前回は、「ggplot2によるグラフ その2（Tidy Data）」でした。 内容は、“Tidy Data”とはどのようなものか、どうやって“Tidy Data”へ変換するのかでした。 pivot_longer関数はよく使います。 今回は、ggplot2でグラフを描く方法です。 ≡ グラフの作成 前回の最後の ...

ggplot2 を使って、データを視覚化するときの基本的な書式を紹介します。 前回、ヒストグラムを作成する例を紹介しました。そのときに使用した、「ggplot() + geom_xxxxxxx() 」というのが最低限の書式です。（表示後に ggsave()で保存。）geom_xxxxxxx() の部分は ...

データを概観するためには，記述統計量を求めるとともに，グラフを作成して視覚的にデータの特性を捉えることも重要である。一変数の分布を概観するにはヒストグラムや箱ひげ図，変数間の関係を概観するには散布図を描いてみるのが有効。 R本体でも ...

For everything from styling text and customizing color palettes to creating your own geoms, these ggplot2 add-ons deserve a place in your R data visualization toolkit. Plus, a bonus list of packages ...

Visualise the distribution of a single continuous variable by dividing the x axis into bins and counting the number of observations in each bin. Histograms (geom_histogram) display the count with bars ...

Rでグラフを作る場合、デフォルトの関数を使うこともできますが、[`ggplot2`](https://ggplot2.tidyverse.org/)と呼ばれるパッケージ ...

Labeling all or some of your data with text can help tell a story — even when your graph is using other cues like color and size. ggplot has a couple of built-in ways of doing this, and the ggrepel ...