Como criar um mapa de calor de correlação em r (com exemplo)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para criar um mapa de calor de correlação em R:

 #calculate correlation between each pairwise combination of variables
cor_df <- round(cor(df), 2)

#melt the data frame
melted_cormat <- melt(cor_df)

#create correlation heatmap
ggplot(data = melted_cormat, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + 
  geom_tile() +
  geom_text(aes(Var2, Var1, label = value), size = 5 ) +
  scale_fill_gradient2(low = " blue ", high = " red ",
                       limit = c(-1,1), name=" Correlation ") +
  theme(axis. title . x = element_blank(),
        axis. title . y = element_blank(),
        panel. background = element_blank())

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: Crie um mapa de calor de correlação em R

Suponha que temos o seguinte quadro de dados em R que mostra várias estatísticas para oito jogadores de basquete diferentes:

 #create data frame
df <- data. frame (points=c(22, 25, 30, 16, 14, 18, 29, 22),
                 assists=c(4, 4, 5, 7, 8, 6, 7, 12),
                 rebounds=c(10, 7, 7, 6, 8, 5, 4, 3),
                 blocks=c(12, 4, 4, 6, 5, 3, 8, 5))

#view data frame
df

  points assists rebounds blocks
1 22 4 10 12
2 25 4 7 4
3 30 5 7 4
4 16 7 6 6
5 14 8 8 5
6 18 6 5 3
7 29 7 4 8
8 22 12 3 5

Suponha que queiramos criar um mapa de calor de correlação para visualizar o coeficiente de correlação entre cada combinação de pares de variáveis no quadro de dados.

Antes de criar o mapa de calor de correlação, primeiro precisamos calcular o coeficiente de correlação entre cada variável usando cor() e depois transformar os resultados em um formato utilizável usando a função melt() reshape2 do pacote:

 library (reshape2)

#calculate correlation coefficients, rounded to 2 decimal places
cor_df <- round(cor(df), 2)

#melt the data frame
melted_cor <- melt(cor_df)

#view head of melted data frame
head(melted_cor)

      Var1 Var2 value
1 points points 1.00
2 assist points -0.27
3 rebound points -0.16
4 block points 0.10
5 assist points -0.27
6 assists assists 1.00

A seguir, podemos usar a função geom_tile() do pacote ggplot2 para criar um mapa de calor de correlação:

 library (ggplot2)

#create correlation heatmap
ggplot(data = melted_cor, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + 
  geom_tile() +
  geom_text(aes(Var2, Var1, label = value), size = 5 ) +
  scale_fill_gradient2(low = " blue ", high = " red ",
                       limit = c(-1,1), name=" Correlation ") +
  theme(axis. title . x = element_blank(),
        axis. title . y = element_blank(),
        panel. background = element_blank()) 

O resultado é um mapa de calor de correlação que nos permite visualizar o coeficiente de correlação entre cada combinação de variáveis aos pares.

Neste mapa de calor específico, os coeficientes de correlação assumem as seguintes cores:

• Azul se estiverem fechados para -1
• Branco se eles estiverem fechados em 0
• Vermelho se estiverem próximos de 1

Sinta-se à vontade para usar as cores que desejar para os argumentos baixo e alto na função scale_fill_gradient2() .

Por exemplo, você pode usar “vermelho” para valor baixo e “verde” para valor alto:

 library (ggplot2)

#create correlation heatmap
ggplot(data = melted_cor, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + 
  geom_tile() +
  geom_text(aes(Var2, Var1, label = value), size = 5 ) +
  scale_fill_gradient2(low = " red ", high = " green ",
                       limit = c(-1,1), name=" Correlation ") +
  theme(axis. title . x = element_blank(),
        axis. title . y = element_blank(),
        panel. background = element_blank()) 

Observação : você também pode especificar códigos de cores hexadecimais para usar se desejar ainda mais controle sobre as cores exatas no mapa de calor de correlação.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns no ggplot2:

Como girar rótulos de eixo no ggplot2
Como definir quebras de eixo no ggplot2
Como definir limites de eixo no ggplot2
Como alterar os rótulos das legendas no ggplot2