広告 折れ線グラフ

Rで折れ線グラフの作成（plot関数による方法）

2023年10月1日

今日は、統計学の中でもとりわけ実用的なスキルの一つ、R言語を使った折れ線グラフの描画方法について、初心者でも簡単にできるように解説します。

折れ線グラフとは？

折れ線グラフは、データの変化を時間の経過とともに追跡するのに理想的なツールです。例えば、会社の四半期ごとの収益、あるウェブサイトの月間訪問者数、あるいは年間の気温変化など、様々なデータセットを視覚化する際に用いられます。

データの準備

今回は次の様な、月(month)と平均気温(temp)のデータが入力された、csvファイル(ファイル名はscore.csv)を使用して散布図を描いていきたいと思います。

スクリプトの入力

#はじめにデータの読み込みを行います。
df <- read.csv("D:/ブログ用/17R/R/R#6折れ線１/plot/score.csv")

#サンプルデータをそれぞれ抽出します。
x <- df$month
y <- df$temp


plot(df$month, df$temp, 
     main="折れ線グラフの例",  # タイトル
     xlab="月",  # X軸のラベル
     ylab="平均気温",  # Y軸のラベル
     pch=1,  # ポイントのタイプ（pch=1は円）
     cex=2,
     lwd=2,
     col="black", 
     type= "o")

スクリプトを実行すると次のようなグラフが描かれます。

  • plot(df$month, df$temp, ...): plot関数はRでグラフを描画する基本的な関数です。ここではdf$month（月）をx軸に、df$temp（平均気温）をy軸にプロットしています。

  • main="折れ線グラフの例": グラフの上部に表示されるタイトルを設定します。

  • xlab="月": x軸のラベルを「月」としています。

  • ylab="平均気温": y軸のラベルを「平均気温」としています。

  • pch=1: プロットされるデータポイントの形状を指定します。pch=1はデフォルトの形状である小さな円を意味します。

画像だけでは説明しきれないので注釈をつけます。

  • pch = 0: 四角形
  • pch = 1: 円
  • pch = 2: 三角形（点が上）
  • pch = 3: プラス記号
  • pch = 4: クロス（×）
  • pch = 5: ダイヤモンド
  • pch = 6: 三角形（点が下）
  • pch = 7: 四角形内に十字
  • pch = 8: 星型
  • pch = 9: 円の中に丸
  • pch = 10: プラスの中に丸
  • pch = 11: 円の中に四角
  • pch = 12: 四角形の中に四角形
  • pch = 13: 円の中に三角（点が上）
  • pch = 14: 円の中に三角（点が下）
  • pch = 15: 四角形（塗りつぶしなし）
  • pch = 16: 円（塗りつぶしなし）
  • pch = 17: 三角形（点が上、塗りつぶしなし）
  • pch = 18: 三角形（点が下、塗りつぶしなし）
  • pch = 19: 固定幅の塗りつぶされた円
  • pch = 20: 固定幅の塗りつぶされた円（より小さい）
  • pch = 21: 囲まれた円（塗りつぶし可能）
  • pch = 22: 囲まれた四角形（塗りつぶし可能）
  • pch = 23: 囲まれた三角形（点が上、塗りつぶし可能）
  • pch = 24: 囲まれた三角形（点が下、塗りつぶし可能）
  • pch = 25: 囲まれたダイヤモンド（塗りつぶし可能）

pch = 21 から pch = 25 までの値は、bg パラメータを使用して背景色を指定できる点が特徴です。それぞれの形状についてのより詳細な情報は、Rのヘルプページを参照してください（コンソールで ?points または ?par と入力）。

  • cex=2: プロットされるデータポイントのサイズを制御します。cexは「character expansion ratio」の略で、ここではデフォルトサイズの2倍に設定されています。

  • lwd=2: 線の太さを指定します。lwdは「line width」の略で、ここではデフォルトの太さの2倍に設定されています。

  • col="black": プロットされるデータポイントおよび線の色を黒に設定します。

  • type="o": グラフのタイプを指定します。type="o"はデータポイントを線で結び、「overplotted」（点と線で表示）を意味します。これにより、点で示されるデータポイントが線でつながれ、折れ線グラフが形成されます。

col引数の設定

Rにおけるcol引数は、グラフ内の色を指定するために使用されます。以下に、いくつかの一般的な使用方法を示します。

基本的な色の指定

plot(x, y, col="red")  # 全てのポイントを赤色にする

基本的な色名を直接指定することができます。色名には "red", "blue", "green", "yellow" などがあります。

色の数値コード

plot(x, y, col=2)  # 数値コードで色を指定する（2は赤色）

Rでは、いくつかの基本的な色には数値コードが割り当てられており、これを使って色を指定することもできます。

Rでは、グラフィックスパラメータとしてプリセットされた色には、1から8までの数値コードが割り当てられています。これらのコードは以下の色に対応しています：

  1. black
  2. red
  3. green3
  4. blue
  5. cyan
  6. magenta
  7. yellow
  8. gray

これらの色は、colパラメータで数値を指定することによって、プロットや他のグラフィックス要素の色として設定できます。例えば、col=2は赤色を意味します。

さらに多くの色を使用するには、colors()関数を使用して利用可能な色の完全なリストを表示できます。これは数百の異なる色名を含んでおり、これらの名前をcolパラメータに直接渡すことができます。

Rで利用可能な全ての色名を知りたい場合は、Rのコンソールでcolors()またはcolours()を実行すると、全色名のリストを取得できます。

透明度を含む色の指定

plot(x, y, col=rgb(1, 0, 0, 0.5))  # 赤色に半透明度を設定

rgb 関数を使って、赤（R）、緑（G）、青（B）、そしてオプションで透明度（alpha）を指定することができます。各値は0から1の範囲で指定します。

色のパレットからの選択

colors()  # 使用可能な色のリストを表示
plot(x, y, col=rainbow(length(y)))  # レインボーパレットから色を選択

colors() 関数を使って、Rで使用可能な色のリストを取得することができます。また、rainbow, heat.colors, terrain.colors, topo.colors, cm.colors などの関数を使用して、特定の範囲の色を生成することもできます。

条件に応じた色の指定

plot(x, y, col=ifelse(y > 0, "blue", "red"))  # 条件によって色を変える

ifelse 関数を使って条件に応じて色を変えることができます。この例では、yの値が0より大きい場合は青色、それ以外は赤色に設定しています。

これらの方法を使って、Rでグラフを描く際に様々な視覚効果を出すことができます。色を変えることで、データの違いを際立たせたり、注目させたいポイントを強調したりすることが可能になります。

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