広告 散布図

Rによる散布図の描き方（グループ分け）

2023年11月20日

散布図は、2つの変数の関係を可視化するためによく使用されるグラフです。
R言語では、ggplot2パッケージを用いて散布図を作成することができます。
今回はさまざまな条件で色分けした散布図に関して、例題を取り上げます。
例題では、コードと解説を交えて、具体的な手順を説明していきます。

例題

例題

自動車の燃費（MPG：マイル・パーガロン）と車重（Weight）の関係を示す散布図を作成し、
データポイントは自動車のシリンダー数（4, 6, 8）と駆動方式（前輪駆動、後輪駆動）によってグループ分けしなさい。

データの準備

まず、データフレームを作成します。データフレームには4つの列が含まれます：MPG（燃費）、Weight（車重）、Cylinders（シリンダー数）、Drive（駆動方式）。

# ggplot2 パッケージをロード
library(ggplot2)

# 乱数のシードを設定
set.seed(123)

# データフレームの作成
data <- data.frame(
  MPG = rnorm(60, mean=30, sd=5),
  Weight = rnorm(60, mean=3000, sd=500),
  Cylinders = sample(c("4", "6", "8"), 60, replace=TRUE),
  Drive = sample(c("FWD", "RWD"), 60, replace=TRUE)
)
  • set.seed(123)：乱数生成のためのシード（開始点）を設定しています。シードを設定することで、乱数生成の結果が再現可能になります。123は任意の数値ですが、この値を変更すると生成される乱数も変わります。

  • data <- data.frame(...)：データフレームを生成し、それを変数dataに割り当てています。データフレームは表形式のデータを保持するための構造で、列ごとに異なる種類のデータを格納できます。

  • MPG = rnorm(60, mean=30, sd=5)：rnorm関数を用いて、平均が30、標準偏差が5の正規分布に従う60個の乱数を生成し、これをMPG（燃費）としています。

  • Weight = rnorm(60, mean=3000, sd=500)：同様に、平均が3000、標準偏差が500の正規分布に従う60個の乱数を生成し、これをWeight（車重）としています。

  • Cylinders = sample(c("4", "6", "8"), 60, replace=TRUE)：sample関数を用いて、要素が"4"、"6"、"8"のベクトルから60個の要素をランダムに選択し（置換ありで）、これをCylinders（シリンダー数）としています。

  • Drive = sample(c("FWD", "RWD"), 60, replace=TRUE)：同じくsample関数を用いて、"FWD"（前輪駆動）と"RWD"（後輪駆動）からランダムに60個選択し、これをDrive（駆動方式）としています。

ここまでのスクリプトを実行すると次のようなdataフレームが出来上がります。その一部をお示しします。

散布図の作成

ggplot 関数を用いて散布図を作成します。色（color）はシリンダー数に、形（shape）は駆動方式に基づいてデータポイントを区別します。

# 散布図の作成

ggplot(data, aes(x=MPG,y=Weight, color=Cylinders, shape=Drive)) +
  geom_point(size=4.0) +  # sizeを4に設定
  theme_minimal() +
  labs(title="MPG vs Weight by Cylinders and Drive Type", 
       x="Miles Per Gallon (MPG)", 
       y="Weight (lbs)") +
  theme(
    axis.title.x = element_text(size=16),  # X軸のラベルのフォントサイズを設定
    axis.title.y = element_text(size=16),  # Y軸のラベルのフォントサイズを設定
    axis.text.x = element_text(size=12, family="Helvetica", face="bold"),  # X軸の数値のフォント設定
    axis.text.y = element_text(size=12, family="Helvetica", face="bold")   # Y軸の数値のフォント設定
  )
  • ggplot(data, aes(...))：ggplot2を用いて基本的なグラフの枠組みを設定します。dataは使用するデータフレームを指定し、aesはエステティック（視覚的属性）を設定する関数です。ここではx=MPGとy=Weightで、それぞれの軸に表示するデータを指定しています。また、color=Cylindersとshape=Driveにより、点の色をシリンダー数で、点の形を駆動方式で区別するように設定しています。
  • geom_point(size=4.0)：点をプロットする関数です。size=4.0は点の大きさを設定しており、デフォルトよりも大きな点を描画します。
  • theme_minimal()：グラフの見た目をシンプルにするためのテーマを適用します。余計な要素を取り除き、データの視覚化に集中できるデザインにします。
  • labs(...)：グラフのタイトルと軸ラベルを設定します。titleでグラフのタイトル、xとyでそれぞれX軸とY軸のラベルを指定しています。
  • theme(...)：グラフの細かいスタイル設定を行います。axis.title.xとaxis.title.yでそれぞれX軸とY軸のラベルのフォントサイズを16に設定します。axis.text.xとaxis.text.yでX軸とY軸の目盛りのラベルのフォントサイズ、フォントファミリー（Helvetica）、フォントスタイル（bold、太字）を設定します。

このスクリプトを実行すると、燃費（MPG）と車重（Weight）の関係を示す散布図が作成されます。グラフはシリンダー数によって色分けされ、駆動方式によって点の形が異なります。また、グラフのタイトル、軸ラベル、軸の数値のフォントがカスタマイズされています。

ここまでのスクリプトを実行すると、次のような散布図が出来上がります。

graph

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