Rysujemy rozkład cen krok po kroku

Dostałem maila od Grzegorza L. z pytaniem jak zrobić krok po kroku wykresy z wpisów http://smarterpoland.pl/?p=169 i http://smarterpoland.pl/?p=172. W sumie cztery wykresy, każdy z nich postaram się opisać jak powstawał krok po kroku. Dziś zajmiemy się pierwszym z nich czyli zmiana cen mieszkań w dzielnicy Zoliborz w rożnych grupach wielkości mieszkań.

Zaczniemy od opisu jak dane były przygotowane a następnie pokażemy jak zrobić wykres krok po kroku. Skrypt R z wszystkimi komendami poniżej opisanymi znajduje się tutaj.

Część 1: Przygotowanie danych
Poniższy skrypt wczytuje do R dane odczytując je bezpośrednio z Internetu, następnie wybiera tylko dane dla Warszawy, dla dzielnicy Zoliborz. Wybiera tylko mieszkania o powierzchni do 300m2 i zgłoszone w ostatnich 3 latach. Następnie dodajemy do danych nowa zmienna opisującą wielkość mieszkania w jednej z trzech grup, małe do 49 m2, średnie od 49 do 68m2 i duże, o powierzchni ponad 68m2. Następnie dodatkowo wybieramy tylko podzbiór mieszkań z Zoliborza.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
library(lattice)
#
# wczytujemy dane o mieszkaniach bezposrednio z internetu
# moze chwile potrwac
mieszkaniaKWW2011 <-
     read.table("http://tofesi.mimuw.edu.pl/~cogito/smarterpoland/mieszkaniaKWW2011/mieszkaniaKWW2011.csv",
         row.names=NULL, sep=";", header=TRUE,
         colClasses=c("factor", "factor", "numeric", "numeric", "factor", "numeric", "numeric", "factor", "Date"))
 
#
# wybieramy mieszkania tylko z Warszawy
# usuwamy informacje o dzielnicach z innych miast (funkcja factor to zalatwi)
# wybrane mieszkania zapisujemy do zmiennej mieszkaniaKWW2011Warszawa
#
mieszkaniaKWW2011Warszawa <- mieszkaniaKWW2011[mieszkaniaKWW2011$miasto =="Warszawa", ]
mieszkaniaKWW2011Warszawa$dzielnica <- factor(mieszkaniaKWW2011Warszawa$dzielnica)
 
#
# zawezimy horyzont do ofert sprzedazy z ostatnich 4 lat
# pominiemy oferty sprzed 13 wrzesnia 2007
# usuniemy tez mieszkania o powierzchni powyzej 300m2 (jest ich niewiele a psuja niektore wizualizacje)
#
dataStart <- as.Date("13-09-2007","%d-%m-%Y")
mieszkaniaKWW2011Warszawa2 <- mieszkaniaKWW2011Warszawa
mieszkaniaKWW2011Warszawa2 <- mieszkaniaKWW2011Warszawa2[mieszkaniaKWW2011Warszawa2$data >= dataStart,]
mieszkaniaKWW2011Warszawa2 <- mieszkaniaKWW2011Warszawa2[mieszkaniaKWW2011Warszawa2$powierzchnia<300, ]
 
#
# powierzchnie mieszkania zamienimy na zmienna jakosciowa
# wystepujaca na trzech poziomach, do 49m2, od 49 do 68 m2, powyzej 68m2
#
mieszkaniaKWW2011Warszawa2$rozmiar <- cut(mieszkaniaKWW2011Warszawa2$powierzchnia, c(0,49,68,200), labels=c("do 49 m2", "od 49 do 68 m2", "powyzej 68 m2"))
 
#
# wybierzemy tylko mieszkania z jednej dzielnicy, Zoliborz
#
mieszkaniaKWW2011Warszawa2Zoliborz <- mieszkaniaKWW2011Warszawa2[which(mieszkaniaKWW2011Warszawa2$dzielnica == "Zoliborz"),]

Część 2: Generowanie obrazków.

Ok, mamy przygotowane dane, teraz czas na zrobienie rysunku. Zaczniemy od prostego użycia funkcji xyplot{lattice}.

38
39
40
41
42
43
44
45
#
# pierwsze podejscie
# podajemy zmienne ktore maja byc narysowane na osi X i Y
# podajemy zmienna grupujaca i tytul wykresu
#
xyplot(cenam2~data, group=rozmiar,
        data=mieszkaniaKWW2011Warszawa2Zoliborz,
        main="Zoliborz")

Miło ze strony funkcji xyplot(), że jest w stanie narysować na osi OX zmienna typu Date, ale sam wykres nie powala na kolana.
Za bardzo w oczy rzucają się punkty, których jest tak dużo że nic ciekawego nie widać. Zmniejszymy więc wielkość punktów zaznaczając je jednopikselową kropka (pch=”.”), dodamy linie pomocnicze siatki i wygładzoną linię trendu (type=”g” i „smooth”).

46
47
48
49
50
51
52
#
# dodajemy pomocnicze linie siatki i wygladzona linie trendu
# zmieniamy tez sposob rysowania punktow na jednopunktowe kropki
#
xyplot(cenam2~data, group=rozmiar,
        data=mieszkaniaKWW2011Warszawa2Zoliborz,
        main="Zoliborz", type=c("p","g","smooth"), pch=".")

Już trochę lepiej, ale wciąż niewiele widać. Skala OY jest liniowa a dla prawoskośnych zmiennych dobrym pomysłem jest skala logarytmiczna. Dodajemy argument scales, który pozwala na zmianę osi OY na logarytmiczną.

53
54
55
56
57
58
59
#
# zmieniamy os OY na logarytmiczna
#
xyplot(cenam2~data, group=rozmiar,
        data=mieszkaniaKWW2011Warszawa2Zoliborz,
        scales=list(y=list(log=T)),
        main="Zoliborz", type=c("p","g","smooth"), pch=".")

Co nam się nie podoba tym razem? Wiele rzeczy. Po pierwsze przydała by się legenda. Dodamy ją argumentem auto.key, przy okazji określimy gdzie i jak ma być legenda rysowana, choć wcale nie musimy tego określać, wystarczyłoby auto.key=T. Druga rzecz to widoczność linii trendu w każdej z grup. Są mało widoczne z uwagi na grubość linii i z uwagi na duży rozstrzał na osi OY. Zmienimy i to i to, podamy grubość linii lwd=3 i ustalimy zakres zmienności na osi OY na 6-16k/m2. ostatnia poważna zmienna będzie dotyczyła znaczników na osi OY. Poprzednio wyglądały one słabo, jakieś potęgi 10 (ile to 10^4.2?), tym razem jawnie wskażemy w którym punktach mają pojawiać się znaczniki osi podając argument at.

60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
#
# zmieniamy zakres osi OY
# jawnie wskazujemy gdzie maja byc rysowane znaczniki na osi OY
# dodajemy tez legende umieszczona na gorze wykresu rysowana poziomo (w trzech kolumnach, ale dla trzech wartosci wychodzi na jedno)
#
at = seq(1000,24000,1000)
xyplot(cenam2~data, group=rozmiar,
        data=mieszkaniaKWW2011Warszawa2Zoliborz,
        scales=list(y=list(log=T, at=at)), ylim=c(6000, 16000),
        main="Zoliborz",
        type=c("p", "g", "smooth"), pch='.', lwd=3,
        auto.key=list(space="top", columns=3, pch=19))

Wykres nabiera kształtów. Nadpiszemy teraz funkcję rysującą panel, w taki sposób by dodatkowo rysować trend wyznaczony metodą regresji liniowej. Rysujemy go na czarno przerywaną linią wykorzystując funkcję panel.xyplot().

72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
#
# zmieniamy funkcje rysujaca panel, teraz ta funkcja dorysowuje krzywa regresji liniowej 
# przerywana linia
#
xyplot(cenam2~data, group=rozmiar,
        data=mieszkaniaKWW2011Warszawa2Zoliborz,
        scales=list(y=list(log=T, at=at)), ylim=c(6000, 16000),
        main="Zoliborz",
        type=c("p", "g", "smooth"), pch='.', lwd=3,
        auto.key=list(space="top", columns=3, pch=19),
        panel=function(...) {
  panel.xyplot(list(...)$x, list(...)$y, type="r",col="black", lwd=2,lty=2)
  panel.xyplot(...)
})

Czas na ostatnie modyfikacje. Co zmienimy? Po pierwsze punkty w legendzie są rysowane pustymi okręgami, a lepiej wyglądać będą wypełnione. Poniżej używam funkcji trellis.par.set() by o zmienić.
Po drugie, porzednie linie pomocnicze siatki nie były rysowane w tych samych miejscach co znaczniki na osi OY, usuwam więc argument type=”g” a zamiast tego w funkcji rysującej panel ręcznie dorysowuje linie pomocnicze w odpowiednich miejscach i pionowo i poziomo funkcją panel.abline(). Po trzecie zmieniam sposób rysowania punktów. Używam do tego funkcji panel.xyplot() z type=”p” i cex=1/4 dzięki czemu każda oferta sprzedaży jest zaznaczona jednym niewielkim szarym punktem.

86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
#
# funkcja trellis.par.set() zmieniamy ksztalt io kolor kropek w legendzie
# z argumentu type usuwamy rysowanie punktow i lini pomocnicznych
# z tego tez powodu dodajemy do funkcji rysujacej panel kilka dodatkowych instrukcji
# rysujacych punkty, linie regresji liniowej i linie pomocnicze siatki
#
tt = trellis.par.get("superpose.symbol")
tt$pch=19
tt$col = c( "#0080ff", "#ff00ff", "darkgreen")
trellis.par.set("superpose.symbol",tt)
 
xyplot(cenam2~data, group=rozmiar,
        data=mieszkaniaKWW2011Warszawa2Zoliborz,
        scales=list(y=list(log=T, at=at)), ylim=c(6000, 16000),
        main="Zoliborz",
        type=c("smooth"), pch='.', lwd=3,
        auto.key=list(space="top", columns=3, pch=19),
        panel=function(...) {
  panel.abline(h=log(at,10), col="grey85")
  panel.abline(v=365.25 * (38:41), col="grey85")
  panel.xyplot(list(...)$x, list(...)$y, type="p",col="grey", cex=1/4)
  panel.xyplot(list(...)$x, list(...)$y, type="r",col="black", lwd=2,lty=2)
  panel.xyplot(...)
})

I koniec.

Jeszcze mała autoreklama. Więcej o pakiecie lattice można przeczytać w drugim wydaniu ,,Przewodnika po pakiecie R” wydanego przez wydawnictwo GiS w tym roku (jeden podrozdział dostępny w Internecie) lub w książce Lattice Multivariate Data Visualization with R, w całości poświęconej temu pakietowi (zobacz tutaj). Oczywiście można też znaleźć sporo informacji korzystając po prostu z googla.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *