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。
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
それでは早速ggplot2でbeeswarmを書いていきましょう
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
以前の記事で書いた図です
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
色をつけてみましょうか
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しょう
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
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
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
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()
やはり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
