Rで時系列データの折れ線グラフ　ーggplot2による熊本の気温変化の分析ー

Rで時系列データの分析を行います。2020年の熊本の気温変化データを使ってみます。

※更新 2021.9

↓↓↓関連した投稿です。時系列を両側2軸で違うスケール表示してますので、参考にされてください。

Rで両側2軸を異なるスケールに設定した折れ線グラフーgeom_lineー

以前、時系列データの折れ線グラフ表示について、下記リンクの投稿をさせていただきました。今回は、前回表示した気温変化に加え、湿度変化についても同じ図にのせて表示したいと思います。「単位や、推移するスケールも違うのでは？...

◆今回のポイント

①日付を名称でなく、日付として認識させる

②ggplot2のパッケージを使う

③グラフの表示を調整する

④できた図をプレゼンテーション！

日付で取得された時系列データの折れ線グラフを作成します。

今回使用したのは、気象庁のwebsiteに掲載されています熊本の気温データ（2020年）を使用させていただきました。

気象庁　過去の気象データ・ダウンロード

こちらから得られたデータを以下のようにして、csvで保存（temp_kumamoto2020.csv）しました。

日付（day）、平均気温（ave_temp）、最高気温（max_temp）、最低気温（min_temp）としています。

R Studioを立ち上げて、上のcsvデータを取り込んで作業します。

temp_kumamoto2020<-read.csv("temp_kumamoto2020.csv")
head(temp_kumamoto2020)
 day ave_temp max_temp min_temp
1 2020/1/1 3.4 9.9 -2.1
2 2020/1/2 6.4 12.1 1.7
3 2020/1/3 6.9 13.0 2.6
4 2020/1/4 6.7 13.4 1.0
5 2020/1/5 7.2 14.8 0.7
6 2020/1/6 9.5 14.0 3.8
temp_kumamoto2020[,1]<- as.Date(temp_kumamoto2020[,1],"%Y/%m/%d")　#日付データに順番を付ける（dayの列（[,1]）が、Y/m/dは、それぞれY=年、m=月、d=日という意味であることを認識させた）
head(temp_kumamoto2020)
 day ave_temp max_temp min_temp
1 2020-01-01 3.4 9.9 -2.1
2 2020-01-02 6.4 12.1 1.7
3 2020-01-03 6.9 13.0 2.6
4 2020-01-04 6.7 13.4 1.0
5 2020-01-05 7.2 14.8 0.7
6 2020-01-06 9.5 14.0 3.8

as.Date()を使って、日付の情報を、名称ではなく日付として認識させ、順番に並べることができるようにしました。（①）

次からは、ggplot2のパッケージを使います。

ggplot2はRにおける可視化において、美しい描画ができることや、作業のしやすさなどから、広く使われています。

install.packages("ggplot2") #インストール済の方は不要です。
library(ggplot2)
ggplot()+geom_line(data =temp_kumamoto2020, aes(x=day, y=ave_temp, color="ave_temp"),size=1)+geom_line(data =temp_kumamoto2020, aes(x=day, y=max_temp, color="max_temp"),size=1)+geom_line(data =temp_kumamoto2020, aes(x=day, y=min_temp,color="min_temp"),size=1)

geome_line(data=データ名, aes(ｘ＝横軸はdayの列, y=縦軸はave_tempの列, color=”このデータの名称（後で色名の指定とつなげる）”), size=線の太さ)　を意味します。

上のコードを入れると、下の図ができます。（②）

気になるところを整えていきましょう。

図の背景、線の色、横軸の表示、縦軸ラベル　を直します。

install.packages("scales")
library(scales)
ggplot()+geom_line(data =temp_kumamoto2020, aes(x=day, y=ave_temp, color="ave_temp"),size=1)+geom_line(data =temp_kumamoto2020, aes(x=day, y=max_temp, color="max_temp"),size=1)+geom_line(data =temp_kumamoto2020, aes(x=day, y=min_temp,color="min_temp"),size=1)+theme_bw()+scale_color_manual(values = c("black","purple", "green"))+theme(legend.position = c(0.95, 0.95),legend.justification = c(0.95, 0.95),legend.background=element_rect(fill="white",color="black"))+scale_x_date(breaks = seq(as.Date("2020-01-01"), as.Date("2020-12-31"), by="2 month"),labels=date_format("%Y/%m"))+labs(y="temp")

・図の背景

+theme_bw()で灰色の背景を白に、枠を線で囲みます。

・線の色

＋scale_color_manual(values = c(“black”,”purple”, “green”))　で、geom_line()で指定した順番に線の色を　黒、紫、緑に変更します。

・凡例の場所と微調整

+theme(legend.position = c(0.95, 0.95),legend.justification = c(0.95, 0.95), legend.background=element_rect(fill=”white”,color=”black”))

凡例の場所をlegend.position = で指定しています。右上c(1,1)、左上c(0,1)、右下c(1,0)と指示します。

枠線が重なるのがきになったので、少し線から離した(0.95, 0.95)　としています。

・横軸の日付表示

scaleパッケージをインストールして、日付の表示を調整します。

+scale_x_date(breaks = seq(as.Date(“最初の日付”), as.Date(“最後の日付”), by=”何か月おきの表示”), labels=date_format(“%年/%月”))　横軸の範囲を指定して、年月の表示にした。

・縦軸のラベル