3月5日更新:グラフ追加
Rでアニメーションで動くグラフが作れるらしいということで、メモ。
画像は気象庁からDLしたデータから作成した適当グラフです。
パッケージ
gganimateというパッケージでアニメーションによるグラフ作成が可能。
詳細は下記のページを参考
installしたパッケージ
1. gganimate
2. transformr
3. magick
4. tweenr
5. gifski
詳細はこちら
使用したデータ
気象庁から日本の気象データをサンプルで引っ張ってみました。
気温や降水量や風速など様々な気象情報を地区別で選択してcsvでダウンロードできます。
容量には上限があるようです。
不要な情報を削除、操作して下記のようなggplot2で可視化するためにlongデータに加工しました。(kisho_long)
対象地区は4地区、
現象列は、6項目を抽出
データ
> head(kisho_long,10)
年月 地区 気象情報 現象
1 2012-01-01 東京 11.1 .最高気温...
2 2012-02-01 東京 15.4 .最高気温...
3 2012-03-01 東京 19.4 .最高気温...
4 2012-04-01 東京 26.0 .最高気温...
5 2012-05-01 東京 27.2 .最高気温...
6 2012-06-01 東京 30.2 .最高気温...
7 2012-07-01 東京 35.4 .最高気温...
8 2012-08-01 東京 35.7 .最高気温...
9 2012-09-01 東京 33.8 .最高気温...
10 2012-10-01 東京 31.0 .最高気温...
> unique(kisho_long$地区)
[1] "東京" "大阪" "那覇" "千歳"
> unique(kisho_long$現象)
[1] ".最高気温..." ".平均気温..." ".降水量の合計.mm."
[4] ".日照時間.時間." ".平均風速.m.s." ".平均雲量.10分比."
> str(kisho_long)
'data.frame': 2040 obs. of 4 variables:
$ 年月 : Date, format: "2012-01-01" "2012-02-01" ...
$ 地区 : chr "東京" "東京" "東京" "東京" ...
$ 気象情報: num 11.1 15.4 19.4 26 27.2 30.2 35.4 35.7 33.8 31 ...
$ 現象 : chr ".最高気温..." ".最高気温..." ".最高気温..." ".最高気温..." ...
コード
以下コード。
グラフ化
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(gganimate)
library(transformr)
library(magrittr)
graph1 <- ggplot(aes(y = 気象情報, x = 年月, colour = 地区), data = kisho_long) +
geom_path(size = 0.5) +
theme(axis.text = element_text(size = 30),
axis.title = element_text(size = 40),
text = element_text(size = 30),
axis.text.x = element_text(size = 28),
axis.text.y = element_text(size = 28),
legend.title = element_text(size = 30))
#通常と違うのはtransirion~のみ
graph1 <- graph1 + facet_wrap(~現象, scales = "free") + transition_reveal(年月)
animate(graph1, width = 1200, height = 1000)
通常のggplotにtransition_revealを加えるだけでアニメーションになります。
もう少しお試し。
時間変化の散布図
#年月・地区はlong、その他をwideに展開
kisho_wide <- kisho_long %>% spread(key = 現象, value = 気象情報, fill = NA)
>str(kisho_wide)
'data.frame': 340 obs. of 8 variables:
$ 年月 : Date, format: "2012-01-01" "2012-01-01" "2012-01-01" ...
$ 地区 : chr "千歳" "大阪" "東京" "那覇" ...
$ .降水量の合計.mm.: num 31.5 34 50 119 13 ...
$ .最高気温... : num 2 11.5 11.1 23.6 2.6 13.5 15.4 25 9.6 21 ...
$ .日照時間.時間. : num NA 147.3 183 54.4 NA ...
$ .平均雲量.10分比.: num NA 6.9 5 8.8 NA 7 6.4 9 NA 6.9 ...
$ .平均気温... : num -8.7 5.6 4.8 17 -8.1 5.1 5.4 17.5 -1.7 9.1 ...
$ .平均風速.m.s. : num 2.8 2.7 2.7 5.3 3.3 2.7 2.9 5.2 4 2.7 ...
#グラフ化（ラベル、適当なままですみません）
graph2 <- ggplot(aes(y = kisho_wide[,3], x = kisho_wide[,4], size = .平均風速.m.s., colour = 地区), data = kisho_wide) +
geom_point() + xlab("最高気温℃") + ylab("降水量㎣") + labs(size = "平均風速m/s")
# {frame_time}でラベルに変化。shadow_wakeで残像の時間を設定できる。
graph2 <- graph2 + transition_time(年月) + labs(title = "Year: {frame_time}") +
shadow_wake(wake_length = 0.15, alpha = FALSE) + facet_wrap(~地区)
animate(graph2, width = 1000, height = 800)
おわりに
ドキュメントを読み込めばもっといろいろできそうです。
ただ、作ってみたはいいものの、今回のデータなら素直に静止画面で見たほうが情報をしっかり把握できそう。
見る側はただのグラフ出すより注目しそうですが、使い道は場合によって選んだほうが良いですね。