される散布図が表示されるはずです。

ステップ3: 散布図のカスタマイズ

基本的な散布図が完成したので、少し風合いを加えてみましょう。点の色を変更し、タイトルを追加し、点のサイズを調整することもできます。

ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) +
geom_point(color = "blue", size = 3) +
labs(title = "Horsepower vs. Miles Per Gallon", x = "Horsepower", y = "Miles Per Gallon")

この更新版では、以下の点を追加しました：

color = "blue"：点の色を青に変更します。
size = 3：点のサイズを少し大きくします。
labs(title = ..., x = ..., y = ...)：plotにタイトルを追加し、x軸とy軸のラベルを設定します。

異なる色やサイズで試してみて、plotの外観がどのように変わるか確認してみてください。

散布図マトリックス

一つの散布図を作成する方法を学んだので、もう少し高度なことをに進みましょう：散布図マトリックス。これは、複数の変数を同時に比較できる散布図のグリッドです。まるで一つのギャラリーに個別の散布図が全部並んでいるようなものです！

散布図マトリックスを作成するために、GGallyパッケージを使用します。まず、インストールします：

install.packages("GGally")

そして、読み込みます：

library(GGally)

今度は、同じmtcarsデータセットを使って散布図マトリックスを作成してみましょう：

ggpairs(mtcars)

このコードを実行すると、各plotが二つの変数間の関係を示す散布図マトリックスが生成されます。対角線には各変数のヒストグラムがあり、上三角と下三角には変数ペアの散布図が含まれます。

散布図マトリックスは、色のスケールを追加したり、カテゴリごとに区切ったり、さらにカスタマイズすることもできます。ggpairs()のドキュメントを確認して、利用可能なすべてのオプションについて学びましょう。

結論

おめでとうございます！今までの学习中、Rを使用して散布図を作成し、散布図マトリックスを作成する方法を学びました。これらのスキルは、データの変数間の関係を探求する際に非常に重要です。お忘れなく、練習は完璧を生みます。異なるデータセットやカスタマイズを試して、可視化スキルを向上させましょう。ハッピーコーディング！

Credits: Image by storyset