tidyplotsで棒グラフを作成する

tidyplotsを試してみたので、その跡をここに残しておきます。

インストール

CRANで公開されているため、install.packages()でインストールします。

install.packages("tidyplots")

私は使用していませんが、以下のようにgithubからもインストールできます。

devtools::install_github("jbengler/tidyplots")

棒グラフの作成

パッケージの読み込み

まずはパッケージを読み込みましょう。

library(tidyplots)

データ

今回使用するデータはtidyplotsに付属されているstudyを使用します。
中身を確認してみましょう。

> dplyr::glimpse(study)
Rows: 20
Columns: 7
$ treatment   <chr> "A", "A", "A", "A", "A",…
$ group       <chr> "placebo", "placebo", "p…
$ dose        <chr> "high", "high", "high", …
$ participant <chr> "p01", "p02", "p03", "p0…
$ age         <dbl> 23, 45, 32, 37, 24, 23, …
$ sex         <chr> "female", "male", "femal…
$ score       <dbl> 2, 4, 5, 4, 6, 9, 8, 12,…

二要因分散分析の結果を描きたかったので、今回はgroupとdoseを独立変数、scoreを従属変数とした棒グラフを作成していきます。

Create

それでは、tidyplot()でプロットを作成します。
tidyplotsで作成したグラフはやや小さかったので、ここでは大きさを調整しています。

study %>%
  tidyplot(x = group, y = score, color = dose, width = 80, height = 80)

Add

続いて、add_*()でグラフに指定した要素を加えます。
今回は棒グラフに標準誤差のエラーバーを付けたいので、add_mean_bar()とadd_sem_bar()を使用します。

study %>%
  tidyplot(x = group, y = score, color = dose, width = 80, height = 80) %>%
# add
  add_mean_bar(dodge_width = 0.9, width = 0.9) %>%
  add_sem_errorbar(dodge_width = 0.9, width = 0.3, color = "black")

Adjust

adjust_*()で作成したグラフを調整することができます。
y軸の名前（adjust_y_axis_title()）と範囲（adjust_y_axis()）、フォントサイズ（adjust_font()）と条件ごとの色（adjust_colors()）を指定しましょう。

study %>%
  tidyplot(x = group, y = score, color = dose, width = 80, height = 80) %>%
# add
  add_mean_bar(dodge_width = 0.9, width = 0.9) %>%
  add_sem_errorbar(dodge_width = 0.9, width = 0.3, color = "black") %>%
# adjust
  adjust_y_axis_title("得\n点\n（点）") %>%
  adjust_y_axis(limits = c(0, 50))  %>%
  adjust_font(fontsize = 11) %>%
  adjust_colors(new_colors=c("grey","grey30"))

Rename

rename_*()で各条件の名前を変えてみます。

study %>%
  tidyplot(x = group, y = score, color = dose, width = 80, height = 80) %>%
# add
  add_mean_bar(dodge_width = 0.9, width = 0.9) %>%
  add_sem_errorbar(dodge_width = 0.9, width = 0.3, color = "black") %>%
# adjust
  adjust_y_axis_title("得\n点\n（点）") %>%
  adjust_y_axis(limits = c(0, 50))  %>%
  adjust_font(fontsize = 11) %>%
  adjust_colors(new_colors=c("grey","grey30")) %>%
# rename
  rename_x_axis_labels(new_names = c("placebo"="対照群","treatment"="介入群")) %>%
  rename_color_labels(new_names = c("high"="低用量","low"="高用量"))

Remove

グラフに不要な要素はremove_*()で取り除きます。

study %>%
  tidyplot(x = group, y = score, color = dose, width = 80, height = 80) %>%
# add
  add_mean_bar(dodge_width = 0.9, width = 0.9) %>%
  add_sem_errorbar(dodge_width = 0.9, width = 0.3, color = "black") %>%
# adjust
  adjust_y_axis_title("得\n点\n（点）") %>%
  adjust_y_axis(limits = c(0, 50))  %>%
  adjust_font(fontsize = 11) %>%
  adjust_colors(new_colors=c("grey","grey30")) %>%
# rename
  rename_x_axis_labels(new_names = c("placebo"="対照群","treatment"="介入群")) %>%
  rename_color_labels(new_names = c("high"="低用量","low"="高用量")) %>%
# remove
  remove_x_axis_title() %>%
  remove_x_axis_ticks() %>%
  remove_legend_title()

Helpers

tidyplotsに搭載されていない（あるいは私が見つけれなかった）要素の調整は、add()でggplot2の関数を使用します。ここではggplot2::theme()を用いています。
ちなみに、「これを使うのなら最初からggplot2でよくない？」はなしです。

study %>%
  tidyplot(x = group, y = score, color = dose, width = 80, height = 80) %>%
# add
  add_mean_bar(dodge_width = 0.9, width = 0.9) %>%
  add_sem_errorbar(dodge_width = 0.9, width = 0.3, color = "black") %>%
# adjust
  adjust_y_axis_title("得\n点\n（点）") %>%
  adjust_y_axis(limits = c(0, 50))  %>%
  adjust_font(fontsize = 11) %>%
  adjust_colors(new_colors=c("grey","grey30")) %>%
# rename
  rename_x_axis_labels(new_names = c("placebo"="対照群","treatment"="介入群")) %>%
  rename_color_labels(new_names = c("high"="低用量","low"="高用量")) %>%
# remove
  remove_x_axis_title() %>%
  remove_x_axis_ticks() %>%
  remove_legend_title() %>%
# add
  add(theme(legend.position = c(0.3, 1),
            legend.justification = c(1, 1),
            axis.title.y = element_text(angle = 0,hjust = 0.5, vjust = 0.5),
            axis.text.y = element_text(size = 11)))

Output

グラフを保存するときはsave_plot()を使用します。

以下のコードでファイル名（Figureとします）を指定して、コードの最後に添付しましょう。

# save
  save_plot("Figure.pdf")

おわりに

今回はtidyplotsを使用して棒グラフを作成してみました。

tidyplotsの良い点としては、以下の点が挙げられると思います。

パイプ演算子を使用して、データから直接グラフを作成できる点
add、adjust、removeなど関数が直観的に分かりやすい点
あまり細かい調整をせずに見やすいグラフを作れる点

やる気があれば他のグラフでも試してみようかなと思います。