R言語:ggplotのGUIをまとめてみる
■動機
Rの可視化パッケージといえばggplotですが、そのGUIがいくつかあるということは認識していました。
しかし、先日拝読したブログ(以下)でesquisseというパッケージを初めて見たため、一度自分のために整理しようと思い、まとめてみました。ブログの方が仰る通り、細かいところはよく忘れてしまいます。
■まとめ
早速、見てみたパッケージとその違いについてまとめてみました。
ggplotguiとesquisseは初見でした。
ggplotguiとesquisseとggraptは綺麗なggplotを書くだけでなく、探索的分析にも使える。一方でggeditとggThemeAssistはggplotオブジェクトを綺麗にする専門という感じの印象です。また、上の3つはどれも良さが重なっておらず、使い分けがちょっと難しそうだなぁという印象です。
■①ggplotgui
ggplotのGUIというそのまんまなパッケージ名。
install.packages("ggplotgui")
ggplotgui::ggplot_shiny(data=iris)
【特徴】
・変数等はプルダウンで選択する
・plotlyでインタラクティブに見れる
・DT::datatable()の形式で元のデータを確認できる
・画像DLがPDFなのは不便か
■②esquisse
上記ブログでご紹介されていたパッケージ。読み方がわからないので、ググったところ、読み方はエスキス(か?)。フランス語で"スケッチ"だそう。
install.packages("esquisse")
esquisse::esquisser(data=iris)
# 引数でviewer= "browser"で直接ブラウザで開いたり。
【特徴】
・変数はドラッグ&ドロップで選択する。
・データ条件(filter)を開いた後に絞りこめるのはとてもいい。
・Exportはパワポとpng。さらに1clickでスクリプトに転記可能。
■③ggraptR
raptはRapid And Pretty Things in Rの略のようで、恐竜のアイコンが特徴的。
install.packages("ggraptR")
ggraptR::ggraptR()
【特徴】
・geom_histgram()+geom_density()のようにplotを重ねる事が可能
・filterはないが、事後計算が可能。
・DT::datatable()の形式で元のデータを確認でき、集計も可能
・PDF/JPG/PNG/SVGでDL可能。
■④ggedit
install.packages("ggedit")
x<-ggplot(iris,aes(Species,Sepal.Length))+geom_boxplot()
#ggplotで作られたオブジェクトを読む
ggedit::ggedit(x)
【特徴】*あまり調べきれず。
・ベースとなるggplotを作成する必要がある。
■⑤ggThemeAssist
install.packages("ggThemeAssist")
x<-ggplot(iris,aes(Species,Sepal.Length))+geom_boxplot()
#ggplotで作られたオブジェクトを選択して、RstudioのAddinから"ggThemeAssist"を選択
【特徴】*あまり調べきれず。
・ベースとなるggplotを作成する必要がある。
個人的には探索的にデータを見るときにggplotはよく使うので、
・ggplotgui・esquisse・ggraptをうまく使っていきたいです。
もし間違え等ございましたらご指摘ください。
また今回、こちらのページを参考にさせていただき、ggplotのGUI系のパッケージを探してましたが、EDAのパッケージやパワポ自動掃き出し系も多くありそうなので、今後見てみたいと思っています。