ggplot2のスケール
UPDATE: 2022-08-23 17:31:00
はじめに
ここではggplot2パッケージの位置スケールscale_x_*()を中心に基本的な使い方をまとめておく。scale_x_*()の内容はscale_y_*()でも使えるので、ここではxだけ。
すぐ忘れるので、自分の備忘録としてまとめておく。紹介する関数は下記の通り。
- scale_x_continuous: Continuous position scales
- scale_x_discrete: Discrete position.
- scale_x_datetime: Position scale, date
- scale_x_date: Position scale, date
予め可視化に必要なデータやライブラリを準備しておく。
library(palmerpenguins)
library(tidyverse)
library(patchwork)
library(lubridate)
library(scales)
n <- 50000
duration_days <- 365*2
set.seed(1989)
y <- arima.sim(
n = n-1, # 1001できるので-1
model = list(
order = c(1,1,1), # ARIMA(p,d,q)
ar = c(0.5), # arの強さ
ma = c(0.5) # maの強さ
)
)
# dplyr::filter(x >= as.POSIXct('2022-08-01 00:00:00') & x <= as.POSIXct('2022-08-01 23:59:59') or
# dplyr::filter(x >= ymd_hms('2022-08-01 00:00:00') & x <= ymd_hms('2022-08-01 23:59:59') or
log <- data.frame(
x = ymd_hms("2022-08-01 00:00:00") +
days(sample(0:duration_days, n, replace = TRUE)) +
hours(sample(0:23, n, replace = TRUE)) +
minutes(sample(0:59, n, replace = TRUE)) +
seconds(sample(0:59, n, replace = TRUE))
) %>%
arrange(x) %>%
bind_cols(y = y)
log2 <- log %>%
group_by(x=date(x)) %>%
summarise(y = sum(y)) %>%
ungroup()位置スケールの役割
位置スケールの基本的な枠割は、連続値、離散値、日時などのデータ型を持つ変数をプロット領域にマッピングし。対応する軸を構成する。に対して、値の範囲、値の分割数、値の表示をコントロールすること。
scale_x_continuousについて
limitsについて
limitsは値の範囲を制限することが可能。
p1 <- ggplot(penguins, aes(x = bill_length_mm, y = bill_depth_mm, group = species)) +
geom_point(aes(color = species, shape = species), size = 2, alpha = 0.5)
p1a <- p1 + scale_x_continuous(limits = c( 0, 40))
p1b <- p1 + scale_x_continuous(limits = c(40, 50))
p1c <- p1 + scale_x_continuous(limits = c(50, 100))
((p1a + p1b + p1c) & theme_classic()) +
plot_layout(guides = 'collect') &
theme(legend.position = 'top')
breaksについて
breaksは値の分割をコントロールすることが可能。
upr <- max(penguins$bill_length_mm, na.rm = TRUE)
lwr <- min(penguins$bill_length_mm, na.rm = TRUE)
p2a <- p1 + scale_x_continuous(breaks = c(37, 38, 39, 45, 50))
p2b <- p1 + scale_x_continuous(breaks = seq(floor(lwr), floor(upr), 5))
p2c <- p1 + scale_x_continuous(breaks = c(40:50))
((p2a + p2b + p2c) & theme_classic()) +
plot_layout(guides = 'collect') &
theme(legend.position = 'top')
labelsについて
labelsは値の表示をコントロールすることが可能。
p3a <- p1 + scale_x_continuous(breaks = c(37, 50), labels = c('Adelie Zone', 'Gentoo & Chinstrap Zone'))
p3b <- p1 + scale_x_continuous(breaks = c(40, 45, 50, 55), labels = expression(alpha, beta, gamma, delta))
((p3a + p3b) & theme_classic()) +
plot_layout(guides = 'collect') &
theme(legend.position = 'top')
scale_x_discreteについて
limitsについて
limitsは値の範囲をコントロールできる。limitの並び順を変更することで、一時的に因子型のレベル変更を行ったかのように並び順をコントロールできる。reorderなどでレベルを調整する必要がない。
p4 <- ggplot(penguins, aes(species, flipper_length_mm)) +
geom_boxplot(aes(col = species), width = 0.3) +
geom_jitter(aes(col = species), alpha = 0.5)
p4a <- p4 + scale_x_discrete(limit = c('Adelie'))
p4b <- p4 ## default factor Levels: Adelie Chinstrap Gentoo
p4c <- p4 + scale_x_discrete(limit = c('Gentoo', 'Chinstrap', 'Adelie'))
((p4a + p4b + p4c) & theme_classic()) +
plot_layout(guides = 'collect') &
theme(legend.position = 'top')
labelsについて
labelsは値の表示をコントロールできる。
p5a <- p4 + scale_x_discrete(labels = c('Adelie' = 'A', 'Gentoo' = 'G', 'Chinstrap' = 'C'))
p5b <- p4 + scale_x_discrete(labels = c('Adelie' = 'ADELIE', 'Gentoo' = 'GENTOO', 'Chinstrap' = 'CHINSTRAP'))
p5c <- p4 + scale_x_discrete(labels = abbreviate)
((p5a + p5b + p5c) & theme_classic()) +
plot_layout(guides = 'collect') &
theme(legend.position = 'top')
scale_x_datetimeについて
日付に関してはlimits、breaks、date_labelsを合わせて使うことが多いので、組み合わせた例を記載しておく。ベースとなるデータはこちら。
p6 <- ggplot(log, aes(x, y)) +
geom_line(col = "#01489D")
p6 & theme_classic() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.2, hjust=0.2))
引数を順番に組み合わせると、各引数の役割がよくわかる。date_breaksは、“sec”,
“min”, “hour”, “day”, “week”, “month”,
“year”の単位で指定可能。また、フォーマットは下記の通り指定できる。詳細はstrptime()のヘルプを参照。
| a | a |
|---|---|
| %A | 曜日(Monday-Sunday) |
| %Y | 年(0000-9999) |
| %m | 月(01-12) |
| %d | 日(01-31) |
| %H | 時(00-23) |
| %M | 分(00-59) |
| %S | 秒(00-59) |
p6a <- p6 + scale_x_datetime(limits = as.POSIXct(c('2022-08-01', '2022-08-30')))
p6b <- p6 + scale_x_datetime(limits = as.POSIXct(c('2022-08-01', '2022-08-30')),
date_labels = "%Y-%m-%d")
p6c <- p6 + scale_x_datetime(limits = as.POSIXct(c('2022-08-01', '2022-08-30')),
breaks = seq(as.POSIXct('2022-08-01'), as.POSIXct('2022-08-31'), by = '2 days'),
date_labels = "%Y-%m-%d")
p6d <- p6 + scale_x_datetime(limits = as.POSIXct(c('2022-08-01', '2022-08-30')),
breaks = date_breaks("5 day"),
date_labels = "%Y-%m-%d")
(p6a + p6b + p6c / p6d) & theme_classic() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.2, hjust=0.2))
scale_x_dateについて
さきほどと同じように段階的に引数を追加していく。
p7 <- ggplot(log2, aes(x, y)) +
geom_line(col = "#01489D")
p7a <- p7 + scale_x_date(limits = c(as.Date("2022-08-1"), as.Date("2022-08-15")))
p7b <- p7 + scale_x_date(limits = c(as.Date("2022-08-1"), as.Date("2022-08-15")),
labels = date_format("%Y/%m/%d"))
p7c <- p7 + scale_x_date(limits = c(as.Date("2022-08-1"), as.Date("2022-08-15")),
labels = date_format("%Y/%m/%d"),
breaks = date_breaks("1 day"))
p7d <- p7 + scale_x_date(limits = c(as.Date("2022-08-1"), as.Date("2022-12-31")),
labels = date_format("%Y/%m/%d"),
breaks = "1 month",
minor_breaks = "1 week")
(p7a + p7b + (p7c/p7d)) & theme_classic() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.2, hjust=0.2))
整数を時間として表示する
秒数が数字として記録されている場合に、時間に表示を変更するための小技。数字をMM:SS形式の時間に変換する場合はこちらを利用する。
w <- data.frame(
x = as.numeric(time(WWWusage)),
y = as.numeric(WWWusage)
)
timeHM <- function(x){
h <- floor(x/60)
m <- floor(x %% 60)
lab <- sprintf('%d:%02d',h,m)
return(lab)
}
timeHM(c(0,10,30,60,90,120,3600,3600*24))## [1] "0:00" "0:10" "0:30" "1:00" "1:30" "2:00" "60:00"
## [8] "1440:00"labelsに先ほど作成したtimeHMを渡す。
ggplot(w, aes(x, y)) +
geom_line() +
scale_x_continuous(name = 'time',
breaks = seq(0, max(w$x), by = 5),
labels = timeHM) +
theme_bw()
数字をHH:MM:SS形式の時間に変換する場合はこちらを利用する。
timeHMS <- function(x){
h <- floor(x/3600)
m <- floor((x/60) %% 60)
s <- round(x %% 60)
lab <- sprintf('%02d:%02d:%02d',h,m,s)
lab <- sub('^00:', '', lab)
lab <- sub('^0', '', lab)
return(lab)
}
timeHMS(c(0,10,30,60,90,120,3600,3600*24))## [1] "0:00" "0:10" "0:30" "1:00" "1:30" "2:00" "1:00:00"
## [8] "24:00:00"