ggplot の図

library(tidyverse)

── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
✔ ggplot2 3.4.0     ✔ purrr   1.0.1
✔ tibble  3.1.8     ✔ dplyr   1.1.0
✔ tidyr   1.3.0     ✔ stringr 1.5.0
✔ readr   2.1.3     ✔ forcats 1.0.0
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(lubridate)


Attaching package: 'lubridate'

The following objects are masked from 'package:base':

    date, intersect, setdiff, union

library(readxl)
library(ggpubr)
library(showtext)

Loading required package: sysfonts
Loading required package: showtextdb

library(patchwork)

図の詳細設定

showtext パッケージを使って、システムフォントを使えるようにします。使用可能なフォントは次のように調べます。

#! eval: false
font_files() |> as_tibble()

# A tibble: 720 × 6
   path                                       file  family face  version ps_name
   <chr>                                      <chr> <chr>  <chr> <chr>   <chr>  
 1 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… Font… Fonti… Bold… "1.000" Fontin…
 2 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… Font… Fonti… Ital… "1.000" Fontin…
 3 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… Font… Fonti… Regu… "1.000" Fontin…
 4 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… Font… Fonti… Smal… "1.000" Fontin…
 5 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… EB_G… EB Ga… Ital… "Versi… EBGara…
 6 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… EB_G… EB Ga… Regu… "Versi… EBGara…
 7 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… Font… Fonti… Smal… "Versi… Fontin…
 8 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… Font… Fontin Bold  "Versi… Fontin…
 9 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… Font… Fontin Ital… "Versi… Fontin…
10 /home/gnishihara/.local/share/fonts/Unkno… Font… Fontin Regu… "Versi… Fontin…
# … with 710 more rows

Google の Noto シリーズのフォントを使いたいので、filter() にかけます。

font_files() |> as_tibble() |> 
  filter(str_detect(ps_name, "NotoSansCJK|NotoSansSymbol")) |> 
  select(file, face, ps_name)

# A tibble: 17 × 3
   file                           face    ps_name                   
   <chr>                          <chr>   <chr>                     
 1 NotoSansCJKjp-Black.otf        Regular NotoSansCJKjp-Black       
 2 NotoSansCJKjp-Bold.otf         Regular NotoSansCJKjp-Bold        
 3 NotoSansCJKjp-DemiLight.otf    Regular NotoSansCJKjp-DemiLight   
 4 NotoSansCJKjp-Light.otf        Regular NotoSansCJKjp-Light       
 5 NotoSansCJKjp-Medium.otf       Regular NotoSansCJKjp-Medium      
 6 NotoSansCJKjp-Regular.otf      Regular NotoSansCJKjp-Regular     
 7 NotoSansCJKjp-Thin.otf         Regular NotoSansCJKjp-Thin        
 8 NotoSansSymbols-Black.ttf      Regular NotoSansSymbols-Black     
 9 NotoSansSymbols-Bold.ttf       Bold    NotoSansSymbols-Bold      
10 NotoSansSymbols-ExtraBold.ttf  Regular NotoSansSymbols-ExtraBold 
11 NotoSansSymbols-ExtraLight.ttf Regular NotoSansSymbols-ExtraLight
12 NotoSansSymbols-Light.ttf      Regular NotoSansSymbols-Light     
13 NotoSansSymbols-Medium.ttf     Regular NotoSansSymbols-Medium    
14 NotoSansSymbols-Regular.ttf    Regular NotoSansSymbols-Regular   
15 NotoSansSymbols-SemiBold.ttf   Regular NotoSansSymbols-SemiBold  
16 NotoSansSymbols-Thin.ttf       Regular NotoSansSymbols-Thin      
17 NotoSansSymbols2-Regular.ttf   Regular NotoSansSymbols2-Regular

フォントファイルのファイル名は file 変数にあります。その変数を使って、font_add() 関数で用意します。

font_add(family = "notosans", 
         regular = "NotoSansCJKjp-Regular.otf",
         bold = "NotoSansCJKjp-Black.otf",
         symbol = "NotoSansSymbols-Regular.ttf")

図のデフォルトテーマをここで設定します。 base_size はフォントの大きさ。 base_family は font_add() で定義した family です。

theme_gray(base_size = 10, base_family = "notosans") |> theme_set()
showtext_auto()

論文用のテーマは ggpubr パッケージの theme_pubr() をおすすめします。

theme_pubr(base_size = 10, base_family = "notosans") |> theme_set()
showtext_auto()

`ggplot2` について

ggplot2 の関数は + でつなげる
ggplot() はベースレイヤー
geom_*() はプロットレイヤー
scales_*() でエステティク (aesthetics) を調整
theme() や theme_() で書式を調整
facet_wrap() や facet_grid() は多変量データのプロットのパネル分け

Aesthetics （エステティク）とは

色・透明度

color：点と線の色
fill：面の色
alpha：透明度（0 – 1 の値）

大きさ・形状

size：点と文字の大きさ、線の太さ
shape：点の形
linetype：線の種類

グループ化

group：点や線のグループ化

座標、始点・終点

x, y
xmin, ymin
xend, yend

geom の種類

散布図

geom_point()
geom_jitter()

折れ線グラフ

geom_path()
geom_line()
geom_step()

面グラフ * geom_ribbon() * geom_area() * geom_polygon()

ヒートマップ・コンター図 * geom_tile() * geom_raster() * geom_rect() * geom_contour()

エラーバー * geom_error() * geom_linerange() * geom_pointrange() * geom_crossbar()

geom の種類

曲線など

geom_smooth()
geom_curve()
geom_segment()
geom_abline()
geom_hline()
geom_vline()

文字列

geom_text()
geom_label()

ヒストグラム・密度曲線 * geom_histogram() * geom_freqpoly() * geom_density() * geom_bin2d() * geom_hex() * geom_dotplot()

棒グラフ・箱ひげ図 * geom_bar() * geom_col() * geom_boxplot() * geom_violin()

`ggplot2` の付属パッケージ

研究室が使っているパッケージ

ggpubr: theme_pubr(), ggarrange()
ggrepel: geom_text_repel()
lemon: facet_rep_grid(), facet_rep_wrap()
showtext: システムフォントの埋め込み

ggplot2 extensions

データを読み込んだら、可視化しよう

filename = "Table 2.xlsx"
col_names = c("month", "temperature1", "sd1", "empty","temperature2", "sd2")
exceldata = read_excel(filename, sheet = 1, skip = 2, col_name = col_names)

ggplot(exceldata) + geom_point(aes(x = month, y = temperature1))

横軸の順序がおかしいですね。軸タイトルも変えたほうがいいですね。

軸タイトルの関数

軸タイトルや図のタイトルは labs() 関数でします。

xlabel = "Month"
ylabel = "'Temperature ('*degree*'C)'" # plotmath expression see ?plotmath
ggplot(exceldata) + 
  geom_point(aes(x = month, y = temperature1)) + 
  labs(x = xlabel, 
       y = parse(text = ylabel),
       title = "Monthly mean water temperature")

論文用に変える

学術論文に記載する図の場合、図から余計なかざりを外します。研究室では ggpubr の theme_pubr() 関数を使っています。

xlabel = "Month"
ylabel = "'Temperature ('*degree*'C)'" # plotmath expression see ?plotmath
ggplot(exceldata) + 
  geom_point(aes(x = month, y = temperature1)) + 
  labs(x = parse(text = xlabel), 
       y = parse(text = ylabel))  +
  theme_pubr(base_size = 10)

月の順序をなおす

もう気づいたと思いますが、横軸の月の順序が間違っています。 factor() で、month 変数を整えます。

# element_text() size is in points (pt)
# 1 pt = 0.35 mm
xlabel = "Month"
ylabel = "'Temperature ('*degree*'C)'" # plotmath expression see ?plotmath

levels = month.abb
levels = str_c(levels, ifelse(levels == "May", "", "."))

exceldata |> 
  mutate(month = factor(month, levels = levels)) |> 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(x = month, y = temperature1)) + 
  labs(x = parse(text = xlabel), 
       y = parse(text = ylabel))  +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10))

Linking to ImageMagick 6.9.11.60
Enabled features: fontconfig, freetype, fftw, heic, lcms, pango, webp, x11
Disabled features: cairo, ghostscript, raw, rsvg

Using 32 threads

図を保存する

図は PDF と PNG 形式で保存しましょう。

PDFファイル ggsave() は最後の表示した図を書き出しします。 width と height を指定したら必ず単位も指定しましょう (units = "mm")。 PDFファイルにシステムフォントを埋め込むなら、device = cairo_pdfも渡しましょう。

wh = list(width = 80, height = 80) # 図の縦横幅
pdffile = "temperature_plot.pdf"
ggsave(pdffile, width = wh$width, height = wh$height, units = "mm", device = cairo_pdf)

PNGファイル 直接PNGファイルに保存する場合は、画像の解像度 (dpi = 300) も必要です。

pngfile = "temperature_plot.png"
ggsave(pngfile, width = wh$width, height = wh$height, units = "mm", dpi = 300)

保存の結果

wh = list(width = 80, height = 80) は同じだが、図は似ていません。
モニターでみたとき、PDF の解像度は 96 です。つまり、dpi = 300 のPNGファイルはPDFの約 3 倍の大きさです。

図のフォントを拡大して、PNGファイルを修正する

DPI = 300
scale = DPI / 96
exceldata |> 
  mutate(month = factor(month, levels = levels)) |> 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(x = month, y = temperature1)) + 
  labs(x = parse(text = xlabel), 
       y = parse(text = ylabel))  +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10 * scale))

pngfile = "temperature_plot.png"
wh = list(width = 80, height = 80)
ggsave(pngfile, width = wh$width, height = wh$height, units = "mm", dpi = DPI)

研究室のワークフロー

PNGファイルのDPIをいじるのが面倒なので、PDFをPNGに変換するのが楽です。月の頭文字をチックラベルにします。さらに、lemon パッケージの geom_pointline()を使ってみました。

library(lemon)


Attaching package: 'lemon'

The following object is masked from 'package:purrr':

    %||%

xlabel = "Month"
ylabel = "'Temperature'~(degree*C)" # plotmath expression see ?plotmath
levels = month.abb
levels = str_c(levels, ifelse(levels == "May", "", "."))
labels = str_sub(month.abb, 1, 1)
# 図の結果は plot1 にいれます。
plot1 =   exceldata |> mutate(month = factor(month, levels = levels)) |> 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(x = month, y = temperature1)) +
  scale_x_discrete(name = xlabel, labels = labels) +
  scale_y_continuous(name = parse(text = ylabel), breaks = seq(21, 29, by = 1)) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10))

まず、PDFファイルを保存します。システムフォントをPDFファイルに入れるためには device = cairo_pdf を渡します。

wh = list(width = 80, height = 80) # 図の縦横幅
pdffile = "temperature_plot.pdf"
ggsave(pdffile, width = wh$width, height = wh$height, units = "mm", device = cairo_pdf)

ImageMagick のAPIを使って、PDFをPNGに変換します。この方法だと、DPIのややこしい変換は不要です。

つぎに magick パッケージを読み込みます。

library(magick) # imagemagick パッケージ

つづいて、PDF ファイルを 600 DPI で読み込む。

img = image_read_pdf(pdffile, density = 600)

PDFファイルをPNGファイルに書き出す。

img |> image_write(pngfile)

保存の結果

このとき、フォントサイズは 10 pt にしました：theme(text = element_text(size = 10))。

データを追加してプロット

xlabel = "Month"
ylabel = "'Temperature'~(degree*C)" # plotmath expression see ?plotmath
levels = month.abb
levels = str_c(levels, ifelse(levels == "May", "", "."))
labels = str_sub(month.abb, 1, 1)
exceldata |> mutate(month = factor(month, levels = levels)) |> 
  ggplot() + 
  geom_pointline(aes(x = month, y = temperature1, color = "Group 1", shape = "Group 1", group = 1)) +
  geom_pointline(aes(x = month, y = temperature2, color = "Group 2", shape = "Group 2", group = 1)) +
  scale_x_discrete(name = xlabel, labels = labels) +
  scale_y_continuous(name = parse(text = ylabel), breaks = seq(15, 30, by = 5), limits = c(15, 30)) +
  scale_color_viridis_d("", option = "turbo", begin = 0, end = 0.5) +
  scale_shape_discrete("") +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10),
        legend.position = c(1, 0),
        legend.justification = c(1, 0),
        legend.background = element_blank(),
        legend.title = element_blank())

]

複数パネルのプロット

xlabel = "Petal width (cm)"
ylabel = "Sepal width (cm)"
iris |> group_nest(Species) |> 
  mutate(L = c("A", "B", "C")) |> 
  mutate(Species = sprintf("italic('I.')~italic('%s')~'(%s)'",  Species, L)) |> 
  unnest(data) |> 
  ggplot() + 
  geom_point(aes(x = Petal.Width, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_text(aes(x = 3, y = 5, label = Species), parse = TRUE, vjust = 1, hjust = 1,
            family = "notosans", size =3,  check_overlap = TRUE) +
  scale_x_continuous(name = xlabel, breaks = seq(0, 3), limits = c(0, 3)) +
  scale_y_continuous(name = ylabel, breaks = seq(0, 5), limits = c(0, 5)) +
  scale_color_viridis_d("", option = "turbo", 
                      begin = 0, end = 0.5, labels = scales::parse_format()) +
  guides(color = "none") +
  facet_rep_grid(cols = vars(Species)) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10),
        strip.background = element_blank(),
        strip.text = element_blank())

複数プロットの結合

xlabel1 = "Petal width (cm)"
ylabel1 = "Sepal width (cm)"
xlabel2 = "Petal length (cm)"
ylabel2 = "Sepal length (cm)"

iris2 = iris |> 
    mutate(Species = sprintf("italic('I.')~italic('%s')",  Species))

plot1 = 
  ggplot(iris2) + 
  geom_point(aes(x = Petal.Width, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  scale_x_continuous(name = xlabel1, breaks = seq(0, 8), limits = c(0, 8)) +
  scale_y_continuous(name = ylabel1, breaks = seq(0, 8), limits = c(0, 8)) +
  scale_color_viridis_d("", option = "turbo", 
                      begin = 0, end = 0.5, labels = scales::parse_format()) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10))

plot2 = 
  ggplot(iris2) + 
  geom_point(aes(x = Petal.Length, y = Sepal.Length, color = Species)) +
  scale_x_continuous(name = xlabel2, breaks = seq(0, 8), limits = c(0, 8)) +
  scale_y_continuous(name = ylabel2, breaks = seq(0, 8), limits = c(0, 8)) +
  scale_color_viridis_d("", option = "turbo", 
                      begin = 0, end = 0.5, labels = scales::parse_format()) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10))

複数プロットの結合の結果

plot1 + plot2 + plot_layout(ncol = 2, 
                            nrow = 1, 
                            guides = "collect")

線と点（説明変数は離散型変数の場合）

ylabel = "Petal length (cm)"
iris2 |> group_by(Species) |> 
  summarise(PL = mean(Petal.Length),
            sd = sd(Petal.Length)) |> 
  mutate(lower = PL - sd,
         upper = PL + sd) |> 
ggplot() + 
  geom_line(aes(x = Species, y = PL, group = 1)) +
  geom_point(aes(x = Species, y = PL), size = 2, color = "white") +
  geom_point(aes(x = Species, y = PL), size = 1) +
  geom_errorbar(aes(x = Species, ymin = lower, ymax = upper),
                width = 0.0) +  
  scale_x_discrete(name = "Species", labels = scales::parse_format()) +
  scale_y_continuous(name = ylabel, breaks = seq(0, 8), limits = c(0, 8)) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10))

ボーグラフ

ylabel = "Petal length (cm)"
iris2 |> group_by(Species) |> 
  summarise(PL = mean(Petal.Length),
            sd = sd(Petal.Length)) |> 
  mutate(lower = PL - sd,
         upper = PL + sd) |> 
ggplot() + 
  geom_col(aes(x = Species, y = PL, fill = Species)) +
  geom_errorbar(aes(x = Species, ymin = lower, ymax = upper),
                width = 0.01) +  
  scale_x_discrete(name = "Species", labels = scales::parse_format()) +
  scale_y_continuous(name = ylabel, breaks = seq(0, 8), limits = c(0, 8)) +
  scale_fill_viridis_d("", option = "turbo", 
                      begin = 0, end = 0.5, labels = scales::parse_format()) +
  guides(fill = "none") +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10))

ボーグラフ（横向き・並び替える）

ylabel = "Petal length (cm)"
iris2 |> group_by(Species) |> 
  summarise(PL = mean(Petal.Length),
            sd = sd(Petal.Length)) |> 
  mutate(lower = PL - sd,
         upper = PL + sd) |> 
  ggplot(aes(x = fct_reorder(Species, PL, .desc = T))) + 
  geom_col(aes(y = PL, fill = Species)) +
  geom_errorbar(aes(ymin = lower, ymax = upper),
                width = 0.1) +  
  scale_x_discrete(name = "Species", labels = scales::parse_format()) +
  scale_y_continuous(name = ylabel, breaks = seq(0, 8), limits = c(0, 8)) +
  scale_fill_viridis_d("", option = "turbo", 
                      begin = 0, end = 0.5, labels = scales::parse_format()) +
  guides(fill = "none") +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10))+ 
  coord_flip()

ヒストグラム

xlabel = "Petal length (cm)"
ylabel = "Frequency"
iris2 |> 
  ggplot() + 
  geom_histogram(aes(x = Petal.Length, fill = Species)) +
  scale_x_continuous(name = xlabel) +
  scale_y_continuous(name = ylabel) +
  scale_fill_viridis_d("", option = "turbo", 
                      begin = 0, end = 0.5, labels = scales::parse_format()) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10),
        legend.position = c(1,1),
        legend.justification = c(1,1))

`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

ヒストグラム・パネル

xlabel = "Petal length (cm)"
ylabel = "Frequency"
iris2 |> 
  ggplot() + 
  geom_histogram(aes(x = Petal.Length, fill = Species),
                 binwidth = 0.1, center = 0) +
  scale_x_continuous(name = xlabel, limits = c(0, 10)) +
  scale_y_continuous(name = ylabel) +
  scale_fill_viridis_d("", option = "turbo", 
                      begin = 0, end = 0.5, labels = scales::parse_format()) +
  facet_rep_wrap(facets = vars(Species)) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10),
        legend.position = c(1,1),
        legend.justification = c(1,1),
        strip.background = element_blank(),
        strip.text = element_blank())

Warning: Removed 6 rows containing missing values (`geom_bar()`).

時系列

データは (https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data.csv)。

covid = read_csv("https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data.csv")

Rows: 255834 Columns: 67
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","
chr   (4): iso_code, continent, location, tests_units
dbl  (62): total_cases, new_cases, new_cases_smoothed, total_deaths, new_dea...
date  (1): date

ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

covid2 = covid |> 
  group_by(continent, date) |> 
  summarise(tc = sum(total_cases_per_million, na.rm=T),
            td = sum(total_deaths_per_million, na.rm= T)) |> 
  drop_na()

`summarise()` has grouped output by 'continent'. You can override using the
`.groups` argument.

xlabel = "Date"
ylabel = "COVID cases per million"
ggplot(covid2) +
  geom_path(aes(x=date, y = tc, color = continent))+
  scale_x_date(name = xlabel) +
  scale_y_continuous(name = ylabel) +
  scale_color_viridis_d("", option = "turbo", begin = 0, end = 0.8) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10),
        legend.position = c(0,1),
        legend.justification = c(0,1),
        strip.background = element_blank(),
        strip.text = element_blank())

時系列

xlabel = "Date"
ylabel = "COVID cases per million"
ggplot(covid2) +
  geom_path(aes(x=date, y = tc, color = continent))+
  scale_x_date(name = xlabel, date_labels = "%Y-%m-%d") +
  scale_y_continuous(name = ylabel, 
                     breaks = 10^seq(-2,7), limits = c(0.01, 10^7),
                     trans = "log10", labels = scales::label_math(format = log10)) +
  scale_color_viridis_d("", option = "turbo", begin = 0, end = 0.8) +
  guides(color = guide_legend(ncol = 2)) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10),
        legend.position = c(0.5,0),
        legend.justification = c(0,0),
        legend.background = element_blank(),
        strip.background = element_blank(),
        strip.text = element_blank())

Warning: Transformation introduced infinite values in continuous y-axis

時系列軸のカスタムラベル

gnn_date = function() {
  function(x) {
    m = format(x, "%b")
    m = str_sub(m, start = 1, end = 1)
    y = format(x, "%Y")
    ifelse(duplicated(y), m, sprintf("%s\n%s", m,y))
  }
}

時系列

xlabel = "Date"
ylabel = "COVID cases per million"
ggplot(covid2) +
  geom_path(aes(x=date, y = tc, color = continent))+
  scale_x_date(name = xlabel, date_breaks = "months", labels = gnn_date()) +
  scale_y_continuous(name = ylabel, 
                     breaks = 10^seq(-2,7, by = 2), limits = c(0.01, 10^7),
                     trans = "log10", labels = scales::label_math(format = log10)) +
  scale_color_viridis_d("", option = "turbo", begin = 0, end = 0.8) +
  guides(color = guide_legend(ncol = 2)) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10),
        legend.position = c(0.5,0),
        legend.justification = c(0,0),
        legend.background = element_blank(),
        strip.background = element_blank(),
        strip.text = element_blank())

Warning: Transformation introduced infinite values in continuous y-axis

箱ひげ図

covid2 = covid |> 
  filter(date >= lubridate::ymd("2021-01-01")) |> 
  filter(str_detect(location, "Indonesia|Japan|South Korea|Taiwan|China"))

xlabel = "Country"
ylabel = "Daily cases per million"
ggplot(covid2) +
  geom_boxplot(aes(x = fct_reorder(location, new_cases_per_million, mean, na.rm=T, .desc=T), 
                   y = new_cases_per_million, fill = location)) + 
  scale_x_discrete(name = xlabel) +
  scale_y_continuous(name = ylabel, 
                     breaks = 10^seq(-3,3, by = 1), limits = 10^c(-3, 3),
                     trans = "log10", labels = scales::label_math(format = log10)) +
  scale_color_viridis_d("", option = "turbo",  begin = 0, end = 0.8) +
  guides(fill = guide_legend(ncol = 2)) +
  theme_pubr(base_family = "notosans") +
  theme(text = element_text(size = 10),
        legend.position = c(0,0),
        legend.justification = c(0,0),
        legend.background = element_blank(),
        legend.title = element_blank(),
        strip.background = element_blank(),
        strip.text = element_blank())

Warning: Transformation introduced infinite values in continuous y-axis

Warning: Removed 506 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).

図の詳細設定

ggplot2 について

Aesthetics （エステティク）とは

色・透明度

大きさ・形状

グループ化

座標、始点・終点

geom の種類

geom の種類

ggplot2 の付属パッケージ

データを読み込んだら、可視化しよう

軸タイトルの関数

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保存の結果

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研究室のワークフロー

保存の結果

データを追加してプロット

複数パネルのプロット

複数プロットの結合

複数プロットの結合の結果

線と点（説明変数は離散型変数の場合）

ボーグラフ

ボーグラフ（横向き・並び替える）

ヒストグラム

ヒストグラム・パネル

時系列

時系列

時系列軸のカスタムラベル

時系列

箱ひげ図

`ggplot2` について

`ggplot2` の付属パッケージ