R seminar 2020 lesson3

可視化 ggplot2

ggplot2

ggplot2は Rは美しいグラフを描くことができる
tidyverseパッケージには，グラフ描画用のggplot2パッケージが含まれている
サンプルデータR_Seminar_data.csvを使用

library("tidyverse")
df<-read_csv("R_Seminar_data.csv")

ggplot2の基本的な書き方

ggplot(data, aes(x = variable1, y = variable2))+
geom_“graphname”()

scater plot

g1 <- ggplot(df, aes(x= Height, y = Weight))+
  geom_point()
g1

change theme

いくつかのthemeがあり，classicに変更してみる

g2 <- ggplot(df, aes(x= Height, y = Weight))+
  geom_point()+
  theme_classic()
g2

histgram

g3<- ggplot(df, aes(x = Age))+
  geom_histogram()
g3

add theme

g4<-ggplot(df, aes(x = Age))+
  geom_histogram()+
  theme_classic()
g4

add color

ヒストグラムの棒はBin(ビン）という
色を変えてみる

g5<-ggplot(df, aes(x = Age))+
  geom_histogram(fill = "white", color ="black")+
  theme_classic()
g5

boxplot

LOSがないのでLOSを作っておく．

library(lubridate)
df %>% mutate(Admday = ymd(Admday), Discday = ymd (Discday)) -> df

#日付の引き算
df %>%mutate(LOS = as.integer(Discday - Admday)+1) -> df #regressionに使えないのでas.integerで整数に変えておく
summary(df$LOS)

箱ひげ図を描く

#boxplotはy lim方向に書くので
g6<-ggplot(data=df, aes(y=LOS))+
  geom_boxplot()  
g6

boxplotはy軸方向の図なのでaesの中身はyの設定になる．

add theme

テーマ変更

g7<-ggplot(data=df, aes(y=LOS))+
  geom_boxplot()+
  theme_classic()
g7

x limの調整

x軸のラベルがないので使いたい場合はx= "" blankにする

g8<-ggplot(data=df, aes(x="", y=LOS))+
  geom_boxplot()+
  theme_classic()
g8

add labs

ラベルを付けたい場合はlabs()で追加する

g9<-ggplot(data=df, aes(x="", y=LOS))+
  geom_boxplot()+
  theme_classic()+
  labs(x="total")
g9

項目ごとのboxplot

項目ごとにBox plotを作りたい場合はfactorとしてx軸の項目を読み込ませる

g10<-ggplot(df, aes(x = factor(Sex), y = LOS))+
  geom_boxplot()+
  theme_classic()+
  labs(x="Sex")
g10

グラフの保存

左下のフィールドのplotsのexportを押してSave as imageもしくはPDFを選択
ファイル形式，ファイル名を決めてsaveで保存する

Exercise3

Q1 xlim=Weight, ylim==LOSとなる散布図をかけ

gQ1<-ggplot(df, aes(x=Weight, y=LOS))+
              geom_point()
gQ1

Q2 身長のヒストグラム枠線を青，塗りつぶし黄色

gQ2<-ggplot(df, aes(x=Height))+
  geom_histogram(fill="yellow", color="blue")
gQ2