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TokyoR109.pdf
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kilometer
October 07, 2023
Programming
1
480
TokyoR109.pdf
第109回Tokyo.Rでトークした際のスライド資料です。
kilometer
October 07, 2023
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Transcript
#109 @kilometer00 2023.10.07 Data Visualization in R
Who!? Who?
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。
None
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)
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!!
@kilometer00 Data Visualization in R
None
IEEE Spectrum’s Top Programming Languages 2022 https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2022
https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-methods
https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-methods
None
TIOBE Index for July 2023 https://www.tiobe.com/tiobe-index/
https://www.tiobe.com/tiobe-index/
https://twitter.com/hadleywickham/status/1279405379449913344?s=20
https://gist.github.com/daroczig/ Number of R packages ever published on CRAN
https://cran.r-project.org/web/packages/ The Comprehensive R Archive Network (CRAN)
h"ps://www.datasciencemeta.com/rpackages
h"ps://www.datasciencemeta.com/rpackages
Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □
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/
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
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
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
の基本
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
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
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
選択して実⾏(⌘↩) ⾃動で反映 実⾏内容 書く
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。
実⾏(⌘↩)
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。
の基本 path <- "data/Book1.csv" read_csv(path)
実⾏(⌘↩) エラー:そんな関数ないよ
の基本 CRAN The Comprehensive R Archive Network packages
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)
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)
の基本 library(tidyverse) path <- "data/Book1.csv" read_csv(path, skip = 2)
None
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。
library(tidyverse) path <- "data/Book1.xls" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
エラー:そんな関数ないよ
library(tidyverse) library(readxl) path <- "data/Book1.xls" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
そんな名前のファイル無いよ
無いことないだろ!!!?? さっき作ったばっかりだぞ!!
無いことないだろ!!!?? さっき作ったばっかりだぞ!! ほら!!!!!!
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...
library(tidyverse) library(readxl) path <- "data/Book1.xlsx" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
😇 できた
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、
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!
基礎知識1 data.frame
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
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
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
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
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)
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!)
1JQFBMHFCSB 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
縦横データの変換 基礎知識3 (後で出てくるよ!)
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
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
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" )
Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □ ✔ ✔
@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
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
“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
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
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
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
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
Suture paIern formaKon in ammonites and the unknown rear mantle
structure Inoue, S., Konodo, S., ScienKfic Reports, (6) 33689 (2016), DOI: 10.1038/srep33689.
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
؍ͷ༗ແʹΑΒͣଘࡏ͍ͯ͠Δ ͷͦͷͷ ࣮ଘ ใ ࣮ଘΛූ߸Խͨ͠ද ਤ ओͱͯ͠ୡΛతͱͨ͠ ใͷࢹ֮తද ؍ʢࣸ૾ʣ ՄࢹԽʢࣸ૾ʣ
࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍ʣ ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
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
ࣸ૾ Ϧϯΰ ʢ࣮ଘʣ Ϧϯΰ ʢσʔλʣ mapping
Ϧϯΰ ࣸ૾ ϑϧʔπ ৭ ը૾ ࣮ଘ σʔλ νϟωϧ mapping
channel
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
࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍ʣ ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦"
𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥" 𝑦! 𝑦" EBUB mapping σʔλՄࢹԽ
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
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
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) )
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
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)) ॳΊ͔ͯΒ൪ͷHHQMPU
ॳΊ͔ͯΒ൪ͷHHQMPU
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 NBQQJOHͷใ͕ॻ͔ΕͨBFT ؔΛHHQMPU ؔͷ֎ʹஔ͘͜ͱͰ͖Δ
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
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
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)
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) αΠζσϑΥϧτͰΠϯν୯ҐͰࢦఆ
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
HFNP@ ؔ܈ DGIUUQTXXXSTUVEJPDPNSFTPVSDFTDIFBUTIFFUT
ෳ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·ͰͷࣝͰؤுΔͱ͜͏ͳΔ
HHQMPUʹΑΔσʔλՄࢹԽ ࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥!
𝑦" 𝑥" SBXEBUB 写像 aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ՄࢹԽʹదͨ͠EBUBܗࣜ 変形 ਤͷͭͷ৹ඒతνϟωϧ͕ σʔλͷͭͷมʹରԠ͍ͯ͠Δ
> 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 ʹରԠ͢ΔมʹͳΔΑ͏มܗ ݟ௨͠ྑ͘γϯϓϧʹՄࢹԽͰ͖Δ
> 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 ʹରԠ͢ΔมʹͳΔΑ͏มܗ anscombe_long <- pivot_longer(data = anscombe, cols = everything(), names_to = c(".value", "key"), names_pattern = "(.)(.)") ԣσʔλ ॎσʔλ
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) ਫ४ͰਤΛׂ͢Δ
まとめ
Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □ ✔ ✔ ✔
ࣸ૾ Ϧϯΰ ʢ࣮ଘʣ Ϧϯΰ ʢσʔλʣ mapping
Ϧϯΰ ࣸ૾ ϑϧʔπ ৭ ը૾ ࣮ଘ σʔλ νϟωϧ mapping
channel
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
HHQMPUʹΑΔσʔλՄࢹԽ ࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥!
𝑦" 𝑥" SBXEBUB 写像 aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ՄࢹԽʹదͨ͠EBUBܗࣜ 変形 ਤͷͭͷ৹ඒతνϟωϧ͕ σʔλͷͭͷมʹରԠ͍ͯ͠Δ
࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍ʣ ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
Enjoy!!