▼楽天市場の商品レビューの分析：【R】のコードで半自動化を目指します：カレンダーヒートマップ編

2019.09.12

▼楽天市場の商品レビューの分析：【R】のコードで半自動化を目指します：カレンダーヒートマップ編

　楽天市場の商品レビューの分析を半自動化していきたいと考えていますが、レビューの投稿日を示すカレンダーヒートマップを「R」のコードで作成してみました。

これまでは、Microsoft Power BI Desktopを利用してカレンダーヒートマップを作成していましたが、「R」のコードでスクレイピングしたデータを利用して、「R」のコードの一連の作業として作成できれば、効率的です。

　Power BIの場合は、「日付」別のレビュー件数の列がなくても、日付をカウントして、カレンダーヒートマップを作成できますが、「R」のカレンダーヒートマップの場合は、「日付」に対応するデータの列が必要になるようです。

　「R」でカレンダーヒートマップを作成するためには、日付の文字列を日付型にするのと、日付別のレビュー件数の列（変数）を作成する必要があります。

　また、レビューの日付に古いものが含まれているとカレンダーヒートマップの対象期間が長期間になります。しかし、長期間にわたるカレンダーだとグラフが小さくなって見づらくなります。そこで、最新のレビューの日付の年から２年さかのぼって、３年間をグラフの対象にすることにしました。

　商品によっては、対象期間を変更する必要があるかもしれませんが、デフォルトで３年間のカレンダーの枠を用意しています。

▼スクレイピング済みのデータがあることを前提としています。スクレイピングのコードは関連記事にあります。

　以下のコードに必要なパッケージは次のようなものになります。

library(tidyverse)

library(ggplot2)

library(ggTimeSeries)

▼dateの文字列を日付型に変換して、日付の列と日付別のレビュー件数の列によるデータ「df_rday」を作成

df_r$date <- as.Date(df_r$date)

df_rday <- select(df_r, date) %>% group_by(date) %>% summarise(count=n())

▼カレンダーヒートマップのグラフの枠を３年分にする

カレンダーの表示期間を調整するために、yearの列を追加します。yearの値を利用して、最新のレビューの日付の年から２年さかのぼる形でカレンダーの期間を設定します。「date」を利用して、「 max(df_rday$date)-730)」といった方法もありますが、グラフ化されるのは730日分のレビュー投稿件数に限られ、３年間の枠一杯にデータが表示される形とは異なります。

df_rday$year <- as.integer(substring(df_rday$date,1,4))

df_rday <- filter(df_rday, year >= max(df_rday$year)-2)

▼カレンダーヒートマップを作成

　日や月の枠線の太さを調整すれば、より見やすい形にできると思います。

ggplot_calendar_heatmap(df_rday, cDateColumnName = "date",

cValueColumnName = "count", vcGroupingColumnNames = "Year",

dayBorderSize = 0.5, dayBorderColour = "black",

monthBorderSize = 2, monthBorderColour = "blue",

monthBorderLineEnd = "round") +

scale_fill_continuous(low = 'yellow', high = 'red') +

facet_wrap(~Year, ncol = 1)

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Last updated 2019.11.03 07:58:06
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