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R でデータを視覚化する

  • [アーティクル]

R エコシステムには、さまざまな機能が収められた複数のグラフ作成ライブラリが用意されています。 既定では、Microsoft Fabric のすべての Apache Spark プールに、厳選された人気の高いオープンソース ライブラリのセットが含まれています。 Microsoft Fabric ライブラリ管理機能を使用して、ライブラリまたはバージョンをさらに追加したり、管理したりします。

前提条件

  • ノートブックを開くか作成します。 方法については、「Microsoft Fabric ノートブックの使用方法」をご覧ください。

  • 言語オプションを [SparkR (R)] に設定することで、主要言語を変更します。

  • ノートブックをレイクハウスにアタッチします。 左側にある [追加] を選択して、既存のレイクハウスを追加するか、レイクハウスを作成します。

ggplot2

ggplot2 ライブラリは、データの視覚化と探索的なデータ分析で人気があります。

Screenshot of ggplot2 scatterplot.

%%sparkr
library(ggplot2)
data(mpg, package="ggplot2") 
theme_set(theme_bw()) 

g <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy))

# Scatterplot
g + geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", se=F) +
  labs(subtitle="mpg: city vs highway mileage", 
       y="hwy", 
       x="cty", 
       title="Scatterplot with overlapping points", 
       caption="Source: midwest")

rbokeh

rbokeh は、対話型グラフィックスを作成するためのネイティブ R プロット ライブラリです。

Screenshot of rbokeh points.

library(rbokeh)
p <- figure() %>%
  ly_points(Sepal.Length, Sepal.Width, data = iris,
    color = Species, glyph = Species,
    hover = list(Sepal.Length, Sepal.Width))
p

R Plotly

R グラフ作成ライブラリである Plotly は、対話型で公開品質のグラフを作成します。

Screenshot of plot line.

library(plotly) 

fig <- plot_ly() %>% 
  add_lines(x = c("a","b","c"), y = c(1,3,2))%>% 
  layout(title="sample figure", xaxis = list(title = 'x'), yaxis = list(title = 'y'), plot_bgcolor = "#c7daec") 

fig

Highcharter

Highcharter は、Highcharts JavaScript ライブラリとそのモジュール用の R ラッパーです。

Screenshot of highchart scatter.

library(magrittr)
library(highcharter)
hchart(mtcars, "scatter", hcaes(wt, mpg, z = drat, color = hp)) %>%
  hc_title(text = "Scatter chart with size and color")

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