ggchartsを試す

ggchartsとは

Rのggplot2のラッパーで、aes + geom_xxxの形式ではなく、pythonのseabornやplotly_expressみたいにグラフ関数を用いて表現をすることができる。ラッパーなので、通常の書き方を組み合わせることができるので、ggplot2の機能が追加されただけと考えてもよさそう。

また、各グラフ関数では上位x位のみやハイライトなど、ggplot2のままだと面倒な作業の一部は引数でおこなえるようになっている。

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APIリファレンス

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Chart

基本的にドキュメントのExampleをトレース

各ファセットのrevenueTop10のみをを表示し、昇順にしたい。

ggplot2で通常通り行うと、year毎にgroup_byしてtop_nでrevenueのTop10を抽出をおこない、companyをreorder_withinでyearと結合しつつ並び替える。
この前処理をしてから、ggplot2でcoord_flipで軸を反転させたりscale_x_reorderedで並び替えたりと、地味にめんどい。

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggcharts)
data("biomedicalrevenue")


data(biomedicalrevenue)
revenue2016 <- biomedicalrevenue[biomedicalrevenue$year == 2016, ]
revenue_roche <- biomedicalrevenue[biomedicalrevenue$company == "Roche", ]


biomedicalrevenue %>%
  filter(year %in% c(2012, 2015, 2018)) %>%
  group_by(year) %>%
  top_n(10, revenue) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(company = tidytext::reorder_within(company, revenue, year)) %>%
  ggplot(aes(company, revenue)) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  tidytext::scale_x_reordered() +
  facet_wrap(vars(year), scales = "free_y")

ggchartsだと簡単に作成ができる。

biomedicalrevenue %>%
  filter(year %in% c(2012, 2015, 2018)) %>%
  bar_chart(x = company, y = revenue, facet = year, top_n = 10)

lollipop_chartという、ggchartsのオサレ棒グラフがあるが前述のようにggplot2の書き方で追記ができる。以下の例ではlabsとscale_y_continuousはggplot2での見た目設定の仕方と同じ。

biomedicalrevenue %>%
  filter(year == 2018) %>%
  lollipop_chart(x = company, y = revenue, threshold = 30) +
  labs(
    x = NULL,
    y = "Revenue",
    title = "Biomedical Companies with Revenue > $30Bn."
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = function(x) paste0("$", x, "Bn."),
    expand = expansion(mult = c(0, .05))
  )

他にも色々な関数があるのでgallery見ると楽しい。

bar_chart

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bar_chart(biomedicalrevenue, company, revenue, facet = year, top_n = 10, highlight = "Roche")

軸の逆転

column_chart(biomedicalrevenue, company, revenue, facet = year, top_n = 10, highlight = "Roche")

lollipop_chart

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lollipop_chart(revenue2016, company, revenue, point_color = "darkgreen", line_color = "gray")

diverging_bar_chart

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data(mtcars)
mtcars_z <- dplyr::transmute(
  .data = mtcars,
  model = row.names(mtcars),
  hpz = scale(hp)
)

diverging_bar_chart(mtcars_z, model, text_size = 14, hpz, text_color = c("#1F77B4", "#FF7F0E"), bar_color = c("#1F77B4", "#FF7F0E"))

diverging_lollipop_chart

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diverging_lollipop_chart(mtcars_z, model, hpz, text_size = 14, text_color = c("#1F77B4", "#FF7F0E"), lollipop_colors = c("#1F77B4", "#FF7F0E"))

dumbbell_chart

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data(popeurope)

dumbbell_chart(popeurope, country, pop1952, pop2007, top_n = 10,
               line_size = 2, point_size = 5,
               legend_labels = c("1952", "2007"), # ラベル名変更
               line_color = "lightgray", point_color = c("lightgray", "black"))

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data(popch)

pyramid_chart(popch, age, pop, sex, xlab = "Population", title = "Switzerland 2020",
              bar_colors = c("blue", "red"))

highlight_spec

各グラフ関数内でhighlight引数でハイライトしたい文字を指定すると、変数のその文字のグラフがハイライトされる。

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このとき、highlight_spec関数を使うと、文字と色の組み合わせも指定できる。

spec <- highlight_spec(c("Bayer", "AstraZeneca"), c("darkgreen", "darkorange"))
bar_chart(revenue2018, company, revenue, highlight = spec)

theme

テーマはtheme_ggcharts theme_hermit theme_ng theme_nightblueの4種類ある。

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library(patchwork)

scatter <- ggplot(mtcars, aes(hp, mpg)) +
  geom_point(color = "red")

g1 = scatter + theme_ggcharts(grid = "XY", axis = "XY", ticks = "XY")
g2 = scatter + theme_hermit(grid = "XY", axis = "XY", ticks = "XY")
g3 = scatter + theme_ng(grid = "XY", axis = "XY", ticks = "XY")
g4 = scatter + theme_nightblue(grid = "XY", axis = "XY", ticks = "XY")

(g1|g2)/(g3|g4)

参考

R-bloggerの紹介記事

www.r-bloggers.com