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--- ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ [2018/08/10]
adash333 作成
+++ ggplot2で論文用の白黒折れ線グラフ [2018/10/07] (現在)
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 基本的には、<wrap em>ggplot()+theme_set(theme_classic())</wrap>を用いるのですが、具体的な方法を記載させていただきたいと思います。
-===== 見出し =====
+===== 開発環境 =====
-作成中
+https://rstudio.cloud/
+年8月現在、メールアドレスを登録するのみで、無料です。
+[[https://rstudio.cloud/|RStudio Cloud]]のconsole画面（画面左下）で、<wrap hi><wrap em>install.packages("tidyverse")</wrap></wrap>を入力して、tidyverseパッケージをインストールした状態とします。
+{{:pasted:20180813-231913.png}}
+インストール終了後の画面
+{{:pasted:20180813-232101.png}}
+参考：http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=26918
+===== Rmdファイルの新規作成と保存 =====
+File > New File > R Notebook　で、R Notebookファイルを新規作成。
+{{:pasted:20180813-232234.png}}
+{{:pasted:20180813-232303.png}}
+以下のようにR Notebookファイルが作成されるので、
+===== 1.サマリー作成用の関数の定義 =====
+ggplot2()でグラフを記載する前に、データを整理する必要があります。
+Plotting means and error bars (ggplot2)\\
+http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/
+<code>
+summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
+                      conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
+    library(plyr)
+    # New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
+    length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
+        if (na.rm) sum(!is.na(x))
+        else       length(x)
+    }
+    # This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
+    # N, mean, and sd
+    datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
+      .fun = function(xx, col) {
+        c(N    = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
+          mean = mean   (xx[[col]], na.rm=na.rm),
+          sd   = sd     (xx[[col]], na.rm=na.rm)
+        )
+      },
+      measurevar
+    )
+    # Rename the "mean" column
+    datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar))
+    datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N)  # Calculate standard error of the mean
+    # Confidence interval multiplier for standard error
+    # Calculate t-statistic for confidence interval:
+    # e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
+    ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1)
+    datac$ci <- datac$se * ciMult
+    return(datac)
+}
+</code>
+===== 2.白黒の折れ線グラフの作成 =====
+<code>
+library(tidyverse)
+tg <- ToothGrowth
+tgc <- summarySE(tg, measurevar="len", groupvars=c("supp","dose"))
+pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
+ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, shape=supp)) +
+    theme_set(theme_classic()) +
+    geom_point(size=4, position=pd) +
+    geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se), width=.1, position=pd) +
+    geom_line(aes(linetype = supp), position=pd)
+</code>
+以下のようなグラフが出力されます。
+{{:pasted:20180811-054428.png}}
+===== 3.グラフをpngファイルで出力 =====
+以下のように、ggsave()関数で、グラフをpngファイルで出力することができます。
+グラフを出力する方法としては、RmdファイルをKnit（htmlファイルなどに変換すること）してから、htmlファイル上の画像を右クリックして保存することでも、保存することができます。
+<code>
+library(tidyverse)
+p0 = ggplot(mpg, aes(x = displ, y = cty))
+p1 = p0 + geom_point()
+p2 = p1 + theme_classic(base_size = 20, base_family = "Helvetica")
+p3 = p2 + stat_smooth(method = lm, formula = y ~ log(x))
+ggsave("mpg-displ-cty.png", p3, width = 4, height = 4, dpi=300)
+</code>
+Rmdファイルと同じフォルダに、以下のようなgraph.pngが保存されます。
+{{:pasted:20180811-054708.png}}
+===== エラーバーを片方だけにつける =====
+下記リンク先によりますと、
+<code>
+. geom_errorbar()でwidth=0のエラーバーを作成
+. geom_segment()で片方だけエラーバーの横線を追加
+</code>
+という流れになります。
+geom_segment()でエラーバーのxの始点と終点を指定するときに、
+<code>
+横軸が数字であれば、as.numeric(key)-0.1のように指定する
+横軸が文字（00pre, 1month, 2month, 3monthなど）であれば、
+keyを0,1,2,3などに置き換えてから（csvファイルを修正しておいてもよいかもしれません）、
+as.numeric()で数値に変更しておく。
+</code>
+ところが少し難しいポイントとなります。
+<code>
+pd <- position_dodge(0.1) # move them .05 to the left and right
+ggplot(xc, aes(x=key, y=value, shape=DM, group = DM)) +
+    theme_set(theme_classic()) +
+    geom_point(size=4) +
+    #errorbar without caps
+    geom_errorbar(data=with(xc,xc[which(DM=='D'),]),
+            aes(ymin = value, ymax = value+se),width=0) +
+    geom_errorbar(data=with(xc,xc[which(DM=='N'),]),
+            aes(ymin = value-se, ymax = value),width=0) +
+    geom_line(aes(linetype = DM), position=pd) +
+    #geom_segment for caps
+    geom_segment(data=with(xc,xc[which(DM=='D'),]),
+            aes(y=value+se,yend=value+se,x= as.numeric(substr(key, 7, 7))-0.1,xend= as.numeric(substr(key, 7, 7))+0.1)) +
+    geom_segment(data=with(xc,xc[which(DM=='N'),]),
+            aes(y=value-se,yend=value-se,x= as.numeric(substr(key, 7, 7))-0.1,xend= as.numeric(substr(key, 7, 7))+0.1)) +
+    ylim(230, 300) +
+    ggtitle("Figure 3") +
+    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
+</code>
+https://stackoverflow.com/questions/44194700/selecting-direction-of-multiple-error-bars-in-a-line-plot
+===== グラフのtitleを真ん中上に記載 =====
+<code>
+library(tidyverse)
+tg <- ToothGrowth
+tgc <- summarySE(tg, measurevar="len", groupvars=c("supp","dose"))
+ggplot(tgc, aes(x=dose, y=len, shape=supp)) +
+    theme_set(theme_classic()) +
+    ylim(0, 40) +
+    ggtitle("Figure 3") +
+    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
+</code>
 ===== リンク =====
+https://heavywatal.github.io/rstats/ggplot2.html
+===== リンク（英語） =====
 https://mrunadon.github.io/ThesisPlot/
+Plotting means and error bars (ggplot2)\\
+http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/
+JULY 24, 2016
+Line plot for two-way designs using ggplot2\\
+https://drsimonj.svbtle.com/mean-and-ci-plot-for-twoway-designs-using-ggplot2
+Chapter 4. Line Graphs\\
+https://www.safaribooksonline.com/library/view/r-graphics-cookbook/9781449363086/ch04.html

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