TokyoR109.pdf

第109回Tokyo.Rでトークした際のスライド資料です。

Transcript

1. #109 @kilometer00 2023.10.07 Data Visualization in R
2. Who！？ Who?
3. Who！？ ・ @kilometer ・特任教員 (Ph.D. Eng.) ・神経科学 ・⾏動計算論 ・データ可視化 ・R： ~ 15 years ・近況：「鵼」読了。
5. 宣伝!!（書籍の翻訳に参加しました。） 絶賛販売中！ （ジャン献本に1冊どうぞ）
6. 宣伝!! (医療健康データ科学研究ネットワークの加盟者向け) 先⾏受付 開始しました！！
7. @kilometer00 Data Visualization in R
9. IEEE Spectrum’s Top Programming Languages 2022 https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2022
10. https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-methods
11. https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-methods
13. TIOBE Index for July 2023 https://www.tiobe.com/tiobe-index/
14. https://www.tiobe.com/tiobe-index/
15. https://twitter.com/hadleywickham/status/1279405379449913344?s=20
16. https://gist.github.com/daroczig/ Number of R packages ever published on CRAN
17. https://cran.r-project.org/web/packages/ The Comprehensive R Archive Network (CRAN)
18. h"ps://www.datasciencemeta.com/rpackages
19. h"ps://www.datasciencemeta.com/rpackages
20. Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □
21. の始め⽅ 1. Rをインストール 2. RStudioをインストール https://www.r-project.org/ https://posit.co/download/rstudio-desktop/
22. の始め⽅ 3. RStudioを⽴ち上げる 4. 新規プロジェクトを作る 6. tidyverseをインストール install.packages("tidyverse") 5. 新規スクリプトを開く File -> New Project... ⌘ ⇧ N
23. ① ここにRのコードを書く ② 選択して実⾏(⌘↩) ③ 実⾏結果が表⽰ スクリプト → 名前をつけて保存 コンソール RStudioの操作
24. ① ここにRのコードを書く ② 選択して実⾏(⌘↩) ③ 実⾏結果が表⽰ スクリプト → 名前をつけて保存 コンソール 環境変数などが表⽰ ファイル/プロット/ヘルプなど ⾃動で反映 RStudioの操作
25. の基本
26. 例えばExcelでは、 セルの内部に関数を書いて 結果だけを表⽰する
27. 例えばExcelでは、 セルの内部に関数を書いて 結果だけを表⽰する どこまでが共通の属性なのか 直感的な配置から読み取る
28. の基本 a <- 5 x <- 1:5 y <- a * x 代⼊演算⼦ オブジェクト コード
29. 選択して実⾏(⌘↩) ⾃動で反映 実⾏内容 書く
30. の基本 Q. オブジェクトの中⾝が⾒たい時はどうするの？ A. オブジェクト名だけを選択して実⾏します。
31. 実⾏(⌘↩)
32. の基本 Q. オブジェクトの中⾝が⾒たい時はどうするの？ A. オブジェクト名だけを選択して実⾏します。 Q. 既にある表データをRに読み込みたいんですが？ A. read_csv()関数を使います。
33. の基本 path <- "data/Book1.csv" read_csv(path)
34. 実⾏(⌘↩) エラー：そんな関数ないよ
35. の基本 CRAN The Comprehensive R Archive Network packages
36. install.packages("tidyverse") の基本 1. パッケージのインストール 2. インストールされたパッケージを使う library(tidyverse)
37. 実⾏(⌘↩) 読み込めたけど... コレとコレ は省きたい (データじゃない)
38. の基本 library(tidyverse) path <- "data/Book1.csv" read_csv(path, skip = 2)
40. いちいちcsvに出⼒するの⾯倒だから エクセルファイルのまま読み込みたいなぁ。
41. library(tidyverse) path <- "data/Book1.xls" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
42. エラー：そんな関数ないよ
43. library(tidyverse) library(readxl) path <- "data/Book1.xls" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
44. そんな名前のファイル無いよ
45. 無いことないだろ！！！？？ さっき作ったばっかりだぞ！！
46. 無いことないだろ！！！？？ さっき作ったばっかりだぞ！！ ほら！！！！！！
47. 無いことないだろ！！！？？ さっき作ったばっかりだぞ！！ ほら！！！！！！ 😇 ほら...ぁ...
48. library(tidyverse) library(readxl) path <- "data/Book1.xlsx" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
49. 😇 できた
50. プログラムは思った通りには動かない。 書いた通りに動くのだ。 誰が⾔ったか知らないが、
51. の始め⽅ おすすめパッケージ達 ・ tidyverse (データ科学総合ツール) ・ data.table (大きいデータ取り扱うなら) ・ cmdstanr (ベイズ統計やるなら) ・ patchwork (データ可視化やるなら) 最初から全部いれる必要はないよ！
52. 基礎知識1 data.frame
53. ベクトル (vector) x <- c(5:10) ## x ## [1] 5 6 7 8 9 10 ## ## x[3] ## [1] 7 ## ## x[c(2, 5, 1)] ## [1] 6 9 5
54. リスト (list) list( c(1:3), letters[1:3], seq(3, 5, by = 1)) ## [[1]] ## [1] 1 2 3 ## ## [[2]] ## [1] "a" "b" "c" ## ## [[3]] ## [1] 3 4 5
55. 名前付きリスト (named list) list( x = c(1:3), y = letters[1:3], z = seq(3, 5, by = 1)) ## $x ## [1] 1 2 3 ## ## $y ## [1] "a" "b" "c" ## ## $z ## [1] 3 4 5
56. データフレーム (data.frame) data.frame( x = c(1:3), y = letters[1:3], z = seq(3, 5, by = 1)) ## x y z ## 1 1 a 3 ## 2 2 b 4 ## 3 3 c 5
57. data.frame( x = c(1:3), y = letters[1:3], z = seq(3, 5, by = 1)) ## x y z ## 1 1 a 3 ## 2 2 b 4 ## 3 3 c 5 observa(on variable データフレーム (data.frame)
58. パイプ演算⼦ 基礎知識2 （今⽇の発表では登場しないけどね！）
59. 1JQF
    BMHFCSB X %>% f X %>% f(y) X %>% f %>% g X %>% f(y, .) f(X) f(X, y) g(f(X)) f(y, X) %>% {magri(r} 「dplyr再⼊⾨（基本編）」yutanihila8on h"ps://speakerdeck.com/yutannihila6on/dplyrzai-ru-men-ji-ben-bian
60. 縦横データの変換 基礎知識3 （後で出てくるよ！）
61. 横⻑データ (wide format data) .cols <- c("name", "height", "mass", "birth_year") dat_wide <- starwars[1:4, .cols] ## > dat_wide ## # A tibble: 4 × 4 ## name height mass birth_year ## <chr> <int> <dbl> <dbl> ## 1 Luke Skywalker 172 77 19 ## 2 C-3PO 167 75 112 ## 3 R2-D2 96 32 33 ## 4 Darth Vader 202 136 41.9
62. 縦⻑データ (long format data) ## > dat_long ## # A tibble: 12 × 3 ## name parameter value ## <chr> <chr> <dbl> ## 1 Luke Skywalker height 172 ## 2 Luke Skywalker mass 77 ## 3 Luke Skywalker birth_year 19 ## 4 C-3PO height 167 ## 5 C-3PO mass 75 ## 6 C-3PO birth_year 112 ## 7 R2-D2 height 96 ## 8 R2-D2 mass 32 ## 9 R2-D2 birth_year 33 ## 10 Darth Vader height 202 ## 11 Darth Vader mass 136 ## 12 Darth Vader birth_year 41.9
63. 横⻑→縦⻑データ (wide → long) tidyr::pivot_longer( data = dat_wide, cols = !name, names_to = "parameter", values_to = "value" ) 縦⻑→横⻑データ (long → wide) tidyr::pivot_wider( data = dat_long, names_from = "parameter", values_from = "value" )
64. Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □ ✔ ✔
65. @上野の森美術館 2023.05.31-07.22 特別展：恐⻯図鑑 失われた世界の想像/創造 h"ps://kyoryu-zukan.jp
66. Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
67. Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
68. Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
69. “アンモナイト類の復元画と分類学的⻫⼀説の挑戦” 現在は過去を説明する鍵であるという考え⽅ (C. Lyell, “Principles of Geology”, 1830) Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
70. 福井県⽴恐⻯博物館恐⻯・古⽣物 Q&A > アンモナイトって何のなかま？ https://www.dinosaur.pref.fukui.jp/dino/faq/r02085.html
71. アオイガイ (Argonauta argo) メスでは2本の腕が特殊な形状に発達し、 そこからの分泌物で卵を保育する⾙殻を 形成する。 https://丹後.com from Wikipedia JP, Public Domain
72. Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
73. Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
74. Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
75. Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1 オウムガイ from Wikipedia JP CC BY-SA 2.5 DEED
76. Suture paIern formaKon in ammonites and the unknown rear mantle structure Inoue, S., Konodo, S., ScienKfic Reports, (6) 33689 (2016), DOI: 10.1038/srep33689.
77. Suture paIern formaKon in ammonites and the unknown rear mantle structure Inoue, S., Konodo, S., ScienKfic Reports, (6) 33689 (2016), DOI: 10.1038/srep33689. マダコ from Wikipedia JP CC BY-SA 3.0 DEED
78. ؍࡯ͷ༗ແʹΑΒͣଘࡏ͍ͯ͠Δ ΋ͷͦͷ΋ͷ ࣮ଘ ৘ใ ࣮ଘΛූ߸Խͨ͠ද৅ ਤ ओͱͯ͠఻ୡΛ໨తͱͨ͠ ৘ใͷࢹ֮తද৅ ؍࡯ʢࣸ૾ʣ ՄࢹԽʢࣸ૾ʣ
79. ࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍࡯ʣ ৘ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
80. 集合𝑋 集合𝑌 要素𝑥 要素𝑦 写像 𝑓: 𝑋 → 𝑌もしくは𝑓: 𝑥 ⟼ 𝑦 （始集合・定義域） （終集合・終域） 【写像】 ある集合の要素を他の集合のただ1つの要素に 対応づける規則
81. ࣸ૾ Ϧϯΰ ʢ࣮ଘʣ Ϧϯΰ ʢσʔλʣ mapping
82. Ϧϯΰ ࣸ૾ ϑϧʔπ ੺৭  ը૾ ࣮ଘ σʔλ νϟωϧ mapping channel
83. 地図空間 ⽣物種名空間 名空間 ⾦銭価値空間 (円) ⾦銭価値空間 (ドル) コーヒー ¥290 $2.53 [緯度, 経度] Homo sapiens 実存 写像 写像 写像 写像 写像 写像 情報 【写像】 ある集合の要素を他の集合のただ1つの要素に対応づける規則
84. ࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍࡯ʣ ৘ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
85. ࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍࡯ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥" 𝑦! 𝑦" EBUB mapping σʔλՄࢹԽ
86. 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥" 𝑦! 𝑦" σʔλՄࢹԽ ࣸ૾ mapping x axis, y axis, color, fill, shape, linetype, alpha… aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ
87. 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥" 𝑦! 𝑦" σʔλՄࢹԽ ࣸ૾ mapping x axis, y axis, color, fill, shape, linetype, alpha… aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ggplot(data = my_data) + aes(x = X, y = Y)) + goem_point() HHQMPUʹΑΔ࡞ਤ
88. 初めてのggplot2 dat <- data.frame( tag = rep(c("a", "b"), each = 2), X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2) ) ggplot2::ggplot() + ggplot2::geom_point( data = dat, mapping = ggplot2::aes(x = X, y = Y) )
89. 初めてのggplot2 dat <- data.frame( tag = rep(c("a", "b"), each = 2), X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2) ) ggplot2::ggplot() + ggplot2::geom_point( data = dat, mapping = ggplot2::aes(x = X, y = Y) ) ඳը։࢝Λએݴ ه߸Ͱͭͳ͙ 様々な審美的チャネル(aesthetic channels)を指定できる
90. library(tidyverse) dat <- data.frame(tag = rep(c("a", "b"), each = 2), X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2)) ggplot() + geom_point(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) + geom_path(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) ॳΊ͔ͯΒ൪໨ͷHHQMPU
91. ॳΊ͔ͯΒ൪໨ͷHHQMPU
92. HHQMPUίʔυͷॻ͖ํͷ৭ʑ ggplot() + geom_point(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) + geom_path(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) ggplot(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) + geom_point() + geom_path() ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_point() + geom_path() ڞ௨ͷࢦఆΛHHQMPU ؔ਺ͷதͰߦ͍ɺҎԼলུ͢Δ͜ͱ͕Մೳ NBQQJOHͷ৘ใ͕ॻ͔ΕͨBFT ؔ਺ΛHHQMPU ؔ਺ͷ֎ʹஔ͘͜ͱ΋Ͱ͖Δ
93. HHQMPUίʔυͷॻ͖ํͷ৭ʑ ggplot() + geom_point(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y, color = tag)) + geom_path(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + # 括り出すのは共通するものだけ geom_point(mapping = aes(color = tag)) + geom_path() ϙΠϯτͷ৭ͷNBQQJOHΛࢦఆ
94. HHQMPUίʔυͷॻ͖ํͷ৭ʑ ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_point(aes(color = tag)) + geom_path() ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_path() + geom_point(aes(color = tag)) ͋ͱ͔Β ͰॏͶͨཁૉ͕લ໘ʹඳը͞ΕΔ
95. library(tidyverse) dat <- data.frame(tag = rep(c("a", "b"), each = 2), X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2)) g <- ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_path() + geom_point(mapping = aes(color = tag)) HHQMPUը૾ͷอଘ ggsave(filename = "fig/demo01.png", plot = g, width = 4, height = 3, dpi = 150)
96. library(tidyverse) dat <- data.frame(tag = rep(c("a", "b"), each = 2), X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2)) g <- ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_path() + geom_point(mapping = aes(color = tag)) HHQMPUը૾ͷอଘ ggsave(filename = "fig/demo01.png", plot = g, width = 4, height = 3, dpi = 150) αΠζ͸σϑΥϧτͰ͸Πϯν୯ҐͰࢦఆ
97. library(tidyverse) dat <- data.frame(tag = rep(c("a", "b"), each = 2), X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2)) g <- ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_path() + geom_point(mapping = aes(color = tag)) HHQMPUը૾ͷอଘ ggsave(filename = "fig/demo01.png", plot = g, width = 10, height = 7.5, dpi = 150, units = "cm") # "cm", "mm", "in"を指定可能
98. HFNP@ ؔ਺܈ DG
    IUUQTXXXSTUVEJPDPNSFTPVSDFTDIFBUTIFFUT
99. ෳ਺ͷܥྻΛඳը͢Δ > head(anscombe) x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4 1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84 5 11 11 11 8 8.33 9.26 7.81 8.47 6 14 14 14 8 9.96 8.10 8.84 7.04 ggplot(data = anscombe) + geom_point(aes(x = x1, y = y1)) + geom_point(aes(x = x2, y = y2), color = "Red") + geom_point(aes(x = x3, y = y3), color = "Blue") + geom_point(aes(x = x4, y = y4), color = "Green") ͜Ε·Ͱͷ஌ࣝͰؤுΔͱ͜͏ͳΔ
100. HHQMPUʹΑΔσʔλՄࢹԽ ࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍࡯ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" SBX
     EBUB 写像 aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ՄࢹԽʹదͨ͠EBUBܗࣜ 変形 ਤͷͭͷ৹ඒతνϟωϧ͕ σʔλͷͭͷม਺ʹରԠ͍ͯ͠Δ
101. > head(anscombe) x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4 1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84 5 11 11 11 8 8.33 9.26 7.81 8.47 6 14 14 14 8 9.96 8.10 8.84 7.04 > head(anscombe_long) key x y 1 1 10 8.04 2 2 10 9.14 3 3 10 7.46 4 4 8 6.58 5 1 8 6.95 6 2 8 8.14 ggplot(data = anscombe_long) + aes(x = x, y = y, color = key) + geom_point() ৹ඒతνϟωϧ Y࣠
     Z࣠
     ৭ ʹରԠ͢Δม਺ʹͳΔΑ͏มܗ ݟ௨͠ྑ͘γϯϓϧʹՄࢹԽͰ͖Δ
102. > head(anscombe) x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4 1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84 5 11 11 11 8 8.33 9.26 7.81 8.47 6 14 14 14 8 9.96 8.10 8.84 7.04 > head(anscombe_long) key x y 1 1 10 8.04 2 2 10 9.14 3 3 10 7.46 4 4 8 6.58 5 1 8 6.95 6 2 8 8.14 ৹ඒతνϟωϧ Y࣠
     Z࣠
     ৭ ʹରԠ͢Δม਺ʹͳΔΑ͏มܗ anscombe_long <- pivot_longer(data = anscombe, cols = everything(), names_to = c(".value", "key"), names_pattern = "(.)(.)") ԣ௕σʔλ ॎ௕σʔλ
103. ggplot(data = anscombe_long) + aes(x = x, y = y, color = key) + geom_point() ggplot(data = anscombe_long) + aes(x = x, y = y, color = key) + geom_point() + facet_wrap(facets = . ~ key, nrow = 1) ਫ४ͰਤΛ෼ׂ͢Δ
104. まとめ
105. Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □ ✔ ✔ ✔
106. ࣸ૾ Ϧϯΰ ʢ࣮ଘʣ Ϧϯΰ ʢσʔλʣ mapping
107. Ϧϯΰ ࣸ૾ ϑϧʔπ ੺৭  ը૾ ࣮ଘ σʔλ νϟωϧ mapping channel
108. 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥" 𝑦! 𝑦" σʔλՄࢹԽ ࣸ૾ mapping x axis, y axis, color, fill, shape, linetype, alpha… aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ggplot(data = my_data) + aes(x = X, y = Y)) + goem_point() HHQMPUʹΑΔ࡞ਤ
109. HHQMPUʹΑΔσʔλՄࢹԽ ࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍࡯ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" SBX
     EBUB 写像 aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ՄࢹԽʹదͨ͠EBUBܗࣜ 変形 ਤͷͭͷ৹ඒతνϟωϧ͕ σʔλͷͭͷม਺ʹରԠ͍ͯ͠Δ
110. ࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍࡯ʣ ৘ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
111. Enjoy!!