ビフォーアフターを比べ易いのslope graphをRで描こう

##この記事について

Slope Graph は、Edward Tufte が３０年前に提案した可視化の手法です。棒グラフとかと比べたらあまり人気はないけど、最近人気な本、Storytelling With Data に改めて推奨されていた。その例としては：

Source: http://www.storytellingwithdata.com/

データ可視化ていうと、私あまり難しいことしないので、ぶちゃけほどんと MS Excel でできると思う。Excel はすごい。Storytelling with Data の中のグラフも全部 Excel で作られたていう。
ただの可視化のために、R や Python の code を書くメリットていうと、”再利用”ができるぐらいかな？でも Excel 一回作ったら、データをコピーペーしても再利用できるしね。
けど、 Slope Graph は比較的に新しい（不人気）コンセプトなので、すぐに使えるテンプレートはない！
Excelでもかなり苦労してる。（こちらの記事を参考してください）

このとき、R は頼もしい。
この記事にお世話になったので、Qiitaでまとめたいと思います。

データ

ランキングを比べたいから、このサイトからプログラミング言語の人気度データを参考しました。

結果

この感じのグラフを R で作りたいと思いますー！

R Code

library(ggplot2)
library(scales)

slope_graph <- function(group, data_left, data_right, reverse = FALSE){
  
  ## colorblind-friendly palette
  cbPalette <- c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "#F0E442", "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7")
  
  df<-data.frame(group, data_left,data_right)

  ## データラベルを作っとく
  left_label <- paste(df$group, df$data_left, sep=",")
  right_label <- paste(df$group, df$data_right,sep=", ")  

  ## 色分け用
  df$class <- ifelse((df$data_left - df$data_right) > 0, "blue", df$class)
  
  ## プロット
  p <- ggplot(df) + geom_segment(aes(x=1, xend=2, y=data_left, yend=data_right, col=class), size=.75, show.legend=F) + 
    geom_vline(xintercept=1, linetype="dashed", size=.1) + 
    geom_vline(xintercept=2, linetype="dashed", size=.1) +
    scale_color_manual(values = c("blue"=cbPalette[3], "gray"=cbPalette[1], "orange" = cbPalette[2])) +  # color of lines
    xlim(.5, 2.5)   # X axis limits
  
  ## 順番回転かどうか
  if(reverse){
    p <- p + scale_y_reverse()
    left_y = 0 - df$data_left
    right_y = 0 - df$data_right
  }else{
    left_y = df$data_left
    right_y = df$data_right
  }
  
  # データラベルを追加
  p <- p + geom_text(label=left_label, y=left_y, x=rep(1, NROW(df)), color=df$class, hjust=1.1, size=2.5)
  p <- p + geom_text(label=right_label, y=right_y, x=rep(2, NROW(df)), color=df$class, hjust=-0.1, size=2.5) 

  p
}

そしてデータを読み込んで、slope_graphに投げる。

## データを読み込む
data <- read.csv('programmingLanguageRank.csv')
data

## 使う欄をアサイン
group <- data$Programming.Language
data_left <- data$Jul.2016
data_right <- data$Jul.2017

## slope_graphを呼ぶ
mygraph <- slope_graph(
  group, 
  data_left,
  data_right)

mygraph

ここまではこの感じにできる。

要注意のは、ランキングを比べたいから、数字ちいさいほうから並べて欲しいので、回転のパラメータをいれました。

mygraph <- slope_graph(
  group, 
  data_left,
  data_right, 
  reverse = TRUE)

そして、ggplotのオブジェクトだから、気軽く**+**でデコできる。

## タイトルとかを追加する
mygraph <- mygraph + geom_text(label="2016", x=1, y=0, hjust=1.2, size=3)  # 左のタイトル
mygraph <- mygraph + geom_text(label="2017", x=2, y=0, hjust=-0.1, size=3)  # 右のタイトル
mygraph <- mygraph + labs(title = "TIOBE Index", caption= "Data source : https://www.tiobe.com/tiobe-index/") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
mygraph <- mygraph + labs(x="",y="Ranking of Programming Languages") # Axis labels
 
mygraph 

## いらないものを消す
mygraph + theme(panel.background = element_blank(), 
          panel.grid = element_blank(),
          axis.ticks = element_blank(),
          axis.text = element_blank(),
          panel.border = element_blank(),
          plot.margin = unit(c(1,2,1,2), "cm"))

これで出来上がり。
気になる言語を比べたいときは、サブセットをとりましょう。

languages.I.care = c('Python','R', 'MATLAB', 'Perl')
data　<-　data[data$Programming.Language %in% languages.I.care,]

# このdataを使って、さっきのデータ読み込みの後のコードをもう一回実行する

結論

けっきょく R でもすぐ呼べる関数がないから、ちょっと面倒くさそうだけど、一回書いたら繰り返して使えるので、Excel より少し楽、かな。^_−☆

Reference

http://www.storytellingwithdata.com/blog/2014/03/more-on-slopegraphs
http://stephanieevergreen.com/slopegraph/
https://acaird.github.io/computers/r/2013/11/27/slopegraphs-ggplot
Slope Graphの歴史：
http://charliepark.org/slopegraphs/