Тема 2: Визуализация данных

Лекция 4. Расширения и дополнительные возможности ggplot2

Большие данные и аналитика
Бизнес-информатика 38.03.05 (бакалавриат)

Полезные источники по ggplot2

Книги

ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis

Data Visualization. A practical introduction

Modern Data Visualization with R

Визуализация данных с помощью ggplot2

Глава Грамматика графики ggplot2 книги Анализ данных и статистика в R

Курсы

Claus O. Wilke: Data Visualization in R на основе его книги Fundamentals of Data Visualization

Cédric Scherer:
Engaging and Beautiful Data Visualizations with ggplot2
Graphic Design with ggplot2
Designing Data Visualizations to Successfully Tell a Story

Andrew Heiss: Data Visualization with R

Ресурсы

Awesome ggplot2

awesome-r-dataviz

Top 50 ggplot2 Visualizations

My favorite ggplot2 packages with examples

My Favorite ggplot2 Extension Packages

ggplot2 tricks

Расширения ggplot2

Страница расширений

ggplot2 extensions

`ggrepel`

library(ggrepel)

standard_repel + 
  geom_text_repel(alpha = 0.6, 
                  color = "black",
                  size = 3.5)

Библиотека {ggrepel} создает неперекрывающиеся текстовые метки в {ggplot2} графиках.

`ggrepel`

`patchwork`

library(ggplot2)
library(patchwork)

p1 <- ggplot(mtcars) + geom_point(aes(mpg, disp)) + ggtitle("График 1")
p2 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear)) + ggtitle("График 2")
p3 <- ggplot(mtcars) + geom_smooth(aes(disp, qsec)) + ggtitle("График 3")
p4 <- ggplot(mtcars) + geom_bar(aes(carb)) + ggtitle("График 4")

(p1 | p2 | p3) /
  p4

Библиотека {patchwork} позволяет комбинировать графики.

`patchwork`

`GGally`

library(GGally)

ggpairs(tips, mapping = aes(color = sex), 
        columns = c("total_bill", "time", "tip"))

# A tibble: 6 × 7
  total_bill   tip sex    smoker day   time    size
       <dbl> <dbl> <fct>  <fct>  <fct> <fct>  <int>
1       17.0  1.01 Female No     Sun   Dinner     2
2       10.3  1.66 Male   No     Sun   Dinner     3
3       21.0  3.5  Male   No     Sun   Dinner     3
4       23.7  3.31 Male   No     Sun   Dinner     2
5       24.6  3.61 Female No     Sun   Dinner     4
6       25.3  4.71 Male   No     Sun   Dinner     4

Библиотека {GGally} строит различные статистические графики, в том числе визуализирует корреляции в зависимости от типов данных.

`GGally`

`ggridges`

library(ggridges)

ridges_graph + 
  geom_density_ridges_gradient(scale = 3, 
                               rel_min_height = 0.01,
                               linewidth = 0.4,
                               bandwidth = 1.7)

Библиотека {ggridges} позволяет делать «хребтовые диаграммы».

`ggridges`

`ggdist`

library(ggdist)

ggdist_graph + 
    stat_gradientinterval(.width = 1:4*.25, 
                        scale = 0.4,
                        alpha = 0.9) +

Библиотека {ggdist} визуализирует одномерные распределения.

`ggdist`

`ggforce`

library(ggforce)

gg_plot +
  geom_mark_ellipse(aes(label = species),
                    linewidth = 0.5,
                    show.legend = FALSE)

Библиотека {ggforce} добавляет множество дополнительных функций к {ggplot2}, например, аннотирование.

`ggforce`

`ggtext`

`legendry`

library(legendry)

standard +
  aes(colour = cty) +
  scale_colour_viridis_c(
    option = "C",
    guide = compose_sandwich(
      middle = gizmo_density(just = 1), 
      text = "axis_base"
    )
  ) +
  labs(colour = "Расход в городе, \nмиль на галлон")

Библиотека {legendry} добавляет дополнительную функциональность легендам {ggplot2}.

`legendry`

range_key <- key_range_manual(start = 2:3, end = 5:6, 
                              name = c("Первый класс", "Второй класс"))
                           
standard +
  aes(colour = cty) +
  scale_colour_viridis_c(
    option = "C",
    guide = compose_sandwich(
      middle = gizmo_density(just = 1), 
      text = "axis_base"
    )
  ) +
  labs(colour = "Расход в городе, \nмиль на галлон")  +
  guides(x = compose_stack(
    "axis_base",
    primitive_bracket(range_key, "curvy"),
    primitive_box(range_key),
    primitive_spacer(unit(0.2, "cm"))
  ))

`legendry`

Анимация и интерактив

`gganimate`

library(gganimate)

base_gg + 
  transition_time(year) +
  labs(title = "Год: {frame_time}")

Библиотека {gganimate} создает преобразование анимации на основе {ggplot2}.

`gganimate`

`ggiraph`

library(ggiraph)

ggiraph::girafe(
  ggobj = ggplot2_plot, width_svg = 8, height_svg = 4,
  options = list(
    ggiraph::opts_hover_inv(css = "opacity:0.3;"),
    ggiraph::opts_hover(css = "stroke-width:5;")
  )
)

Библиотека {ggiraph} может легко превратить {ggplot2} график в интерактивный.

`ggiraph` (график интерактивный!)

Темы ggplot2

Как изменить тему?

gg_plot +
  ggpubr::theme_pubr() +
  silgelib::theme_roboto() +
  hrbrthemes::theme_ipsum() +
  NULL

В {ggplot2} можно использовать различные темы, предварительно установив соответствующие библиотеки.

Приведем 3 примера различных тем: {ggpubr}, {silgelib} и {hrbrthemes}.

Базовый график

`ggpubr`

`silgelib`

`hrbrthemes`

Функциональные возможности

Информационные слои

library(ggside)

gg_side_plot +
  geom_xsideboxplot(aes(y = species), 
                    orientation = "y",
                    alpha = 0.8) +
  geom_ysidedensity(aes(x = after_stat(density)), 
                    position = "identity",
                    alpha = 0.8) +
  scale_ysidex_continuous(guide = guide_axis(angle = 90), 
                          minor_breaks = NULL) +
  theme(ggside.panel.scale = 0.3)

Информационные слои

Увеличение части графика

library(ggforce)

gg_for_scale + 
  facet_zoom(xlim = c(40, 50), 
             show.area = TRUE)

Увеличение части графика

Увеличение части графика

library(ggforce)

gg_for_scale + 
  facet_zoom(xy = species == "Chinstrap", 
             split = TRUE)

Увеличение части графика

Статистические графики

set.seed(2024)
library(ggstatsplot)

ggbetweenstats(
  data  = penguins |> na.omit(),
  x     = species,
  y     = bill_length_mm
)

Статистические графики

Результаты моделирования

# библиотека для реализации метода деревьев решений
library(partykit)

# библиотека для отображения деревьев решений
library(ggparty)

# дерево решений
penguin_ctree <- ctree(
  # формула, показывающая зависимости
  species ~ flipper_length_mm + bill_length_mm,
  data = penguins |> na.omit()
)

Результаты моделирования

penguin_ctree


Model formula:
species ~ flipper_length_mm + bill_length_mm

Fitted party:
[1] root
|   [2] flipper_length_mm <= 206
|   |   [3] bill_length_mm <= 43.2
|   |   |   [4] bill_length_mm <= 42.3: Adelie (n = 134, err = 0.7%)
|   |   |   [5] bill_length_mm > 42.3: Adelie (n = 11, err = 36.4%)
|   |   [6] bill_length_mm > 43.2: Chinstrap (n = 63, err = 7.9%)
|   [7] flipper_length_mm > 206
|   |   [8] bill_length_mm <= 44.1: Gentoo (n = 18, err = 11.1%)
|   |   [9] bill_length_mm > 44.1
|   |   |   [10] flipper_length_mm <= 212
|   |   |   |   [11] bill_length_mm <= 48.2: Gentoo (n = 19, err = 0.0%)
|   |   |   |   [12] bill_length_mm > 48.2: Chinstrap (n = 8, err = 37.5%)
|   |   |   [13] flipper_length_mm > 212: Gentoo (n = 80, err = 0.0%)

Number of inner nodes:    6
Number of terminal nodes: 7

Результаты моделирования

autoplot(penguin_ctree) + 
  theme_void()

Результаты моделирования

Результаты моделирования

# визуализирует подгонку деревьев решений
library(parttree)

gg_for_tree +
  geom_parttree(data = penguin_ctree, 
                aes(fill = species), 
                alpha = 0.2)

Результаты моделирования

Изменение цветовой шкалы

Базовый график/карта

В качестве исходных данных выберем North Carolina SIDS data. Пусть цвет соответствует площади полигонов графств.

Базовый график/карта

nc <- sf::st_read(system.file("shape/nc.shp", package = "sf"), 
                  quiet = TRUE)

Simple feature collection with 5 features and 14 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -81.74107 ymin: 36.07282 xmax: -75.77316 ymax: 36.58965
Geodetic CRS:  NAD27
   AREA PERIMETER CNTY_ CNTY_ID        NAME  FIPS FIPSNO CRESS_ID BIR74 SID74
1 0.114     1.442  1825    1825        Ashe 37009  37009        5  1091     1
2 0.061     1.231  1827    1827   Alleghany 37005  37005        3   487     0
3 0.143     1.630  1828    1828       Surry 37171  37171       86  3188     5
4 0.070     2.968  1831    1831   Currituck 37053  37053       27   508     1
5 0.153     2.206  1832    1832 Northampton 37131  37131       66  1421     9
  NWBIR74 BIR79 SID79 NWBIR79                       geometry
1      10  1364     0      19 MULTIPOLYGON (((-81.47276 3...
2      10   542     3      12 MULTIPOLYGON (((-81.23989 3...
3     208  3616     6     260 MULTIPOLYGON (((-80.45634 3...
4     123   830     2     145 MULTIPOLYGON (((-76.00897 3...
5    1066  1606     3    1197 MULTIPOLYGON (((-77.21767 3...

Базовый график/карта

gg_map <- ggplot(nc) +
  geom_sf(aes(fill = AREA),
          color = "black",
          linewidth = 0.2) +
  labs(fill = "площадь") +
  hrbrthemes::theme_ipsum() +
  guides(fill = guide_colorbar(title.position = "top", 
                               title.hjust = 0.5,
                               barwidth = unit(20, "lines"), 
                               barheight = unit(0.7, "lines"))) +
  theme(legend.position = "top",
        legend.text = element_text(size = 12),
        legend.title = element_text(size = 14))

Смещение цветовой шкалы

Выберем палитру с помощью библиотеки {paletteer} из набора цветовых палитр, добавив в код графика

+ paletteer::scale_fill_paletteer_*("ggthemes::palette_name", 
                                    direction = -1)

При этом обязательно нужно указать направление цвета (direction = 1 или direction = -1).

Например, для интервальной шкалы можно выбрать среднюю точку с помощью команды rescaler = ~ rescale_mid(.x, mid = mid_point_value).

Смещение цветовой шкалы

Пусть новые цвета соответствуют шкале ggthemes::Classic Orange-Blue, а центр цветовой палитры соответствует значению 0.2.

library(paletteer)

gg_map +
  scale_fill_paletteer_c("ggthemes::Classic Orange-Blue", 
                         direction = -1,
                         rescaler = ~ rescale_mid(.x, mid = 0.20)
  )

Смещение цветовой шкалы

Средние значения для центрирования цвета можно программировать, например, выбирать медиану или среднее значение, используя долю, как показано ниже.

gg_map +
  paletteer::scale_fill_paletteer_c("ggthemes::Classic Orange-Blue", 
                                    direction = -1,
                                    limits = ~ c(0, 1) * max(abs(.x))
  )

Смещение цветовой шкалы

Еще больше расширений ggplot2

…слои

{ggdensity} — 2D-графики плотности
{geofacet} — плиточные карты
{ggalluvial} — аллювиальные графики
{ggbump} — бамп-чарты
{ggalt} — гантельные графики, леденцовые графики, сплайны
{ggpattern} — паттерны: заполнение геометрическими и графическими узорами
{ggbeeswarm} — графики в стиле пчелиного роя
{ggbraid} — заполнение области между двумя чередующимися линиями

…слои

{geomtextpath} — текст может следовать по любой траектории
{ggraph} — сети, графы и деревья
{ggsankey} — диаграммы Sankey
{ggstream} — составной график областей, в основном используемый для временных рядов
{ggupset} — UpSet графики для обозначения сложных соотношений между элементами множеств
{treemapify} — древовидные карты
…

…утилиты

{scales} — шкалы
{ggnewscale} — использование нескольких шкал
{cowplot} — комбинирование графиков
{ggblend} — смешивание графиков
{ggfx} — использование различных фильтров и шейдеров на слоях {ggplot2}
{ggh4x} — tweaking {ggplot2}
{ggannotate} — аннотирование
…

…темы

{thematic} — автоматический выбор темы
{ggsci}
{ggthemes}
{ggthemr}
{ggdark}
{ggtech}
…

Что мы изучили

Рассмотренные вопросы

Полезные источники по {ggplot2}
Расширения {ggplot2}
Анимация и интерактив на основе {ggplot2}
Темы {ggplot2}
Функциональные возможности {ggplot2}
Изменение цветовой шкалы

Тема 2: Визуализация данныхЛекция 4. Расширения и дополнительные возможности ggplot2

Полезные источники по ggplot2

Книги

Курсы

Ресурсы

Расширения ggplot2

Страница расширений

ggrepel

ggrepel

ggrepel

ggrepel

patchwork

patchwork

GGally

GGally

ggridges

ggridges

ggdist

ggdist

ggforce

ggforce

ggforce

ggtext

legendry

legendry

legendry

legendry

Анимация и интерактив

gganimate

gganimate

gganimate

ggiraph

ggiraph (график интерактивный!)

Темы ggplot2

Как изменить тему?

Базовый график

ggpubr

silgelib

hrbrthemes

Функциональные возможности

Информационные слои

Информационные слои

Увеличение части графика

Увеличение части графика

Увеличение части графика

Увеличение части графика

Статистические графики

Статистические графики

Результаты моделирования

Результаты моделирования

Результаты моделирования

Результаты моделирования

Результаты моделирования

Результаты моделирования

Изменение цветовой шкалы

Базовый график/карта

Базовый график/карта

Базовый график/карта

Смещение цветовой шкалы

Смещение цветовой шкалы

Смещение цветовой шкалы

Смещение цветовой шкалы

Смещение цветовой шкалы

Еще больше расширений ggplot2

…слои

…слои

…утилиты

…темы

Что мы изучили

Рассмотренные вопросы

Спасибо за внимание!

Тема 2: Визуализация данных

Лекция 4. Расширения и дополнительные возможности ggplot2

`ggrepel`

`ggrepel`

`ggrepel`

`ggrepel`

`patchwork`

`patchwork`

`GGally`

`GGally`

`ggridges`

`ggridges`

`ggdist`

`ggdist`

`ggforce`

`ggforce`

`ggforce`

`ggtext`

`legendry`

`legendry`

`legendry`

`legendry`

`gganimate`

`gganimate`

`gganimate`

`ggiraph`

`ggiraph` (график интерактивный!)

`ggpubr`

`silgelib`

`hrbrthemes`