Rでboxplot()を作成する方法 BoxRStudio でのプロット [例]

R のボックスプロット()

R のボックスプロット() データの分布を四分位別に視覚化し、外れ値の存在を検出するのに役立ちます。ggplot2 ライブラリのジオメトリオブジェクト geom_boxplot() を使用して、R で boxplot() を描画できます。

airquality データセットを使用して、ggplot で R の boxplot() を紹介します。このデータセットは、1973 年 154 月から XNUMX 月までのニューヨークの空気質を測定します。データセットには XNUMX 個の観測値が含まれています。次の変数を使用します。

オゾン：数値変数
風：数値変数
月: XNUMX 月から XNUMX 月まで。数値変数

創造する Box プロット

R で最初の boxplot() を作成する前に、次のようにデータを操作する必要があります。

ステップ 1: データをインポートする
ステップ 2: 不要な変数を削除する
ステップ 3: 因子水準で月を変換する
ステップ 4: 月を開始、中間、終了の XNUMX つのレベルで分割する新しいカテゴリ変数を作成します。
ステップ 5: 欠落している観測値を削除する

これらのすべてのステップは、dplyr とパイプライン演算子 %>% を使用して実行されます。

library(dplyr)
library(ggplot2)
# Step 1
data_air <- airquality % > %

#Step 2
select(-c(Solar.R, Temp)) % > %

#Step 3
mutate(Month = factor(Month, order = TRUE, labels = c("May", "June", "July", "August", "September")), 
       
#Step 4 
day_cat = factor(ifelse(Day < 10, "Begin", ifelse(Day < 20, "Middle", "End"))))

関数 Glamise() を使用してデータの構造をチェックすることをお勧めします。

glimpse(data_air)

出力：

## Observations: 153
## Variables: 5
## $ Ozone   <int> 41, 36, 12, 18, NA, 28, 23, 19, 8, NA, 7, 16, 11, 14, ...
## $ Wind    <dbl> 7.4, 8.0, 12.6, 11.5, 14.3, 14.9, 8.6, 13.8, 20.1, 8.6...
## $ Month   <ord> May, May, May, May, May, May, May, May, May, May, May,...
## $ Day     <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,...
## $ day_cat <fctr> Begin, Begin, Begin, Begin, Begin, Begin, Begin, Begi...

データセットには NA が含まれています。それらを削除するのが賢明です。

# Step 5
data_air_nona <-data_air %>% na.omit()

基本的なボックスプロット

月ごとのオゾンの分布を示す基本的な R boxplot() をプロットしてみましょう。

# Store the graph
box_plot <- ggplot(data_air_nona, aes(x = Month, y = Ozone))
# Add the geometric object box plot
box_plot +
    geom_boxplot()

コードの説明

今後使用するためにグラフを保存する
- box_plot: グラフを変数box_plotに格納します。これは、後で使用する場合や、コードが複雑になりすぎるのを防ぐのに役立ちます。
R boxplot() の幾何学的オブジェクトを追加する
- データセット data_air_nona を ggplot boxplot に渡します。
- aes() 引数内に、x 軸と y 軸を追加します。
- + 記号は、R にコードの読み取りを継続させることを意味します。コードを分割することで、コードが読みやすくなります。
- geom_boxplot() を使用してボックスプロットを作成します。

出力：

グラフの側面を変更する

グラフの側面を反転できます。

box_plot +
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

コードの説明

box_plot: 保存したグラフを使用します。グラフに新しい情報を追加するたびにすべてのコードを書き直す必要がなくなります。
geom_boxplot(): R で boxplots() を作成する
coord_flip(): グラフの側面を反転します。

出力：

外れ値の色を変更する

外れ値の色、形、サイズを変更できます。

box_plot +
    geom_boxplot(outlier.colour = "red",
        outlier.shape = 2,
        outlier.size = 3) +
    theme_classic()

コードの説明

outlier.colour=”red”: 外れ値の色を制御します。
outlier.shape=2: 外れ値の形状を変更します。 2は三角形を指します
outlier.size=3: 三角形のサイズを変更します。サイズは数に比例します。

出力：

要約統計を追加する

R boxplot() に要約統計を追加できます。

box_plot +
    geom_boxplot() +
    stat_summary(fun.y = mean,
        geom = "point",
        size = 3,
        color = "steelblue") +
    theme_classic()

コードの説明

stat_summary() は水平ボックスプロットRに要約を追加できる。
引数 fun.y は、返される統計を制御します。あなたは平均を使用します
注: 最小値や最大値などの他の統計も利用できます。複数の統計を同じグラフに表示できます
geom = “point”: 平均を点でプロットします
size=3: ポイントのサイズ
color =”steelblue”: ポイントの色

出力：

Box ドットでプロットする

次の水平ボックスプロット R では、ドットプロットレイヤーを追加します。各ドットは観測値を表します。

box_plot +
    geom_boxplot() +
    geom_dotplot(binaxis = 'y',
        dotsize = 1,
        stackdir = 'center') +
    theme_classic()

コードの説明

geom_dotplot() を使用すると、ビンの幅にドットを追加できます
binaxis='y': y 軸に沿ったドットの位置を変更します。デフォルトでは、x 軸
dotsize=1: ドットのサイズ
stackdir='center': ドットを積み重ねる方法: XNUMX つの値:
- 「上」(デフォルト)、
- "下"
- "中心"
- 「センターホール」

出力：

コントロールの美学 Box プロット

ボックスの色を変更する

グループの色を変更できます。

ggplot(data_air_nona, aes(x = Month, y = Ozone, color = Month)) +
    geom_boxplot() +
    theme_classic()

コードの説明

グループの色はaes()マッピングで制御されます。color=Monthを使用すると、月に応じてボックスとウィスカーのプロットの色を変更できます。

出力：

Box 複数のグループを含むプロット

複数のグループを追加することも可能です。測定日による空気質の違いを可視化できます。

ggplot(data_air_nona, aes(Month, Ozone)) +
    geom_boxplot(aes(fill = day_cat)) +
    theme_classic()

コードの説明

幾何学オブジェクトの aes() マッピングは、表示するグループを制御します (この変数は係数である必要があります)
aes(fill= day_cat) は、x軸の各月ごとに3つのボックスを作成できます。

出力：

Box ジッタードットのあるプロット

ドットを表示する別の方法は、ジッタポイントを使用することです。これは、R 変数のカテゴリデータのボックスプロットを使用してポイントを視覚化する便利な方法です。

この方法により、離散データの重複が回避されます。

box_plot +
    geom_boxplot() +
    geom_jitter(shape = 15,
        color = "steelblue",
        position = position_jitter(width = 0.21)) +
    theme_classic()

コードの説明

geom_jitter() は、各ポイントに少しの減衰を追加します。
shape=15は点の形状を変更します。15は正方形を表します
color = “steelblue”: ポイントの色を変更します
Position=position_jitter(width = 0.21): 重なるポイントの配置方法。 Position_jitter(width = 0.21) は、ポイントを X 軸から 20 パーセント移動することを意味します。デフォルトでは 40 パーセントです。

出力：

ジッター法を使用した最初のグラフとポイント法を使用した XNUMX 番目のグラフの違いがわかります。

box_plot +
    geom_boxplot() +
    geom_point(shape = 5,
        color = "steelblue") +
    theme_classic()

切り欠かれた Box プロット

geom_boxplot() の興味深い機能は、R のノッチ付きボックスプロット関数です。ノッチプロットは、中央値の周囲のボックスを狭めます。ノッチ付きボックスプロットの主な目的は、グループ間の中央値の有意性を比較することです。ノッチが重ならない場合は、2 つのグループの中央値が異なるという強い証拠があります。ノッチは次のように計算されます。

with は四分位と観測値の数です。

box_plot +
    geom_boxplot(notch = TRUE) +
    theme_classic()

コードの説明

geom_boxplot(notch=TRUE): ノッチ付き水平ボックスプロットを作成する R

出力：

まとめ

水平ボックスプロット R のさまざまなタイプを次の表にまとめます。

DevOps Tools Engineer試験のObjective	Code
基本的なボックスプロット	ggplot(df, aes( x = x1, y =y)) + geom_boxplot()
横をひっくり返す	ggplot(df, aes( x = x1, y =y)) + geom_boxplot() + coord_flip()
ノッチ付きボックスプロット	ggplot(df, aes( x = x1, y =y)) + geom_boxplot(notch=TRUE)
Box ジッターしたドットを含むプロット	ggplot(df, aes( x = x1, y =y)) + geom_boxplot() + geom_jitter(position = position_jitter(0.21))

また、チェックしてください：- 初心者向け R チュートリアル: R プログラミング言語を学ぶ

よろしければ：

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