Rでデータを可視化する

岩嵜 航 (Watal M. Iwasaki, PhD)
東北大学 生命科学研究科 進化ゲノミクス分野 特任助教

資料作成協力:
石川由希 (名古屋大学 理学研究科 脳回路構造学 講師)

2019-09-27 Sendai.R #2 初心者セッション

Who am I?

Watal M. Iwasaki = 岩嵜 航
https://heavywatal.github.io/
PhD in Life Sciences, Tohoku University, Sendai
Evolutionary theory of complexity and diversity in biological systems.
Postdoc in SOKENDAI, Hayama
Evolution of diversity within a tumor/cancer.
Population genetics of Pacific bluefin tuna. 🐟
Asst. Prof. in Tohoku University : Genomics of Rice 🍚, etc.
Likes
🍺 Beer, Sake, Whisky, Cooking
♬ Heavy Metal, Classical, Folk

生データは情報が多すぎ

関係性も何も見えない

print(diamonds)

      carat       cut color clarity depth table price     x     y     z
      <dbl>     <ord> <ord>   <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
    1  0.23     Ideal     E     SI2  61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
    2  0.21   Premium     E     SI1  59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
    3  0.23      Good     E     VS1  56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
    4  0.29   Premium     I     VS2  62.4    58   334  4.20  4.23  2.63
   --                                                                  
53937  0.72      Good     D     SI1  63.1    55  2757  5.69  5.75  3.61
53938  0.70 Very Good     D     SI1  62.8    60  2757  5.66  5.68  3.56
53939  0.86   Premium     H     SI2  61.0    58  2757  6.15  6.12  3.74
53940  0.75     Ideal     D     SI2  62.2    55  2757  5.83  5.87  3.64

ダイヤモンド53,490個について10項目の値を持つ data.frame

要約統計量(平均とか分散とか)を見てみる

まあ何となく分かった気になる

dplyr::summarize_if(diamonds, is.numeric, mean)

      carat   depth    table  price        x        y        z
      <dbl>   <dbl>    <dbl>  <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 0.7979397 61.7494 57.45718 3932.8 5.731157 5.734526 3.538734

dplyr::summarize_if(diamonds, is.numeric, sd)

      carat    depth    table   price        x        y         z
      <dbl>    <dbl>    <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
1 0.4740112 1.432621 2.234491 3989.44 1.121761 1.142135 0.7056988

summary(diamonds)

     carat               cut        color        clarity          depth           table           price             x                y                z         
 Min.   :0.2000   Fair     : 1610   D: 6775   SI1    :13065   Min.   :43.00   Min.   :43.00   Min.   :  326   Min.   : 0.000   Min.   : 0.000   Min.   : 0.000  
 1st Qu.:0.4000   Good     : 4906   E: 9797   VS2    :12258   1st Qu.:61.00   1st Qu.:56.00   1st Qu.:  950   1st Qu.: 4.710   1st Qu.: 4.720   1st Qu.: 2.910  
 Median :0.7000   Very Good:12082   F: 9542   SI2    : 9194   Median :61.80   Median :57.00   Median : 2401   Median : 5.700   Median : 5.710   Median : 3.530  
 Mean   :0.7979   Premium  :13791   G:11292   VS1    : 8171   Mean   :61.75   Mean   :57.46   Mean   : 3933   Mean   : 5.731   Mean   : 5.735   Mean   : 3.539  
 3rd Qu.:1.0400   Ideal    :21551   H: 8304   VVS2   : 5066   3rd Qu.:62.50   3rd Qu.:59.00   3rd Qu.: 5324   3rd Qu.: 6.540   3rd Qu.: 6.540   3rd Qu.: 4.040  
 Max.   :5.0100                     I: 5422   VVS1   : 3655   Max.   :79.00   Max.   :95.00   Max.   :18823   Max.   :10.740   Max.   :58.900   Max.   :31.800  
                                    J: 2808   (Other): 2531

平均値ばかり見て可視化を怠ると構造を見逃す

https://www.autodeskresearch.com/publications/samestats/

データ可視化の重要性

情報の整理 → 正しい解析・新しい発見

plot of chunk simplify-diamonds

データ可視化の重要性

情報の整理 → 正しい解析・新しい発見

https://r4ds.had.co.nz/explore-intro.html
https://tsutawarudesign.com/

そうは言ってもセンスでしょ? — NO!

https://tsutawarudesign.com/

ある程度はテクニックであり教養。
デザインの基本的なルールを
知りさえすれば誰でも上達する。

見せ方の吟味もRでやると捗るよ

平均値の差？ ばらつきの様子？ 軸はゼロから始まる？

plot of chunk iris-compare

こんな感じの図もRでラクラク描けるよ


Iwasaki and Innan (2017)

本セッションの目標

データはまず可視化してみなきゃ (済)

あれもこれもRでやれそうだな

やりたくなったらこのへんを調べればいいんだな


この3点さえ押さえれば、具体的なやり方は覚えなくても大丈夫

この発表スライドもオンラインで読める
https://heavywatal.github.io/slides/

目次: Rでデータを可視化する

  • データ可視化の意義 (済)
  • Rでやるメリット (済)
  • Rの基本おさらい
  • R標準のplot、パッケージのggplot2
  • ggplot2の基本的な使い方
  • 多変量データの俯瞰も手軽に
  • 画像ファイル出力も微調整もプログラミングで

Rとは

統計解析と作図の機能が充実したプログラミング言語

https://cran.r-project.org/
クロスプラットフォーム
Linux, Mac, Windowsで動く。
オープンソース
永久に無償で、すべての機能を使える。
集合知によって常に進化している。
コミュニティ
相談できる人や参考になるウェブサイトがたくさん見つかる。

ほかのプログラミング言語でも似たようなことができる。
例えばPythonもいいよ。

R環境のインストール

R本体
コマンドを解釈して実行するコア部分
よく使われる関数なども標準パッケージとして同梱
https://cran.rstudio.com/ からダウンロードしてインストール
RStudio Desktop
Rをより快適に使うための総合開発環境(IDE)
必須ではないけど、結構みんな使ってるらしい
https://www.rstudio.com/ からダウンロードしてインストール

Rスクリプトに書いてから、コンソールで実行

File → New File → R script

Rスクリプトに書いてから、コンソールで実行

File → New File → R script

Rと接する上での心構え

エラーを恐れない
熟練プログラマーでもよくエラーを発生させる。
エラー文はRからのメッセージなので、よく読んで意図を汲み取ろう。
困ったらググる
その困りごとは、全世界のRユーザーの誰かが通った道。
日本語で、英語で、エラー文そのままで、検索してみよう。
それでも分からなかったら r-wakalang で相談しよう。
コード入力はコピペが早い
見つけたコードはまずコピペして使ってみよう。
動くようなら自分のデータに合わせて改変しよう。
(ただし、ライセンスには注意…)

data.frame: 長方形のテーブル。重要。

iris はアヤメ属3種150個体に関する測定データ。
Rに最初から入ってて、例としてよく使われる。

print(iris)

    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
           <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>     <fct>
  1          5.1         3.5          1.4         0.2    setosa
  2          4.9         3.0          1.4         0.2    setosa
  3          4.7         3.2          1.3         0.2    setosa
  4          4.6         3.1          1.5         0.2    setosa
 --                                                            
147          6.3         2.5          5.0         1.9 virginica
148          6.5         3.0          5.2         2.0 virginica
149          6.2         3.4          5.4         2.3 virginica
150          5.9         3.0          5.1         1.8 virginica

長さ150の数値ベクトル4本と因子ベクトル1本。

R標準のグラフィックス

描けるっちゃ描けるけど。カスタマイズしていくのは難しい。

plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width)

plot of chunk plot

きれいなグラフを簡単に描けるパッケージを使いたい。

R標準のグラフィックス

描けるっちゃ描けるけど。カスタマイズしていくのは難しい。

hist(iris$Petal.Length)

plot of chunk hist

きれいなグラフを簡単に描けるパッケージを使いたい。

R標準のグラフィックス

描けるっちゃ描けるけど。カスタマイズしていくのは難しい。

boxplot(Petal.Width ~ Species, data = iris)

plot of chunk boxplot

きれいなグラフを簡単に描けるパッケージを使いたい。

パッケージ

便利な関数やデータセットなどをひとまとめにしたもの。

Standard Packages
Rの標準機能。何もしなくても使用可能。
Contributed Packages
有志により開発され、 CRAN にまとめて公開されている。
要インストール。使う前に読み込むおまじないが必要。
install.packages("ggplot2")  # 一度やればOK
library(ggplot2)             # 読み込みはRを起動するたびに必要
update.packages()            # たまには更新しよう
素のRも覚えきってないのにいきなりパッケージ？
大丈夫。誰も覚えきってない。
パッケージを使わないR作業 = 火もナイフも使わない料理

tidyverse

Rでデータを上手に扱うためのパッケージ群

install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
# 関連パッケージが一挙に読み込まれる
  • 統一的な使い勝手
  • 暗黙の処理をなるべくしない安全設計
  • シンプルな関数を繋げて使うデザイン
https://r4ds.had.co.nz/introduction.html

ggplot2とは

  • tidyverseパッケージ群のひとつ
  • “The Grammer of Graphics” という体系に基づく設計
  • 単にいろんなグラフを「描ける」だけじゃなく
    一貫性のある文法で合理的に描ける

R標準のプロットとは根本的に違う

いきなりggplot2から使い始めても大丈夫。

基本的な使い方: 指示を + していく

  • ggplot() このデータでよろしく
  • geom_*() 点や線をよろしく
  • theme_*() 軸とか背景の見た目をよろしく
https://mrunadon.github.io/概要をおさえてggplot2を使いこなすチュートリアルとコード集/

基本的な使い方: 指示を + していく

  • ggplot() このデータでよろしく
  • geom_*() 点や線をよろしく
  • theme_*() 軸とか背景の見た目をよろしく
ggplot(data = diamonds)               # diamondsデータでキャンバス準備
# geom_histogram(aes(x = carat)) +    # x軸caratのヒストグラムで
# theme_classic(base_size = 20)       # クラシックなテーマで

plot of chunk ggplot-plus0

基本的な使い方: 指示を + していく

  • ggplot() このデータでよろしく
  • geom_*() 点や線をよろしく
  • theme_*() 軸とか背景の見た目をよろしく
ggplot(data = diamonds) +             # diamondsデータでキャンバス準備
  geom_histogram(aes(x = carat))      # x軸caratのヒストグラムで
# theme_classic(base_size = 20)       # クラシックなテーマで

plot of chunk ggplot-plus1

基本的な使い方: 指示を + していく

  • ggplot() このデータでよろしく
  • geom_*() 点や線をよろしく
  • theme_*() 軸とか背景の見た目をよろしく
ggplot(data = diamonds) +             # diamondsデータでキャンバス準備
  geom_histogram(aes(x = carat)) +    # x軸caratのヒストグラムで
  theme_classic(base_size = 20)       # クラシックなテーマで

plot of chunk ggplot-plus2

よくあるエラー

パッケージ名は ggplot2、関数名は ggplot:

> ggplot2(data = diamonds)
Error in ggplot2(data = diamonds) : could not find function "ggplot2"

関数名は合ってるはずなのに…

> ggplot(data = diamonds)
Error in ggplot(data = diamonds) : could not find function "ggplot"

パッケージ読み込みは新しくRを起動するたびに必要:

library(tidyverse)

途中経過を取っておける

p0 = ggplot(data = diamonds)
p1 = p0 + geom_point(mapping = aes(x = carat, y = price))
p2 = p1 + theme_classic(base_size = 20, base_family = "Helvetica")
p3 = p2 + facet_wrap(~ clarity)
print(p3)

plot of chunk ggplot-object

p0 とか p1 あとで使うよ

ggplot() に渡すのは整然データ tidy data

  • 1行は1つの観測
  • 1列は1つの変数
  • 1セルは1つの値
  • この列をX軸、この列をY軸、この列で色わけ、と指定できる！
print(diamonds)

      carat       cut color clarity depth table price     x     y     z
      <dbl>     <ord> <ord>   <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
    1  0.23     Ideal     E     SI2  61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
    2  0.21   Premium     E     SI1  59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
    3  0.23      Good     E     VS1  56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
    4  0.29   Premium     I     VS2  62.4    58   334  4.20  4.23  2.63
   --                                                                  
53937  0.72      Good     D     SI1  63.1    55  2757  5.69  5.75  3.61
53938  0.70 Very Good     D     SI1  62.8    60  2757  5.66  5.68  3.56
53939  0.86   Premium     H     SI2  61.0    58  2757  6.15  6.12  3.74
53940  0.75     Ideal     D     SI2  62.2    55  2757  5.83  5.87  3.64

参考:
data(package = "ggplot2")
https://r4ds.had.co.nz/tidy-data.html
https://speakerdeck.com/fnshr/zheng-ran-detatutenani

Aesthetic mapping でデータと見せ方を紐付け

aes() の中で列名を指定する。

p0 + geom_point(mapping = aes(x = carat, y = price,
                              color = color, size = clarity))

plot of chunk aes-map

データによらず一律で見せ方を変える

aes() の外で値を指定する。

p0 + geom_point(mapping = aes(x = carat, y = price),
                color = "darkorange", size = 6, alpha = 0.4)

plot of chunk aes-nomap

色パレットの変更 scale_colour_*()

個々の色を自分で決めず、既存のパレットを利用するのが吉。
e.g., ColorBrewer, viridis (色覚多様性の対策にも有効)

#pQ+ scale_colour_brewer(palette = "Spectral")
pQ + scale_colour_viridis_c(option = "magma", direction = -1)

plot of chunk quakes

値に応じて切り分けて表示 (1変数facet)

ggplotの真骨頂！ これをR標準グラフィックスでやるのは結構たいへん。

p1 + facet_wrap(~ clarity, ncol = 4L)

plot of chunk facet-wrap

値に応じて切り分けて表示 (≥2変数facet)

ggplotの真骨頂！ これをR標準グラフィックスでやるのは結構たいへん。

p1 + facet_grid(cut ~ clarity)

plot of chunk facet-grid

多変量データの俯瞰に便利

plot of chunk facet-diamonds

値を変えず座標軸を変える scale_*, coord_*

ggplot(data = diamonds, aes(carat, price)) +
  geom_point(alpha = 0.25) +
  scale_x_log10() +
  scale_y_log10(breaks = c(1, 2, 5, 10) * 1000) +
  coord_cartesian(xlim = c(0.1, 10), ylim = c(800, 12000)) +
  labs(title = "Diamonds", x = "Size (carat)", y = "Price (USD)")

plot of chunk scale-axis

データと関係ない部分の見た目を調整 theme

既存の theme_*() をベースに、theme() 関数で微調整。

p1 + theme_bw() + theme(
  panel.background = element_rect(fill = "khaki"), # 箱
  panel.grid.major = element_line(colour = "red"), # 線
  axis.title       = element_text(size = 32),      # 文字
  axis.text        = element_blank()               # 消す
)

plot of chunk theme

論文のFigureみたいに並べる

別のパッケージ (cowplot や patchwork) の助けを借りて

pAB = cowplot::plot_grid(p2, p2, labels = c("A", "B"), nrow = 1L)
cowplot::plot_grid(pAB, p2, labels = c("", "C"), ncol=1L)

plot of chunk cowplot

ファイル名もサイズも再現可能な作図

widthやheightが小さいほど、文字・点・線が相対的に大きく

# 7inch x 300dpi = 2100px四方 (デフォルト)
ggsave("dia1.png", p1) # width = 7, height = 7, dpi = 300
# 4     x 300    = 1200  全体7/4倍ズーム
ggsave("dia2.png", p1, width = 4, height = 4) # dpi = 300
# 2     x 600    = 1200  全体をさらに2倍ズーム
ggsave("dia3.png", p1, width = 2, height = 2, dpi = 600)
# 4     x 300    = 1200  テーマを使って文字だけ拡大
ggsave("dia4.png", p1 + theme_bw(base_size = 22), width = 4, height = 4)

他にどんな種類の geom_*() が使える？

なんでもある。 公式サイトを見に行こう。

https://ggplot2.tidyverse.org/

微調整してくと最終的に長いコードになるね…

うん。でもすべての点について後から確認できるし、使い回せる！

ggplot(diamonds) +
  geom_boxplot(aes(y = carat, x = cut, color = cut)) +
  theme_classic(base_size = 15, base_family = "Helvetica") +
  coord_cartesian(ylim = c(-1, 6)) +
  labs(title = "Diamonds", x = "Size (carat)", y = "Price (USD)") +
  theme(axis.title.x = element_text(color = "black", size = 30),
        axis.title.y = element_text(color = "black", size = 30),
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.text.y = element_text(color = "black", size = 30),
        axis.line.x = element_line(),
        axis.line.y = element_line(),
        axis.ticks.length = unit(8, "pt"),
        panel.background = element_blank(),
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        legend.position = "none",
        plot.margin = grid::unit(c(0.5, 0.5, 1, 0.5), "lines"))

発展的な内容

ggplot2をさらに拡張するパッケージも続々
アニメーション gganimate
ラベル付け ggrepel
グラフ/ネットワーク ggraph
系統樹 ggtree
もちろん地図とかも描ける
OK, Google. “ggplot 地図”
ggplot2は3Dが苦手
本当に3Dが必要? 色分けやファセットで足りない?
別のパッケージ(rgl, plotly)でやる。

疑問やエラーの解決方法

  • RStudio内にヘルプを表示: ?sum, help.start()
  • 変数の構造を確かめる: str(iris), attributes(iris)
  • エラー文をちゃんと読む: No such file or directory
  • パッケージの公式ドキュメントをちゃんと読む
  • パッケージ名やエラー文をコピペしてウェブ検索
    → StackOverflow や個人サイトに解決策
  • 身近な経験者に訊く
  • Slackの r-wakalang で質問を投稿する。
    内容によってチャンネルを選ぶ: #r_beginners, #ggplot2
  • 状況を再現できる小さな例 (reprex) を添えて質問すると回答を得やすい。

参考

講義資料
「Rにやらせて楽しよう — データの可視化と下ごしらえ」 岩嵜航 2018
「Rを用いたデータ解析の基礎と応用」石川由希 2019 名古屋大学
R for Data Science — Hadley Wickham and Garrett Grolemund
https://r4ds.had.co.nz/
英語版書籍
日本語版書籍(Rではじめるデータサイエンス)
ggplot2公式ドキュメント
https://ggplot2.tidyverse.org/

まとめ

データを持ったらまずは可視化
要約統計量ばかり見てると大事なものを見逃す
こんなグラフを描きたいな
だいたい何でもggplot2でできるよ。
どうやるんだっけ
たす p = ggplot(data) + geom_*() + scale_*() + theme_*()
保存 ggsave("fig1.png", p, width=4, height=3, dpi=300)
忘れるたびに調べる。徐々に身につく。
ちゃんと描こうと思うと結構な量のプログラムになるね…
そうだけど、一度書いたら後で使い回せるよ。