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第3章ではggplot2を使ったグラフの作り方について説明してきました。

【3-1】ExcelにはないRでグラフを作るメリットと特徴

【3-2】ggplot2でグラフを作る流れを説明します

【3-3】Rのggplot2で散布図を作るgeom_point関数

【3-4】Rのggplot2でヒストグラムを作るgeom_histogram関数

【3-5】Rのggplot2で密度曲線を作るgeom_density関数

【3-6】Rのggplot2で箱ひげ図を作るgeom_boxplot関数

【3-7】棒グラフの基本とRのggplot2で棒グラフを作るgeom_bar関数

【3-8】ggplot2で折れ線グラフを作るgeom_line関数

【3-9】ggplot2でヒートマップを作るgeom_tile関数




今回は少し実用的な場面としてテストの結果を下位項目も含めてまとめてグラフに表示するを目指したいと思います。



以前仕事で1日で130個以上のグラフをExcelでコピペの手作業で作るという苦行をしたことがあるのですが、この方法で一気に作れるようになりました。

【3-4】Rのggplot2でヒストグラムを作るgeom_histogram関数でfacet_grid関数について説明しましたが、今回はfacet_wrap関数を紹介します。


また下位項目をまとめてグラフで表示するためにはデータハンドリングも必要になります。
データハンドリングについては2章で説明していますのでそちらもご参照ください。




1.使用するデータ

今回は【2-7】Excelの複数シートをRで一気に読み込むで取り込んだデータを使用します。
ただすぐに始められるように以下のコードを用意しました。
氏名、年齢、病院で使用するFIMという架空のデータです。
FIM18項目ありそれぞれ1〜7点で採点します。

またFIMには運動項目と認知項目というサブグループがあります。

食事〜階段までの13項目を運動項目(FIM_運動合計:13〜91点)
理解〜記憶までの5項目を認知項目(FIM_認知合計:5〜35点)
すべての合計をFIM_合計(18〜126点)

またFIMを3回計測し、sheetという列には1回目,2回目,3回目が入っています。

url <- "https://github.com/mitti1210/myblog/blob/master/fim.csv?raw=true" 
dat <- read.csv(url)
head(dat)

このデータからFIMの合計点と下位項目が1〜3回目でどのように変化したのかをグラフにしてみたいと思います。なお今回は棒グラフで平均を出します。


2.データハンドリング

【3-9】ggplot2でヒートマップを作るgeom_tile関数ではFIM_食事の項目だけを使いましたが、今回は全ての下位項目を使用します。

グラフ作成にあたり、以下をイメージしてデータハンドリングします。
・グラフを作る際、FIM_○○の"FIM_"はいらないので消したい
・sheetごと、各項目ごとの平均を出したい。そのためにはwideデータになっているdatをlongデータにする必要がある
・グラフに数値を表示するときに小数点が続くと見栄えが悪いので、小数点第1位まで表示したい

今回もtidyverseパッケージを使用します。

まだtidyverseパッケージを一度も使ったことがなければインストールします。
install.packages("tidyverse")
既にインストールしていればlibrary関数で呼び出します。
library(tidyverse) 

以下1例と解説です。

names(dat) <- str_remove(names(dat), "FIM_")

dat_stat <-
  dat %>% 
    gather(key = 項目, value = 点数, 食事:合計, factor_key = TRUE) %>% 
    group_by(項目, sheet) %>% 
    summarize(平均 = mean(点数), 標準偏差 = sd(点数)) %>% 
    mutate(平均 = round(平均, 1)) 



data.frameの名前を変更する方法

names関数を使うとdata.frameの列名をベクトルとして出してくれます。

names(dat)


そして直接変更するにはrename関数などありますが、同じ長さのベクトルを準備すると一括して入れ替えることができます。

names(dat) <- 同じ長さのベクトル


指定した文字列を消すstr_remove関数

str_remove関数は指定した文字を消す事ができます。

str_remove(ベクトル, "消したい文字列")

names(dat) <- str_remove(names(dat), "FIM_")


wideデータからlongデータに変える


wide, longデータについてはこちらの記事で紹介しています。




  dat %>% 
    gather(key = 項目, value = 点数, 食事:合計, factor_key = TRUE) %>% 
項目が五十音順にならないようにfactor_key = TRUEを指定します。



group_by関数とsummarize関数で集計する


項目とsheet毎に集計を行うにはgroup_by関数summarize関数を使います。



  dat %>% 
    gather(key = 項目, value = 点数, 食事:合計, factor_key = TRUE) %>% 
    group_by(項目, sheet) %>% 
    summarize(平均 = mean(点数), 標準偏差 = sd(点数)) 


四捨五入する

mutate関数round関数を使って平均の値を四捨五入します。




dat %>% 
    gather(key = 項目, value = 点数, 食事:合計, factor_key = TRUE) %>% 
    group_by(項目, sheet) %>% 
    summarize(平均 = mean(点数), 標準偏差 = sd(点数)) %>% 
    mutate(平均 = round(平均, 1)) 


まとめると最初のコードになります。

names(dat) <- str_remove(names(dat), "FIM_")

dat_stat <-
  dat %>% 
    gather(key = 項目, value = 点数, 食事:合計, factor_key = TRUE) %>% 
    group_by(項目, sheet) %>% 
    summarize(平均 = mean(点数), 標準偏差 = sd(点数)) %>% 
    mutate(平均 = round(平均, 1)) 


3.棒グラフを作成する

棒グラフを作るにはgeom_bar関数を使います。
棒グラフに数値を乗せる方法も紹介しています。





macの日本語文字化け対策にヒラギノ角ゴ Pro W3 ("HiraKakuPro-W3"を使っています。
windowの場合はエラーが出るかもしれませんのでtheme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") +をの色をつけた箇所を消してください。



facet_wrapでグループ毎のグラフをまとめて作る

そしてグループ毎にグラフを作るにはfacet_wrap関数を使います。

facet_wrap( ~ グループ)

ggplot() +
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") +
  geom_bar(data = dat_stat, aes(x = sheet, y = 平均, fill = sheet), stat = "identity") +
  facet_wrap( ~ 項目)

スクリーンショット 2019-08-24 1.07.00


これで項目ごとのグラフができました。しかし気になる点があります。

facet_wrapはそのままだと軸が固定されています。
合計と各項目に点数差がありすぎて、各項目の点数の差がわかりません。


facet_wrapの軸をグループ毎に変更する

軸をグループ毎に帰るにはscales = "free"を追加します。

ggplot() +
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") +
  geom_bar(data = dat_stat, aes(x = sheet, y = 平均, fill = sheet), stat = "identity") +
  facet_wrap( ~ 項目, scales = "free")

スクリーンショット 2019-08-24 1.07.14


ただこれも1つ問題があります。
グラフ自体は変化しているように見えるのですが、それぞれの軸が違うのでグループ毎の比較ができません。


4.3種類のグラフに分けて保存する

全てのグラフをまとめてしまうとわかりにくいのでy軸のサイズを考慮して次の3種類に分けてグラフを作成してみます。

・合計
・運動項目合計, 認知項目合計
・下位項目

そのためにはdat_statからそれぞれを抽出してグラフを作成する必要があります。

・filter関数を使い抽出し、そのまま %>% でグラフ作成まで行ってみます。
・datから %>% でつないでggplot() + 〜と直接つなげるとdata = datを省略できます。
このようにするとdat_statのデータだけで完結します(dat_stat_合計みたいな変数を作らなくて済む)
下のコードの中にはdata = datが入っていないことを確認してみてください

・x軸の「sheet」とy軸の「平均」はいらないのでlabs関数で消します

・棒グラフはx軸の名前と凡例が同じなので凡例を消します
凡例を消すにはguides(fill = "none")を追加します

・facet_wrapでは軸を固定するためscales = "free"は追加しません

そしてfilter()の列以外は全部同じなことにも注目してください。
filter関数については【2-4】で紹介しています。



p_1:合計だけのグラフ
p_1 <-
dat_stat %>% 
  filter(項目 == "合計") %>% 
  ggplot(aes(x = sheet, y = 平均)) +
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") +
  geom_bar(aes(fill = sheet), stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = 平均), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  facet_wrap( ~ 項目) +
  labs(x = "", y = "") +
  guides(fill = "none")
スクリーンショット 2019-08-24 1.07.31


p_2:運動項目合計と認知項目合計のグラフ
p_2 <-
dat_stat %>% 
  filter(項目 %in% c("運動合計", "認知合計")) %>% 
  ggplot(aes(x = sheet, y = 平均)) +
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") +
  geom_bar(aes(fill = sheet), stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = 平均), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  facet_wrap( ~ 項目) +
  labs(x = "", y = "") +
  guides(fill = "none")
スクリーンショット 2019-08-24 1.07.41


p_3:下位項目のグラフ
p_3 <-
dat_stat %>% 
  filter(!項目 %in% c("運動合計", "認知合計", "合計")) %>% 
  ggplot(aes(x = sheet, y = 平均)) +
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") +
  geom_bar(aes(fill = sheet), stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = 平均), position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  facet_wrap( ~ 項目) +
  labs(x = "", y = "") +
  guides(fill = "none")
スクリーンショット 2019-08-24 1.07.55



5.まとめ

今回はfacet_wrapでグループ毎のグラフを作る方法を紹介しました。
facet_wrapはグループの違いをみるのに非常に便利です。
ただ合計と下位項目が入っているデータだと軸の問題が出ますので注意が必要です。

今回作った3種類のグラフを組み合わせるためのgridExtraパッケージがあり次回紹介します。










第3章ではggplot2を使ったグラフの作り方を紹介しています。


【3-1】ExcelにはないRでグラフを作るメリットと特徴

【3-2】ggplot2でグラフを作る流れを説明します

【3-3】Rのggplot2で散布図を作るgeom_point関数

【3-4】Rのggplot2でヒストグラムを作るgeom_histogram関数

【3-5】Rのggplot2で密度曲線を作るgeom_density関数

【3-6】Rのggplot2で箱ひげ図を作るgeom_boxplot関数

今回は棒グラフを紹介します。

棒グラフは馴染みのあるグラフではありますが、自分の体験上「統計に慣れていない方やExcelで棒グラフと折れ線グラフ以外のグラフを作成したことがない方は気づいていない落とし穴もあるかな」とも感じています。

また、棒グラフの作り方は元のデータの集計方法によって作り方が違います。

今回は棒グラフの基本や原則、Rのggplot2を使った棒グラフの作成方法を紹介します。
エラーバーや散布図との組み合わせも紹介します。


1.データの読み込み

今回もggplotパッケージが含まれているtidyverseパッケージを読み込みます。
#tidyverseパッケージをインストールしていなければインストール。していれば次へ

install.packages("tidyverse")

#既にtidyverseパッケージをインストールしている方は以下でもOK

library(tidyverse)

#今回のデータは以下のコードでdatというデータフレームを作成します。
#下の全てを選択しコントロール(もしくはcommand)+Enter

n_male <- 130
n_female <- 70
set.seed(2019)
height <- round(c(rnorm(n_female, 157, 5), rnorm(n_male, 173, 10)), 0)
sex <- c(rep("female", n_female), rep("male", n_male))
class <- sample(c("A", "B", "C"), size = 200, replace = TRUE)
dat <- data.frame(height, sex, class)





2.棒グラフの基本的な考え方

棒の「長さ自体」に意味がある

これを書いていて当たり前のように感じるのですが、実は当たり前ではありません。
Excelで棒グラフを作るときにやってしまいがちなのですが、まず棒グラフで一番やってはいけない図を紹介します。

スクリーンショット 2019-08-06 11.58.31



棒グラフはグループ毎の長さの比を見て比べるグラフですが、右図のように縦軸の最小の数字を変えてしまうと長さの比が変わってしまいます。

(171.67 - 150) / (156.42 - 150) → 21.67 / 6.42 → 3.38倍

そのため本来1.09倍しか違わないデータをあたかも3.38倍違うデータと恣意的に見せたと解釈される可能性もあります。

そのため棒グラフを使うのであれば必ず最小値は0にする必要があります。
もしくは棒グラフ以外(箱ひげ図やヒストグラム)などを考えるのも手かもしれません。




棒グラフは「データ→集計→結果」

棒グラフが使われるのは主に「集計してカウント数を表示する」場合か「平均を表示する」ときに使います。


スクリーンショット 2019-08-06 11.59.44


つまり棒グラフを作るためには集計されたデータが必要になります。
集計せずにグラフを作る方法もありますが、今回は先に集計をしてグラフを作ります。




棒グラフの3つのパターンを決めるposition

棒グラフといってもいくつかのタイプがあります。
Rではposition = "○○"を指定するだけで変更することができます。

position = "stack"(積み上げ棒グラフ)

position = "fill"(積み上げ棒グラフ(割合))

position = "dodge"(横に並べる)

スクリーンショット 2019-08-06 12.08.53

用途に応じて使い分けます。



3.集計したデータを作成する

まずデータの確認をします。

head(dat)
str(dat)
スクリーンショット 2019-08-06 14.10.32


性別と身長とgradeという変数があります。
このデータを以下の2つの
dat_stat_grade:grade毎に集計
dat_stat_grade_sex:gradeと性別毎に集計

dat_stat_grade <-
  dat %>% 
  group_by(grade) %>% 
  summarize(平均 = round(mean(身長), 2), 標準偏差 = sd(身長), 人数 = n())

dat_stat_grade
スクリーンショット 2019-08-06 16.57.54


dat_stat_grade_sex <-
  dat %>% 
  group_by(grade, 性別) %>% 
  summarize(平均 = round(mean(身長), 2), 標準偏差 = sd(身長), 人数 = n())

dat_stat_grade_sex
スクリーンショット 2019-08-06 17.00.22



group_by関数で性別ごとのグループを作り、summarize関数でグループ毎の平均・標準偏差・人数を求め、それらをパイプ演算子でつないでいます。

パイプ演算子(%>%)、group_by、summarize関数については第2章で紹介しています。






4.棒グラフの基本的な作り方


ggplot2で棒グラフを作る時にはgeom_bar関数を使います。
まずgradeごとの人数をカウントします。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 人数), stat = "identity")


スクリーンショット 2019-08-06 17.07.17

geom_barではstat = "identity"が必要になります。

スクリーンショット 2019-08-06 17.05.52

これはデータの集計方法で「この数字のままを使ってね」という意味になります。

スクリーンショット 2019-08-06 17.13.02

5.棒の幅を変える

棒の幅を変えるにはwidthで指定します。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 人数), width = 0.5, stat = "identity")
スクリーンショット 2019-08-06 19.43.43



6.色を変える

グラフの中の色を変えるにはfillを使います。
一括で色を指定する時はaes関数の外にfillを指定します。
ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 人数), fill = "red", stat = "identity")
スクリーンショット 2019-08-06 18.11.38


色の透過度を変えるにはalpha = ○○で指定します
ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 人数), fill = "red", alpha = 0.5, stat = "identity")
スクリーンショット 2019-08-06 18.15.02


グループ毎に色を変えるにはaes関数内に色分けしたい変数を入れます。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 人数, fill = grade), alpha = 0.5, stat = "identity")
スクリーンショット 2019-08-06 18.27.11



7.fill = ○○で別の変数を指定する。

次はdat_stat_grade_sexを使ってグラフを作成します。
x軸はgrade、y軸は人数、色を性別にします。
もしpositionを指定しないと自動的に"stack"になります。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, fill = 性別), stat = "identity")
スクリーンショット 2019-08-06 19.15.28




8.position = "stack"のときのいろんな指定方法


グラフに数値を追加する

グラフに数値を追加するにはgeom_text関数を追加します。
ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, fill = 性別), position = "stack", stat = "identity")+
  geom_text(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, group = 性別 ,label = 人数), position = "stack")
スクリーンショット 2019-08-06 20.33.04


ポイントは以下の通りです。

・aes関数の中groupをfillと揃える
・aes関数の中のlabelに表示したい変数名を指定する
・positionをgeom_barと同じにする

スクリーンショット 2019-08-06 20.29.44


数値の値を棒グラフの真ん中に配置する

geom_textのposition = "stack"を行うと数値の値と同じ位置に数値がきます。
もし棒グラフの真ん中に配置する時はposition = position_stack(vjust = 0.5)に変更します。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, fill = 性別), position = "stack", stat = "identity")+
  geom_text(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, group = 性別, label = 人数), position = position_stack(vjust = 0.5))
スクリーンショット 2019-08-06 20.53.53





9.position = "fill"のときのいろんな指定方法

基本的な作り方

積み上げ棒グラフ(割合)を作る時はpositionに"fill"を指定します。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, fill = 性別), stat = "identity", position = "fill")
スクリーンショット 2019-08-06 19.15.40


縦軸は割合(0〜1)になります。


縦軸のラベルを%に変える

y軸を指定するscale_y_continuous関数を使うと縦軸のラベルを%に指定することができます。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, fill = 性別), stat = "identity", position = "fill")+
  scale_y_continuous(labels = scales::percent)
スクリーンショット 2019-08-06 19.27.45



グラフに数値を追加する

グラフに数値を追加する時はposition = "stack"でも紹介したgeom_textを使います。

スクリーンショット 2019-08-06 21.03.42

スクリーンショット 2019-08-06 21.05.15

もし棒グラフの真ん中に配置する時はposition = position_fill(vjust = 0.5)に変更します。
ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, fill = 性別), position = "fill", stat = "identity")+
  geom_text(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 人数, group = 性別, label = 人数), position = position_fill(vjust = 0.5))

スクリーンショット 2019-08-06 21.06.18



10.position = "dodge"のときのいろんな指定方法

今回は身長をつかってグラフを作ります。

基本的な作り方

横に並べるにはpositionに"dodge"を指定します。
ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, fill = 性別), position = "dodge", stat = "identity")
スクリーンショット 2019-08-08 20.01.48



グラフの軸の表示を変える

position = "fill"のときにはy軸を指定するscale_y_continuous関数を使い桁を区切るカンマを付けることができます。今回のデータでは千を超える値がないのでカンマは出てきませんが、scale_y_continuous(labels = scales::comma)の1行を付け加えます。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, fill = 性別), position = "dodge", stat = "identity")+
  scale_y_continuous(labels = scales::comma)


グラフに値を追加する

グラフに数値を追加する時はposition = "stack"でも紹介したgeom_textを使います。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, fill = 性別), position = "dodge", stat = "identity")+
  geom_text(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, group = 性別, label = 平均), position = position_dodge(0.9))
スクリーンショット 2019-08-06 23.36.46

スクリーンショット 2019-08-06 23.40.19


"stack"や"fill"の時と違い、geom_bar関数のpositionをposition = "dodge"とするとエラーが出ます。
position = position_dodge(○○)で数値を指定します。
グループやwidthの指定で幅が変わるので数字を変えながら丁度いい数字を探してください。
今回の場合は0.9が丁度いいようです。

スクリーンショット 2019-08-06 23.35.30



ただこのままでは線と数字がかぶってしまいます。
高さを微調整する時はvjust=数値で指定します。
数値がプラスだと下に、マイナスだと上に移動します。
ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, fill = 性別), position = "dodge", stat = "identity")+
  geom_text(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, group = 性別, label = 平均), position = position_dodge(0.9), vjust = -0.5)
スクリーンショット 2019-08-06 23.45.44

ggplot()+
    theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
    geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, fill = 性別), position = "dodge", stat = "identity")+
    geom_text(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, group = 性別, label = 平均), position = position_dodge(0.9), vjust = 1.5, color = "white")
スクリーンショット 2019-08-06 23.45.53


11.グラフにエラーバーを付ける

10で作成したデータで話を続けます。今回はエラーバーの幅を標準偏差にしています。

グラフにエラーバーをつけるにはgeom_errorbarを使います。
geom_errorbarではエラーバーの最小値(ymin)と最大値が(ymax)がいるのでaes関数に入れます。
ymin = 平均 - 標準偏差
ymax = 平均 + 標準偏差

geom_barのpositionがdodgeになっているので、上のグラフのgeom_textと同様に、geom_errorbarもposition = position_dodge(○○)で調整してください。
またgeom_textがエラーバーに重ならないようyの値を10に変更しています。自由に変えてみてください。
このように自由にグラフを重ねられるのもggplot2の魅力です。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 平均, fill = 性別), position = "dodge", stat = "identity")+
  geom_errorbar(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, ymin = 平均 - 標準偏差, ymax = 平均 + 標準偏差, group = 性別), position = position_dodge(0.9), width = 0.2)+
geom_text(data = dat_stat_grade_sex, aes(x = grade, y = 10, group = 性別, label = 平均), position = position_dodge(0.9), vjust = 1.5, color = "white")
スクリーンショット 2019-08-07 0.24.19


12.棒グラフと散布図を組み合わせる

統計になれてないと分布を見ずにいきなり棒グラフを作ることがあります(自分がそうでした)。
ただなれないと棒グラフでは分布はわかりにくいです。
エラーバーも実は正規分布のデータでないと意味をなしません。
実際に発表する場面では使わないかもしれませんが、グラフになれるまではぜひ棒グラフに散布図を組み合わせてみてください。

下のグラフですが、実際の分布イメージできますか?
ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 平均, fill = grade), alpha = 0.5, stat = "identity")+
  geom_errorbar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, ymin = 平均 - 標準偏差, ymax = 平均 + 標準偏差), color = "red", width = 0.2)
スクリーンショット 2019-08-07 0.52.41


散布図を組み合わせるのはgeom_point(position ="jitter"を追加する)かgeom_jitterです。
ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 平均, fill = grade), alpha = 0.5, stat = "identity")+
  geom_jitter(data = dat, aes(x = grade, y = 身長))+
  geom_errorbar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, ymin = 平均 - 標準偏差, ymax = 平均 + 標準偏差), color = "red", width = 0.2)
スクリーンショット 2019-08-07 0.52.29


ここでのポイントはgeom_jitterのdataがdatになっている点です。
これは棒グラフやエラーバーの数値は集計したデータを使いますが、散布図は200名の生データが必要になるからです。

ちなみにggplot2は下に書くほど前面に追加されます。
今回はgeom_errorbarがgeom_jitterよりも下にあるので棒が散布図の点で隠れていません。
geom_errorbarを下に書くとエラーバーが散布図の影に隠れますので確認してみてください。


13.棒グラフを横にする

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 人数, fill = grade), stat = "identity")

このグラフを横にするのはcoord_flip()を足すだけです。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = grade, y = 人数, fill = grade), stat = "identity")+
coord_flip()


14.x軸を並べ替える

軸をyの値で並べ替えるにはx軸にreorder関数を使います。
reorder(x軸の変数名, 並べ替えたい変数名)とします。

aes(x = grade, ...)   →    aes(x = reorder(grade, 人数),  ...)


ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = reorder(grade, 人数), y = 人数, fill = grade), stat = "identity")
スクリーンショット 2019-08-07 1.02.21
ただx軸の名前が変になりました。そのためlabs関数でx軸のタイトルを変更します。
labs関数はx,y軸の名前やタイトル・サブタイトルを指定します。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = reorder(grade, 人数), y = 人数, fill = grade), stat = "identity")+
  labs(x = "grade")
スクリーンショット 2019-08-07 1.05.34

15.凡例を消す

棒グラフの場合x軸に名前がついていて凡例がいらない場面もあります。
その時はguides(fill = "none")を付け加えます。

ggplot()+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  geom_bar(data = dat_stat_grade, aes(x = reorder(grade, 人数), y = 人数, fill = grade), stat = "identity")+
  labs(x = "grade")+
  guides(fill = "none")
スクリーンショット 2019-08-07 1.06.37


15.まとめ

今回は長くなりましたが、棒グラフについて紹介しました。

棒グラフには色々なpositionがあるので最初は思い通りのグラフにならないかもしれませんが、見直しながら少しずつ慣れてみてください。






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