論文作成・統計

【R初心者向け】ggplot2でもbeeswarmで作図したい！ggbeeswarmを使った方法

ggplot2でドットプロットを紹介しましたが、ggplot2でbeeswarmに出来ないでしょうか、という質問をいただきました。

今回はggplot2でbeeswarmを描く方法を紹介します。ggbeeswarmというパッケージを使えばできます。

過去にggplot2を使ったドットプロットの書き方と、ggplot2を使わずbeeswarmパッケージを使った方法を紹介しています。それについてはこちらを参考にしてください。

【超初心者向け】無料のRとggplot2で箱ひげ図とドットプロットをきれいに書く方法!プレゼンテーションや論文に重要な図の作り方です. キレイな図なだけで人の目を引きます. Rではggplot2を使えばでキレイな図が描けます. この記事では次のような図をできるようになります....
【R超初心者向け】beeswarmでdotplotを箱ひげ図の上にのせる方法!beeswarmを使って、ドットプロットを簡単かつきれいに書く方法を紹介します。...

それでは早速ggplot2でbeeswarmを書いていきましょう。

Contents
  1. データ準備とパッケージのインストール
  2. ggbeeswarmのgeom_beeswarmを使う
  3. methodによる違い

データ準備とパッケージのインストール

まずはtidyverseとggbeeswarmをいれていきます。ggplot2はtidyverseの中に入っています。

まずは作業ディレクトリの設定

setwd("~/Rpractice/")

ggbeeswarmをCRANからインストールをします。

tidyverseやgglot2はすでにインストールされている前提ですすめていきますね。

install.packages("ggbeeswarm")

それではパッケージを起動します

library(tidyverse)
library(ggbeeswarm)

アヤメデータを使います

アヤメはアヤメ科の植物ですが、英語でiris(アイリス)といいます

ギリシャ語の虹(イリス)に由来するそうです

#irisデータをaに格納
a <- iris
#ボックスプロットを描画
ggplot(a, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species))+
  geom_boxplot(fill = "white")+
  theme_classic()

ggbeeswarmのgeom_beeswarmを使う

ggbeeswarmを使っていないドットプロット

以前の記事でggplotを用いて書いた図です。ggplotでのボックスプロットはこちらを参考にしてください。

【超初心者向け】無料のRとggplot2で箱ひげ図とドットプロットをきれいに書く方法!プレゼンテーションや論文に重要な図の作り方です. キレイな図なだけで人の目を引きます. Rではggplot2を使えばでキレイな図が描けます. この記事では次のような図をできるようになります....
 
ggplot(a, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species))+
  geom_boxplot(fill = "white")+
  geom_dotplot(binaxis = "y", binwidth = 0.1, stackdir = "center")+
  theme_classic()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 50, vjust = 1, size = 16, hjust = 1, face = "bold"),
        axis.text.y = element_text(hjust = 1, size = 16),
        axis.title.x = element_text(size = 20),
        axis.title.y = element_text(size = 20),
        legend.title = element_text(size =16),
        legend.text = element_text(size =16))

それではggbeeswarmを使っていきたいと思います。

geom_beeswarmを使う

geom_beeswarmを使ってみましょう。

ggplot(a, aes(x=Species, y=Sepal.Length))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_beeswarm()+
  theme_classic()

いまいちですね。色をつけてみます。

ggplot(a, aes(x=Species, y=Sepal.Length))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_beeswarm(aes(color = Species))+
  theme_classic()

点が小さいし、点どうしが重なっています！これでは使い物になりませんので、大きくして、もう少し点をちらしてみます。

ggplot(a, aes(x = Species, y = Sepal.Length))+
  geom_boxplot(fill = "white")+
  geom_beeswarm(aes(color = Species), size = 3, cex = 3)+
  theme_classic()

まあまあいいですが、このグラフではbeeswarmの良さが見えてこないかもしれません。下でもう少し別のセットを使って示してみます。

geom_quasirandomを使う

今度はggbeeswarmパッケージに入っているgeom_quasirandomを使ってみます

ggplot(a, aes(x = Species, y = Sepal.Length))+
  geom_boxplot(fill = "white")+
  geom_quasirandom()+
  theme_classic()

結構点がバラバラに表示をされました

色と点の大きさを変えてみましょう

ggplot(a, aes(x = Species, y = Sepal.Length))+
  geom_boxplot(fill = "white")+
  geom_quasirandom(aes(color = Species), size = 3)+
  theme_classic()

methodによる違い

点の数は多いほうが、ggbeeswarmの特徴がよくわかります。rnormを使って、さらに点の数が多い分布を作ってみます。

dat <- list(
  X <- rnorm(150, 10, 10),
  Y <- rnorm(150, 25, 10),
  Z <- rnorm(150, 20, 15)
)
df <- data.frame(matrix(unlist(dat), nrow=150))
colnames(df) <- c("A","B","C")
df.long <- pivot_longer(df, cols = A:C, names_to = "Categories", values_to = "Values")

ではいってみましょう。pivot_longerの使い方はこちらから。

【R初心者向け】慣れると便利なtidyrのpivot_longerとgatherをやさしく解説！データ解析に欠かせないtidyrというパッケージですが、初心者のうちはなかなか使い方がわかりません。今回は横に広いデータを縦長のデータに変更するgatherまたはpivot_longerの使い方を日本一わかりやすく説明をします。...

geom_beeswarm

ggplot(df.long, aes(x=Categories, y = Values))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_beeswarm(aes(color = Categories),
                size = 3,
                cex = 2,
                alpha =.5)+
  theme_classic()

重なりを表示するためにalphaを指定して半透明にしています。

beeswarmの良さがみえてきました。十分発表や論文に使えるレベルだと思います。

quasirandom

geom_quasirandomでいくつかのmethodを指定することができます。

まずはデフォルトです。

ggplot(df.long, aes(x=Categories, y = Values))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_quasirandom(aes(color = Categories),
                   size = 3, 
                   alpha =.5)+
  theme_classic()

次は他のいくつかの方法を示していきます。

pseudorandom

ggplot(df.long, aes(x=Categories, y = Values))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_quasirandom(aes(color = Categories),
                   method ='pseudorandom', 
                   size = 3, 
                   alpha =.5)+
  theme_classic()

smiley

わかりやすい名前ですよね。

ggplot(df.long, aes(x=Categories, y = Values))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_quasirandom(aes(color = Categories),
                   method ='smiley', 
                   size = 3, 
                   alpha =.5)+
  theme_classic()

口角が上がっているようにみえます。

frowney

smileyとは反対に口角が下がっているような図になります。

ggplot(df.long, aes(x=Categories, y = Values))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_quasirandom(aes(color = Categories),
                   method ='frowney', 
                   size = 3, 
                   alpha =.5)+
  theme_classic()

おもしろい名前ですよね。

tukey

turkeyという方法です。

ggplot(df.long, aes(x=Categories, y = Values))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_quasirandom(aes(color = Categories),
                   method ='tukey', 
                   size = 3, 
                   alpha =.5)+
  theme_classic()

tukeyDense

最後にtukeyDenseを紹介します。

ggplot(df.long, aes(x=Categories, y = Values))+
  geom_boxplot(fill="white")+
  geom_quasirandom(aes(color = Categories),
                   method ='tukeyDense', 
                   size = 3, 
                   alpha =.5)+
  theme_classic()

ggplotをベースにしたggbeeswarmはキレイですね。お役に立ちましたら幸いです。

ggbeeswarm ggplot2 R
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