R言語で統計データを可視化しよう！R言語グラフ入門 ｜ SiTest (サイテスト) ブログ

こんにちは、プロダクト開発チームの牧です。

前回は統計解析に便利なR言語の基礎入門をご紹介しました。
R言語では数学的な処理だけではなく、様々なグラフに落とし込むことが出来ます。
今回はグラフとしてもよく見かける、折れ線グラフ・円グラフ・ヒストグラム・数学関数グラフの作成方法をご紹介します！

R言語で描画したグラフを簡単に確認するために、RStudioを使用します。
RStudioとは、R言語のIDE（統合開発環境）としてフリーで提供されており、GUIでのパッケージインストールやグラフプレビューなど、手軽にR言語を体感することが出来ます。

それでは早速グラフを作成していきましょう。

折れ線グラフ

サンプルデータには飛行機旅客数の時系列データ「AirPassengers」を用いています。
plot関数を用いることで折れ線グラフを描画することが出来ます。
AirPasengersのデータは時系列データのため、plot関数にそのまま与えるだけでグラフを描画してくれます。

x <- window(AirPassengers, end = c(1960, 12))
plot(x, main = "AirPassengers")

円グラフ

10~100までの数値をランダムで10個抽出し、それぞれの値にランダムでA~Zまでの名前を付けています。
pie関数を使用して円グラフの描画をすることが出来ます。

x <- sample(c(10:100), 10)
names(x) <- sample(LETTERS, 10)
pie(x)

ヒストグラム

ヒストグラムは度数データの分布を視覚的に表すグラフです。
下記では1万個のベクトルデータをランダムで生成し、ヒストグラムに落とし込んでいます。
lines関数を用いることで密度関数をヒストグラムと一緒にプロットすることが出来ます。

x <- rnorm(10000)
hist(x, main = "rnorm", breaks = "Scott", freq = FALSE)
lines(density(x), col = "blue", lwd = 2)

数学関数グラフ

数学関数グラフcurve関数を使用し、sin関数やcos関数などをグラフ化する際に用います。
正弦関数, 余弦関数, 常用対数をそれぞれグラフ化してみました。

curve(sin(x), from = 0, to = 2 * pi, type = "l", col = "red", lwd = 2)
curve(cos(x), from = 0, to = 2 * pi, type = "l", add = TRUE, col = "blue", lwd = 2)
curve(log10(x), from = 0, to = 2 * pi, type = "l", add = TRUE, col = "green", lwd = 2)

今回ご紹介したグラフ以外にもR言語では散布図やヒートマップ、更にはパッケージを用いることでより多くのグラフを描画することができます。
RStudioと組み合わせることでより一層楽しくR言語を学習することが出来るのではないでしょうか？

次回はパッケージを使用してGoogle Analyticsからデータを取得し、R言語で分析していきたいと思いますのでお楽しみに！