R言語のgeom_bar関数で棒グラフ、geom_histogram関数でヒストグラムを作成。www.crosshyou.infowww.crosshyou.info政府統計の総合窓口のデータや、OECDのデータを使って、Rの練習をしています。ときどき、読書記録も載せています。R言語のgeom_bar関数で棒グラフ、geom_histogram関数でヒストグラムを作成。データ分析www.crosshyou.infoの続きです。今回はデータをグラフにしてどんなもんか見てみたいと思います。glimpse関数で変数名をデータの内容を確認します。glimpse関数はstr関数と同じような働きをします。prefのデータは都道府県ですね。各都道府県でデータの数に違いがあるのでしょうか?1行目は都道府県の数をtable関数で作成して、as.data.frame関数でデータフレームにしています。2行目のmutateはprefという変数とnという変数を作成しています。3行目のggplotでggplotのオブジェクトを作成して、geom_barで棒グラフを作り、coord_flipで縦軸と横軸を反転させて、themeで軸のラベルの文字の大きさを調整しています。東京は23区の他に立川市とかありますから数が多いです。京都府が一番少ないです。cityはスキップして、regionも同じようにしてみます。こんどはgroup_byでregionごとにして、summarise関数でregionの数を数え、mutate関数の中でreorder関数で数の多い順にregionを並び替えてからggplot以下で棒グラフを作りました。できたグラフがこれです。関東が一番多く、四国が一番少ないです。eastwest(東日本と西日本)も同じようにします。西日本のほうが東日本よりも多いです。その他)はどうでしょうか?太平洋側が多く、日本海側が少ないです。yearはどうでしょうか?yearから後の変数は全部、数値データなので、ヒストグラムで見てみましょう。どの年も同じ数だけデータがあるのではなくて、バラツキがあります。2015年が一番多く、1985年が一番少ないです。koutuu(10万人当りの交通事故件数)はどうでしょうか?大きな外れ値がありますね。X軸を対数にしてヒストグラムを描きます。"log10")でX軸が対数になります。左右対称に近づきました。keihou(人口千人当りの刑法犯認知件数)のヒストグラムです。keihouもkoutuuと同じく大きな外れ値があります。こんどは軸を対数にするのではなくて、値そのものを対数変換してからヒストグラムにしてみます。keihouのほうがkoutuuよりも右側に分布が広がっているようですね。Rでデータをグラフにする。