ggplot2 について
ggplot2 は、データマッピング、レイヤー、スケール、ファセット、座標、テーマを組み合わせて可視化を作る R パッケージです。このリファレンスは作図モデルと ggplot2 4.0 の一部機能を扱い、グラフの作成やスタイル調整を行う R ユーザーを対象としています。
主な機能
- 01データと美的マッピングによる作図
- 02幾何レイヤーと統計レイヤーの追加
- 03スケール、凡例、軸の設定
- 04変数によるファセットパネル分割
- 05テーマ、ラベル、座標の調整
- 06ggplot2 4.0 のテーマ・統計機能の利用
活用シーン
- 01傾向線付き散布図の作成
- 02ファセットパネルでグループを比較
- 03配色、ラベル、レイアウトのカスタマイズ
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ jsperger/ llm-r-skills --skill ggplot2インストール後、Claude Code で/ggplot2を入力して読み込まれたか確認します。
詳細
ggplot2 リファレンス
ggplot2 は、グラフィックの文法を使って可視化を作成するための R パッケージです。データ、マッピング、レイヤー、スケール、ファセット、座標、テーマを組み合わせてプロットを作成します。
コアコンポーネント
データとマッピング
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = cty, y = hwy))
- データ:整然データのデータフレーム(行=観測値、列=変数)
- マッピング:
aes()でデータ列を視覚的属性(x、y、色、サイズなど)に対応付けます
レイヤー
レイヤーは、ジオメトリ、統計変換、位置調整を使ってデータを表示します。
ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) +
geom_point() +
geom_smooth(formula = y ~ x, method = "lm")
スケール
データを視覚的属性に対応付ける方法を制御し、凡例や軸を作成します。
ggplot(mpg, aes(cty, hwy, colour = class)) +
geom_point() +
scale_colour_viridis_d()
ファセット
変数ごとにデータをパネルに分割します。
ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) +
geom_point() +
facet_grid(year ~ drv)
座標
位置の美的属性を解釈します(デカルト座標、極座標、地図投影)。
ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) +
geom_point() +
coord_fixed()
テーマ
データ以外の視覚要素を制御します。
ggplot(mpg, aes(cty, hwy, colour = class)) +
geom_point() +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "top")
ggplot2 4.0 の機能
ggplot2 4.0.0(2025 年 9 月)では、S7 クラスと主要な新機能が導入されました。
S7 への移行
$ の代わりに @ でプロパティにアクセスします。
# ggplot2 4.0+
ggplot()@data
# Deprecated (still works temporarily)
ggplot()$data
型の検証がより厳格になりました。
element_text(hjust = "foo")
#> Error: @hjust must be <NULL>, <integer>, or <double>, not <character>
テーマベースのレイヤーのデフォルト値
Ink、Paper、Accent
組み込みテーマでは、ink(前景色)、paper(背景色)、accent(強調色)を指定できます。
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x) +
theme_gray(paper = "cornsilk", ink = "navy", accent = "tomato")
element_geom() と from_theme()
theme(geom) でレイヤーのデフォルト値を設定します。
ggplot(mpg, aes(class, displ)) +
geom_boxplot(aes(colour = from_theme(accent))) +
theme(geom = element_geom(
accent = "tomato",
paper = "cornsilk",
bordertype = "dashed",
borderwidth = 0.2,
linewidth = 2,
linetype = "solid"
))
テーマパレット
テーマでデフォルトのパレットを設定します。
theme(
palette.colour.continuous = c("chartreuse", "forestgreen"),
palette.shape.discrete = c("triangle", "triangle open")
)
テーマのショートカット
新しい theme_sub_*() 関数を使うと、記述を簡潔にできます。
| ショートカット | 置き換えるプレフィックス |
|---|---|
theme_sub_axis() | axis.* |
theme_sub_axis_x() | axis.*.x |
theme_sub_axis_bottom() | axis.*.x.bottom |
theme_sub_legend() | legend.* |
theme_sub_panel() | panel.* |
theme_sub_plot() | plot.* |
theme_sub_strip() | strip.* |
# Concise
theme_sub_axis_x(
ticks = element_line(colour = "red"),
ticks.length = unit(5, "mm")
) +
theme_sub_panel(
widths = unit(5, "cm"),
spacing.x = unit(5, "mm")
)
マージンヘルパー
margin_auto(1) # all sides = 1
margin_auto(1, 2) # t/b=1, l/r=2
margin_auto(1, 2, 3) # t=1, l/r=2, b=3
margin_part(r = 20) # partial (NA inherits)
パネルサイズ
theme_sub_panel(widths = unit(c(2, 3, 4), "cm")) # per-panel
theme_sub_panel(widths = unit(9, "cm")) # total area
ラベル
ラベル属性
"label" 属性を持つ変数は、軸ラベルに自動的に設定されます。
attr(df$bill_dep, "label") <- "Bill depth (mm)"
ggplot(df, aes(bill_dep, bill_len)) + geom_point()
辞書ラベル
dict <- c(species = "Species", bill_dep = "Bill depth (mm)")
ggplot(penguins, aes(bill_dep, bill_len, colour = species)) +
geom_point() +
labs(dictionary = dict)
関数ラベル
scale_colour_discrete(name = toupper)
guides(x = guide_axis(title = tools::toTitleCase))
labs(y = \(x) paste0(x, " variable"))
ラベルの優先順位(低い順から高い順):aes() < labs(dictionary) < 列属性 < labs() < scale_*(name) < guide_*(title)
名前付きブレーク
scale_colour_discrete(breaks = c(
"Pygoscelis adeliae" = "Adelie",
"Pygoscelis papua" = "Gentoo"
))
離散スケールの改善
# Palette for spacing
scale_x_discrete(palette = scales::pal_manual(c(1:3, 5:7)))
# Consistent limits across facets
scale_x_discrete(continuous.limits = c(1, 5))
# Minor breaks
scale_x_discrete(
minor_breaks = scales::breaks_width(1, offset = 0.5),
guide = guide_axis(minor.ticks = TRUE)
)
# Secondary axis
scale_x_discrete(sec.axis = dup_axis(
name = "Counts",
breaks = seq_len(7),
labels = paste0("n = ", table(mpg$class))
))
位置の美的属性
ナッジの美的属性
geom_text(aes(nudge_x = sign(value) * 3, label = value))
ドッジの順序
ggplot(data, aes(x, y, fill = group)) +
geom_boxplot(position = position_dodge(preserve = "single")) +
aes(order = group)
ファセット
折り返し方向
facet_wrap(dir) には 8 つの方向オプションがあります。
| dir | 開始位置 | 塗りつぶし方向 |
|---|---|---|
"lt" | 左上 | 左から右 |
"tl" | 左上 | 上から下 |
"lb" | 左下 | 左から右 |
"bl" | 左下 | 下から上 |
"rt" | 右上 | 右から左 |
"tr" | 右上 | 上から下 |
"rb" | 右下 | 右から左 |
"br" | 右下 | 下から上 |
空き領域
facet_wrap(~ island, scales = "free_x", space = "free_x")
レイヤーレイアウト
geom_point(colour = "grey", layout = "fixed_rows") # repeat in rows
geom_point(layout = NULL) # use facet vars
annotate("text", label = "X", layout = 6) # specific panel
オプション:NULL、"fixed"、<integer>、"fixed_cols"、"fixed_rows"
スタイル設定
箱ひげ図のパーツ
geom_boxplot(
whisker.linetype = "dashed",
box.colour = "black",
median.linewidth = 2,
staplewidth = 0.5,
staple.colour = "grey50"
)
バイオリンの分位点
geom_violin(
quantiles = c(0.1, 0.9),
quantile.linetype = 1,
quantile.colour = "red"
)
ラベル
geom_label(
aes(linetype = factor(vs), linewidth = factor(am)),
text.colour = "black",
border.colour = "blue"
)
塗りつぶしの変化
geom_area(aes(fill = continuous_var)) # gradient (R 4.1+)
新しい統計関数
stat_manual()
make_centroids <- function(df) {
transform(df, xend = mean(x), yend = mean(y))
}
stat_manual(geom = "segment", fun = make_centroids)
stat_connect()
geom_line(stat = "connect") # stairstep
geom_ribbon(stat = "connect", alpha = 0.4)
# Custom connection shape
smooth <- cbind(x = seq(0, 1, length.out = 20)[-1],
y = scales::rescale(plogis(x, 0.5, 0.1)))
stat_connect(connection = smooth)
座標の反転
coord_cartesian(reverse = "x") # "y", "xy", "none"
coord_sf(reverse = "y")
coord_radial(reverse = "theta") # "r", "thetar", "none"
非推奨化
| 旧 | 新 |
|---|---|
fatten | median.linewidth / middle.linewidth |
draw_quantiles | quantiles |
geom_errorbarh() | geom_errorbar(orientation = "y") |
coord_trans() | coord_transform() |
borders() | annotation_borders() |
facet_wrap(as.table) | facet_wrap(dir) |
theme_get/set/update/replace() | get/set/update/replace_theme() |
last_plot() | get_last_plot() |
layer_data/grob/scales() | get_layer_data/grob()、get_panel_scales() |