ggplot x軸 離散量 日付 日本語
概要
factor を使用する
X軸に離散量を指定するときはfactor()を使って指定する。その際、Rが自動的にソートをかけてしまうので、levels= を使用して順序を決める。
df <- cbind(js,cat=paste(js[,6],js[,3],js[,4],sep='-'))
df$cat2 <- factor(df$cat,levels=c("2-F--64", "2-F-65-", "2-M--64", "2-M-65-", "2-U--64", "2-U-65-", "2-U-UNK","1-F--64", "1-F-65-", "1-M--64", "1-M-65-", "1-M-UNK", "1-U--64", "1-U-65-", "1-U-UNK")) # factoring cat to set seq.
df$date <- as.Date(df$date)scale_x_discrete を使用する
順序はlimits、ラベルはlabelで指定する。
scale_x_discrete(limits=unique(df$prefecture_name),label=substr(unique(df$prefecture_name),1,3))
plot(p)scale_x_date を使用する
x軸に日付を使用する場合、scale_x_dateを利用してx軸を操作することができる。以下の例では日付目盛りの感覚を2年間、ラベルには年を使用している。
scale_x_date(date_breaks = "2 year", date_labels = "%Y")サンプルコード
p <- ggplot(df, aes(y = value, x = prefecture_name, fill = variable))
p <- p + theme_gray (base_family = "HiraKakuPro-W3")
p <- p + theme(axis.text.x = element_text(angle = 270, hjust = 1))
p <- p + geom_bar(stat = "identity")
# p <- p + scale_fill_brewer( name="回数",labels=c("2","1") ) #,palette="Spectral")
p <- p+ scale_fill_manual(name="回数",labels=c("2回目","1回目"),values = c("darkblue", "cyan4"))
p <- p + scale_x_discrete(limits=unique(df$prefecture_name),label=substr(unique(df$prefecture_name),1,3))
plot(p)
remove(w)
w <- data.frame(t=(df[1:47,7]+df[48:94,7]),r=pref_jp,p=pref_pop[,1])
# w <- cbind(w,lm=predict(lm(w[,1] ~ log(pref_pop[,1]))),total=( df[1:47,4]+df[1:47,5] ))
x1 <- w$p
y1 <- w$t
w <- cbind(w,lm=predict(nls(y1~a*x1^(1/4)+b,start=c(a=1,b=1),trace=TRUE)),total=( df[1:47,4]+df[1:47,5] ))
w <- cbind(w,ppc=as.numeric((apply(mdf[,-48],2,sum)/pref_pop)[,1]))
p <- ggplot(w)
p <- p + geom_point(aes(x=p,y=t))
p <- p + geom_point(aes(x=p,y=t,size=total,color=ppc))
p <- p + geom_line(aes(x=p,y=lm))
p <- p + theme(text = element_text(size = 12))
p <- p + theme_gray (base_family = "HiraKakuPro-W3")
p <- p + guides(size = guide_legend(title="接種総数"))
p <- p + guides(color = guide_legend(title="人口当り\n感染者数"))
p <- p + scale_color_gradient( low = "#00FF00",high = "#FF0000")
p <- p + xlab("人口") + ylab("人口あたり接種数")
p <- p + stat_smooth(aes(x=p,y=t),method = lm, formula = y ~ poly(x, 3, raw = TRUE),se=FALSE)
plot(p)
curl <- "https://vrs-data.cio.go.jp/vaccination/opendata/latest/prefecture.ndjson"
cdestfile <- "~/R/R2/covid/prefecture.ndjson"
download.file(curl,cdestfile)
js <- jsonlite::stream_in(gzfile(cdestfile) )
last(js)
df <- cbind(js,cat=paste(js[,6],js[,3],js[,4],sep='-'))
df$cat2 <- factor(df$cat,levels=c("2-F--64", "2-F-65-", "2-M--64", "2-M-65-", "2-U--64", "2-U-65-", "2-U-UNK","1-F--64", "1-F-65-", "1-M--64", "1-M-65-", "1-M-UNK", "1-U--64", "1-U-65-", "1-U-UNK")) # factoring cat to set seq.
df$date <- as.Date(df$date)
p <- ggplot(df, aes(y = count, x = prefecture, fill = cat2))
p <- p + theme_dark (base_family = "HiraKakuPro-W3")
p <- p + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
p <- p + theme(panel.background = element_rect(fill = "black",
colour = "lightblue"),
legend.key = element_rect(fill='black',colour='white'))
p <- p + scale_fill_manual(name="分類",values=rainbow(15),
label=c("2回目女性64歳以下","2回目女性65歳以上","2回目男性64歳以下","2回目男性65歳以上","2回目性別不明64歳以下","2回目性別不明65歳以上","2回目性別不明年齢不明",
"1回目女性64歳以下","1回目女性65歳以上","1回目男性64歳以下","1回目男性65歳以上","1回目男性年齢不明","1回目性別不明64歳以下","1回目性別不明65歳以上","1回目
性別不明年齢不明"))
p <- p + geom_bar(stat = "identity")
# p <- p + theme(legend.position = 'none')
p <- p + scale_x_discrete(label=substr(pref_jp,1,3))
plot(p)
p <- ggplot(df, aes(y = count, x = date, fill = prefecture))
p <- p + geom_bar(stat = "identity")
p <- p + theme_dark (base_family = "HiraKakuPro-W3")
p <- p + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
p <- p + scale_fill_hue( name="都道府県",labels=pref_jp)
plot(p)