วิธีใช้ ggplot2 เพื่อสร้างกราฟอย่างมืออาชีพระดับโลก แบบ BBC และ Financial Times ในภาษา R — ตัวอย่างการสำรวจข้อมูลเพนกวินจาก palmerpenguins

ggplot2 เป็น package สำหรับ data visualisation ในภาษา R และเป็นเครื่องมือสร้างกราฟที่มืออาชีพนิยม ตั้งแต่นักวิจัยในการตีพิมพ์ผลงาน ไปจนถึงสำนักข่าวระดับโลกอย่าง BBC และ Financial Times

ggplot2 มีจุดเด่น 4 ข้อ:

1. ใช้งานง่าย
2. สร้างกราฟได้หลากหลาย
3. ปรับแต่งกราฟได้ดังใจ
4. ได้กราฟที่ดูดีและมีคุณภาพ

.

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีใช้ ggplot2 เพื่อสร้างกราฟแบบมืออาชีพกัน:

• ggplot2 syntax
• Basic plotting
• Plot customisations

.

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

1. 🔤 gg for “Grammar of Graphics”
2. 🏁 Getting Started With ggplot2
3. ✍️ Basic Syntax
4. 📊 Basic Plotting: Data, Aesthetics, & Geom
   1. 🎨 Aesthetics
   2. ⏹️ Geom
5. 🔧 More Customisations
   1. 🖼️ Theme
   2. 🔤 Text
   3. ✌️ Facet
6. 🔥 Summary
7. 📚 Learn More About ggplot2
   1. 😺 GitHub
   2. 📖 Read More About ggplot2
   3. 📰 Cheat Sheets
8. 📃 References
9. ✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

🔤 gg for “Grammar of Graphics”

gg ใน ggplot2 ย่อมาจาก “Grammar of Graphics”

Grammar of Graphics เป็นแนวคิดที่มองกราฟเป็นเหมือนภาษา คือ มีโครงสร้างและองค์ประกอบที่ตายตัว ซึ่งเมื่อเรานำมารวมกัน เราก็จะได้กราฟที่ต้องการขึ้นมา

โดยกราฟใน ggplot2 ประกอบด้วย 7 ส่วน หรือ layers ได้แก่:

ในการทำงาน เรามักจะเรียกใช้งาน 3 layers แรกเป็นหลัก ได้แก่:

1. Data
2. Aesthetics
3. Geometric objects

🏁 Getting Started With ggplot2

ในการเริ่มต้นใช้งาน ggplot2 เราต้องทำ 3 อย่างก่อน คือ:

.

ข้อที่ 1. ติดตั้ง ggplot2 บน environment ของเรา:

install.packages("ggplot2")

Note: ถ้าใครเคยติดตั้งแล้ว สามารถข้ามไปขั้นถัดไปได้เลย

.

ข้อที่ 2. เรียกใช้งาน ggplot2:

library(ggplot2)

Note: เราต้องเรียกใช้งาน ggplot2 ทุกครั้งที่เริ่ม session ใหม่

.

ข้อที่ 3. โหลด dataset ที่เราจะใช้สร้างกราฟ

สำหรับบทความนี้ เราจะใช้ penguins dataset ที่มีข้อมูลของเพนกวิน 3 สายพันธุ์ (เช่น สปีชีส์ น้ำหนัก ความยาวปีก) กัน

เราสามารถโหลด dataset ได้ดังนี้:

install.packages("palmerpenguins")
library(palmerpenguins)

จากนั้น เราสามารถ preview ข้อมูลได้ด้วย head():

head(penguins)

ผลลัพธ์:

Note: เราสามารถอ่านคู่มือ penguins ได้ด้วยคำสั่ง ?penguins

.

เมื่อทำครบทั้ง 3 ขั้นตอน เราก็พร้อมที่จะสร้างกราฟใน ggplot2 แล้ว

✍️ Basic Syntax

ก่อนไปดูการสร้างกราฟ เรามาดู syntax ของ ggplot2 กันก่อน:

ggplot(data, aes(x, y, other)) +
	geom_*() +
	...

• ggplot() คือ การเรียกใช้งาน ggplot2
• data คือ ชุดข้อมูลในการสร้างกราฟ
• aes() คือ ส่วนจับคู่ข้อมูลกับลักษณะของกราฟ
  • x, y คือ ข้อมูลที่แสดงบนแกน x และ y
  • other คือ ข้อมูลที่จะแสดงผ่านส่วนอื่น ๆ ของกราฟ เช่น สี ขนาด รูปทรง
• geom_* คือ ประเภทกราฟ
• … คือ function อื่น ๆ ในการตั้งค่ากราฟ (เช่น theme, facet)

📊 Basic Plotting: Data, Aesthetics, & Geom

ในการสร้างกราฟ เรามี 3 input เบื้องต้นที่เราต้องกำหนด ได้แก่:

Note: ทั้งสามอย่างสะท้อนถึง 3 layers แรกของ ggplot2

ยกตัวอย่างเช่น

สร้าง scatter plot ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างน้ำหนักตัว (body_mass_g) และความยาวปีก (flipper_length_mm) ของเพนกวิน:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm)) +
  geom_point()

ผลลัพธ์:

.

🎨 Aesthetics

นอกจากแกน x และ y เราแสดงข้อมูลผ่านลักษณะอื่น ๆ ของกราฟได้ เช่น:

ยกตัวอย่างเช่น

เพิ่มสปีชีส์เข้าไปใน scatter plot:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point()

ผลลัพธ์:

Note: เราใช้ color แทน fill เพราะ จุด default ของ scatter plot ไม่รองรับการเติมสี

.

⏹️ Geom

เราสามารถเปลี่ยนประเภทกราฟได้ โดยเปลี่ยน geom_*() เช่น:

Note: ggplot2 มีรูปแบบกราฟกว่า 40+ แบบให้เลือก เราสามารถดูรูปแบบกราฟต่าง ๆ ได้ที่ Function reference และดูตัวอย่างกราฟได้ที่ The R Gallery

.

นอกจากนี้ เรายังสามารถปรับแต่งหน้าตาของกราฟได้ด้วย parametre ต่าง ๆ ใน geom_*() เช่น:

Note:

• จะสังเกตว่า parametre เหล่านี้ (เรียกว่า attribute) เหมือนกับ parametres ของ aes()
• ความแตกต่างอยู่ที่ parametre ใน geom_*() จะคงที่ ในขณะที่ parametre ใน aes() จะเปลี่ยนแปลงตามข้อมูล

.

ยกตัวอย่างเช่น

เปลี่ยนจุดข้อมูลให้เป็นกล่องสี่เหลี่ยมใส:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point(shape = 22)

ผลลัพธ์:

จะเห็นได้ว่า จุดข้อมูลเปลี่ยนเป็นสี่เหลี่ยมเหมือนกันหมด และไม่เปลี่ยนตามประเภทเพนกวิน เพราะเรากำหนด argument ใน geom_*()

.

Note: เราสามารถดู argument ของ shape และ parametres อื่น ๆ ได้ที่ Aesthetic specifications

🔧 More Customisations

จนถึงตอนนี้ เรารู้วิธีสร้างและปรับแต่งกราฟเบื้องต้นกันแล้ว

เรามาดู 3 วิธีในการปรับแต่งเพิ่มเติม เพื่อให้กราฟของเราดูเป็นมืออาชีพกัน:

1. Theme
2. Text
3. Facet

.

🖼️ Theme

Theme ใน ggplot2 หมายถึง หน้าตากราฟที่ไม่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เช่น สีแกน x และ y และสีพื้นหลัง

เราสามารถปรับ theme ได้โดยการเรียกใช้ theme_*() เช่น:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point() +
  
  # Apply classic theme
  theme_classic()

ผลลัพธ์:

จะเห็นว่า กราฟของเราดูสะอาดตามากขึ้น เมื่อไม่มี gridline

.

Note:

ggplot2 มี built-in themes ให้เลือกใช้ 5 แบบหลัก ได้แก่:

• theme_gray() เป็น default theme ของ ggplot2
• ดู built-in themes อื่น ๆ ได้ที่ Complete themes
• เราสามารถเลือกใช้ themes จาก packages อื่นใน R ได้ เช่น ggthemes และ bbcplot

.

🔤 Text

ข้อความเป็นส่วนสำคัญของกราฟ ซึ่งสามารถช่วยให้คนที่ดูกราฟของเราเข้าใจกราฟได้ง่ายขึ้น

ใน ggplot2 เราสามารถปรับแต่งข้อความได้ 3 วิธี:

ตัวอย่างเช่น:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                       y = flipper_length_mm,
                       color = species)) +
  geom_point() +
  theme_classic() +
  
  # Adjust text size
  theme(plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
        axis.title.x = element_text(size = 14),
        axis.title.y = element_text(size = 14),
        legend.title = element_text(size = 14),
        legend.text = element_text(size = 12),
        strip.text = element_text(size = 14, face = "bold")) +
  
  # Add a title, labels, and a legend
  labs(title = "Penguin Body Mass vs. Flipper Length",
       x = "Body Mass (g)",
       y = "Flipper Length (mm)",
       color = "Penguin Species") +
  
  # Add annotation
  annotate("text",
           x = 3000,
           y = 225,
           label = "Larger penguins tend to \\n have longer flippers",
           size = 5,
           color = "gray",
           hjust = 0)

ผลลัพธ์:

จะเห็นได้ว่า กราฟของเรามีชื่อกราฟ คำประกอบแกน x, y และ legend รวมทั้งโน้ตที่ช่วยในการอ่านกราฟ “Larger penguins tend to have longer flippers” เพิ่มขึ้นมา

.

✌️ Facet

ในบางครั้ง เราอาจต้องการสร้างกราฟย่อย ซึ่งเราสามารถทำได้ด้วย 2 คำสั่งใน ggplot2:

.

ตัวอย่างเช่น

ใช้ facet_wrap() แบ่งกราฟตามชนิดเพนกวิน:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  
  # Use facet_wrap()
  facet_wrap(~species)

ผลลัพธ์:

.

ใช้ facet_grid() แบ่งตามเพศและชนิดของเพนกวิน:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  
  # Use facet_grid()
  facet_grid(sex~species)

ผลลัพธ์:

Note: ในกราฟ เรามี row ที่ 3 (NA) เพราะบาง record ไม่มีข้อมูลเพศของเพนกวิน

🔥 Summary

ในบทความนี้ เราได้เรียนรู้วิธีใช้ ggplot2 เพื่อสร้างกราฟอย่างมืออาชีพ

• Syntax ของ ggplot2
• การตั้งค่า aesthetics
  • x
  • y
  • Aesthetics อื่น ๆ
• การตั้งค่า geom
  • geom_*()
  • paramatres ของ geom_*()
• การปรับแต่งกราฟ
  • Theme
  • Text
  • Facet

📚 Learn More About ggplot2

.

😺 GitHub

สำหรับผู้ที่สนใจ สามารถดู code ทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

.

📖 Read More About ggplot2

• ggplot2 documentation
• Chapter 3. Data visualisation in R for Data Science

.

📰 Cheat Sheets

• Data visualization with ggplot2 :: Cheat Sheet
• ggplot2 Cheat Sheet

📃 References

Articles:

• ggplot2
• รู้จักกับ ggplot2 แพ็คเกต Data Viz ที่ดีที่สุดของ R
• Graphics with ggplot2
• Aesthetic specifications
• What is aesthetics and attributes in ggplot’s world?
• Colour related aesthetics: colour, fill, and alpha
• Summary of Geoms & Grammatical Structure of ggplot()
• Wrap a 1d ribbon of panels into 2d
• Lay out panels in a grid

Courses

• Data Analysis with R Programming
• Introduction to Data Visualization with ggplot2

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

🙋 ใครที่กำลังเรียนจิตวิทยาหรือทำงานสายจิตวิทยา และเบื่อที่ต้องใช้ software ราคาแพงอย่าง SPSS และ Excel เพื่อทำข้อมูล

💪 ผมขอแนะนำ R Book for Psychologists หนังสือสอนใช้ภาษา R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางจิตวิทยา ที่เขียนมาเพื่อนักจิตวิทยาที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียน code มาก่อน

ในหนังสือ เราจะปูพื้นฐานภาษา R และพาไปดูวิธีวิเคราะห์สถิติที่ใช้บ่อยกัน เช่น:

• Correlation
• t-tests
• ANOVA
• Reliability
• Factor analysis

🚀 เมื่ออ่านและทำตามตัวอย่างใน R Book for Psychologists ทุกคนจะไม่ต้องพึง SPSS และ Excel ในการทำงานอีกต่อไป และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเองได้ด้วยความมั่นใจ

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb: