ggvis入門 2015年8月30日 Kobe.R 発表スライド
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Transcript of ggvis入門 2015年8月30日 Kobe.R 発表スライド
グラフは ggplot2 だけじゃない!ggvis 入門
Kobe.r第20回2015年8月30日
@hikaru1122
はじめに
•五島 光(ごとう・ひかる) @hikaru1122
• R歴およそ1年。関連イベントはこれが初めて。
•最近、ベイズ推定が気になります。
• 『子犬本』に興味がある方はいっしょに読みませんか?
http://hikaru1122.hatenadiary.jp/
ggvisとは•読み方は「じーじーびず」
• ggplot2 に似ていて、インタラクティブに操作できるグラフ作成ツール
• 「ggplot2, Shiny, dplyr, vega.js を統合したもの」
• Winston Chang& Hadley Wickham
ggvisとの出会い• きっかけは「ggplot2 なんか苦手」
• Datacampのグラフ作成講座が ggvisだった。
•ggplot2 よりシンプル、覚えやすい!
ggvisのイマイチなところ•箱ひげ図がうまく描けない。
•日本語の扱いができない。
• たまに動かなくなる。
ggvisのイマイチなところ> library(ggvis)
The ggvis API is currently rapidly evolving. We strongly recommend that you do not rely on this for production, but feel free to explore(以下、略)
• 「あんまりあてにしないでね」
• 「でも、いろいろ使ってみてね」
使うデータ(プロ野球二軍 ウ・リーグ)
「プロ野球データFreak」より
変数名を変えます
三振する選手は本塁打も多い?
yakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run) %>%
layer_points()
“then“からの~
x軸 y軸
散布図
チーム別に色分けするyakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team) %>%
layer_points()
ちなみに、ややこしいですが・・・yakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run, fill := “red”) %>%
layer_points()
チームごとの傾向を見るyakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_model_predictions(model = "lm")
グループ化線を色分け
線形回帰
球団によって違いがあるみたい
非線形回帰ならyakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_smooths()
ここから ggvisが得意なところyakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_model_predictions(model = input_select(c("lm", "loess")))
インタラクティブにする
モデル選択ができるようになる
ここで選択
ブラウザが起動
作ったグラフを操作できるyakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_smooths(span = input_slider(0, 1, value=0.75))
今度はスライダー
• よく操作できなくなります。
• まだ ggvis が発展途上中なので許してあげて!
ヒストグラムをインタラクティブに
yakyu %>%
ggvis(~home_run) %>%
layer_histograms(width = input_slider(0, 2, value = 1, step = 0.05),
boundary = 0)
目盛りが0.05刻み
まとめ
• さらっとそこそこオシャレな作図なら ggvisがオススメ。
•初心者には ggplot2 より ggvis が覚えやすい。
•動的なグラフを作れるので楽しい(※すぐ飽きる)。
• ggplot2 と ggvis をうまく使いわけよう!
参考資料
• Knowledge as Practicehttp://hikaru1122.hatenadiary.jp/
• Rとウェブの融合(7)ーggvisパッケージーhttp://kohske.github.io/ESTRELA/201502/index.html
• Introducing ggvishttp://blog.rstudio.org/2014/06/23/introducing-ggvis/
• Data Visualization in R with ggvishttps://www.datacamp.com/courses/ggvis-data-visualization-r-tutorial
• ggvis 0.4 overviewhttp://ggvis.rstudio.com/
• useR! 2014 "Introducing ggvis"
• MANGO SOLUTIONS "Introduction to ggvis"