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解説サイト

06.Google Colaboratoryで時系列データで折れ線グラフを描画

開発環境

Windows 10 Pro (1803) R version 3.5.3 (2019-03-11) RStudio Version 1.1.463

参考サイト

論文用の棒グラフと折れ線グラフをggplot2で描く

ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ

# 後で使用するので、とりあえずtidyverseを使用するための準備
library(tidyverse)
## -- Attaching packages ---------------------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --
## √ ggplot2 3.1.1     √ purrr   0.3.2
## √ tibble  2.1.1     √ dplyr   0.8.3
## √ tidyr   0.8.3     √ stringr 1.4.0
## √ readr   1.3.1     √ forcats 0.4.0
## -- Conflicts ------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
# read_excel()関数を使用するための準備
library(readxl)

# d に、book2.xlsxの1番目のsheetをtibbleデータとして代入する
# d <- read_excel("book2.xlsx", sheet=1)
# d

# Google Colaboratoryでは、book2.xlsxはすぐに消えてしまうので、
# 今回は、以下にtibbleでbook2.xlsxの中身を定義しておきます。

d <- tribble(
  ~id, ~age, ~sex, ~DM, ~HbA1c00M, ~HbA1c01M,   ~HbA1c02M, ~HbA1c03M,
  1,    56, "M",    1,  7.3,    7.4,    7.3,    7.4,
  2,    77, "F",    1,  8.3,    8.4,    8.3,    8.2,
  3,    68, "M",    1,  7.1,    7,  7,  7,
  4,    81, "F",    1,  7.6,    7.4,    7.3,    7.4,
  5,    42, "M",    1,  10.1,   8.4,    7.3,    6.5,
  6,    65, "M",    1,  6.1,    6.2,    6., 6.3,
  7,    68, "F",    1,  7.8,    7.4,    7.9,    8.4,
)
d

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# 横長のデータを縦長(tidy data)にする
tidy_d <- gather(d, 
  key="time", value="HbA1c",               # 新しくできる列の名前を指定
  HbA1c00M, HbA1c01M, HbA1c02M, HbA1c03M)  # 変形する対象の列を指定
tidy_d

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# group_by()関数とsummarize()関数を用いてtidy dataをまとめる
d2 <- tidy_d %>% 
  group_by(time) %>%
  summarise(HbA1c_avg = mean(HbA1c), HbA1c_sd = sd(HbA1c))
d2

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# ggplot()関数とstat_summary()関数で折れ線グラフを描く
g <- ggplot(data = tidy_d, aes(x = time, y=HbA1c)) +
  theme_set(theme_classic()) +
  stat_summary(
    aes(group=sex),    # sex性別ごとに
    fun.y=mean,        # 平均値を
    geom="line",       # 線でつなげて
    colour="black",    # 色は黒で
    size=0.5           # 先の太さは0.5mm
  ) 

# エラーバーの追加
# Google Colaboratoryでは、fun.data = mean_sdl (標準偏差)はうまくいかない
# R Studioではうまくいくよう
g <- g +
  stat_summary(aes(group=sex),  # sex性別ごとに
    fun.data=mean_se,           # mean_seで標準誤差
    geom="errorbar",
    size=0.5,                   # 線の太さ
    width=0.1
  )

# エラーバーの上から重ねて、点(マーク)を描き入れる
g <-g +
  stat_summary(
    aes(shape=sex),    # 種類ごとに点の形を変えて
    fun.y=mean,        # 種類ごとの平均値のところに
    geom="point",      # 点で
    colour="black",
    size=4)

# 形の指定
# 点の形を１番◯、１５番■(、２３番◇)にマニュアル変更
g <- g +
  scale_shape_manual(values=c(1,15))

# 原点を左下にする
g <- g +
  scale_y_continuous(limits = c(0,10))

g
## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (stat_summary).

## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (stat_summary).

## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (stat_summary).