Visualizacion De Datos Usando Ggplot2 (Page 2 of 2) in pdf

Stats

Escalas

Facetas

Sistema de Coordenadas

- Otra manera de construir una capa

r <- d + geom_bar()

Las Facetas dividen una gráfica en multiple sub-

Las escalas asignan los valores que hay en los datos a

Stat crea nuevas variables para la gráfica, como count

r +

coord_cartesian(xlim = c(0, 5))

gráficas basada en una ó varias variables discretas

los valores visuales de una estética.

fl cty cyl

xlim, ylim

t <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) + geom_point()

..count..

(n <- d + geom_bar(aes(fill = fl)))

Usa coordenadas cartesianas

t +

facet_grid(. ~ fl)

r +

coord_fixed(ratio = 1/2)

estética

escala del

argumentos

usa fl para dividir en columnas

escala

stat

geom

coordinate

data

plot

afectada

paquete

de la escala

ratio, xlim, ylim

system

x = x

t +

facet_grid(year ~ .)

y = ..count..

n +

scale_fill_manual(

Se fija la relación de aspecto

usa year para dividir en lineas

Cambie el Stat que la función Geom usa para visualizarla,

values = c("skyblue", "royalblue", "blue", "navy"),

r +

coord_flip()

t +

facet_grid(year ~ fl)

así: geom_bar(stat=“count”). También puede usar la

limits = c("d", "e", "p", "r"), breaks =c("d", "e", "p", "r"),

xlim, ylim

usa los dos para dividir

función Stat, así: stat_count(geom=“bar") que igual

name = "fuel", labels = c("D", "E", "P", "R"))

Las coordenadas son volteadas

t +

facet_wrap(~ fl)

como una función Geom, esta función también crea una

valores

etiqueta de cada

intervalo de cada

divide en una manera rectangular

r +

coord_polar(theta = "x", direction=1 )

capa.

título del eje

permitidos

valor visible

theta, start, direction

Use scales para que dejar que el límite cambie por cada

función geom

geométricas

función stat

faceta

Coordenadas polares

Escalas para todo uso

t + facet_grid(drv ~ fl,

scales = "free")

i +

stat_density2d(aes(fill = ..level..),

Uselas con la mayoría de las estéticas

r +

coord_trans(ytrans = "sqrt")

Cada faceta tiene limites x e y indpendientes

geom = "polygon")

variable que stat créa

xtrans, ytrans, limx, limy

scale_*_continuous() - asigna valores continuos a

• "free_x" - ajusta el límite del eje x

visuales

xtrans e ytrans se asignan a funciones

Distribución

• "free_y" - ajusta el límite del eje y

ventanas para transformar las

c +

stat_bin(binwidth = 1, origin = 10)

scale_*_discrete() - asigna valores discretos a visuales

Unidimensional

coordenadas cartesianas

x, y | ..count.., ..ncount.., ..density.., ..ndensity..

scale_*_identity() - crea una estética visual por cada valor

Use labeller para cambiar las etiquetas de las facetas

c +

stat_count(width = 1) x, y, | ..count.., ..prop..

scale_*_manual(values = c()) - asigna valores específicos

t + facet_grid(. ~ fl,

labeller = label_both)

a valores visuales escogidos manualmente.

c +

stat_density(adjust = 1, kernel = "gaussian")

π +

coord_quickmap()

ﬂ: c

ﬂ: d

ﬂ: e

ﬂ: p

ﬂ: r

scale_*_date(date_labels = "%m/%d"),

x, y, | ..count.., ..density.., ..scaled..

π +

coord_map(projection = "ortho",

t + facet_grid(fl ~ .,

labeller = label_bquote(alpha ^ .(fl)))

date_breaks = "2 weeks") - Usa los valores como fechas

orientation=c(41, -74, 0))

scale_*_datetime() - Usa los valores como fecha-horas

Distribución

e +

stat_bin_2d(bins = 30, drop = T)

projection, orientation, xlim, ylim

Igual que scale_*_date pero usando strptime

long

t + facet_grid(. ~ fl,

labeller = label_parsed)

Bidimensional

x, y, fill | ..count.., ..density..

Usa el paquete mapproj para proyectar mapas

e +

stat_bin_hex(bins=30) x, y, fill | ..count.., ..density..

Escalas de localización para X e Y

e +

stat_density_2d(contour = TRUE, n = 100)

Ajustes a las posiciones

Etiquetas

Use con las estéticas x e y (aquí se muestra x)

x, y, color, size | ..level..

Determina que hacer con Geoms que ocuparían la

t +

labs( x = “Etiqueta X", y = “Etiqueta Y",

scale_x_log10() - Usa escala logarítmica base 10

e +

stat_ellipse(level = 0.95, segments = 51, type = "t")

misma posición en la gráfica.

title =“Título de la gráfica",

Use

scale_x_reverse() - Posiciona x al revés

funciones

s <- ggplot(mpg, aes(fl, fill = drv))

subtitle = "Subtítulo de la gráfica",

scale_x_sqrt() - Usa escala raíz cuadrada

escalas para

l +

stat_contour(aes(z = z)) x, y, z, order | ..level..

caption = "Nota de la gráfica",

controlar las

s +

geom_bar(position =

"dodge")

l +

stat_summary_hex(aes(z = z), bins = 30, fun = max)

etiquetas de

Escalas para Color y Relleno (Discretas)

<aes> = “Texto in la

“)

<AES>

Pone los elementos a lado de cada uno

<AES>

x, y, z, fill | ..value..

las leyendas

n <- d + geom_bar(aes(fill = fl))

s +

geom_bar(position =

"fill")

l +

stat_summary_2d(aes(z = z), bins = 30, fun = mean)

t +

annotate(geom = "text", x = 8, y = 9, label = "A")

n +

scale_fill_brewer(palette = "Blues")

Pone los elementos encima the cada uno

x, y, z, fill | ..value..

Anotaciones

Ver opciones de colores: RColorBrewer::display.brewer.all()

3 Variables

y usa toda la altura de la gráfica

valores manuales del geom

geom a usar

n +

scale_fill_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value

e +

geom_point(position =

"jitter")

Comparativas

= "red")

f +

stat_boxplot(coef = 1.5)

Leyendas

Agrega ruido a los elementos

x, y | ..lower.., ..middle.., ..upper.., ..width.. , ..ymin.., ..ymax..

e +

geom_label(position =

"nudge")

Escalas para Color y Relleno (Continuas)

n +

theme(legend.position = "bottom")

f +

stat_ydensity(kernel = "gaussian", scale = "area")

o <- c + geom_dotplot(aes(fill = ..x..))

Empuja las letras para ver los puntos

Pone la leyenda debajo (bottom), arriba(top),

x, y | ..density.., ..scaled.., ..count.., ..n.., ..violinwidth.., ..width..

o +

scale_fill_distiller(palette = "Blues")

izquierda (left), ó derecha (right)

s +

geom_bar(position =

"stack")

n +

guides(fill = "none")

Funciones

e +

stat_ecdf(n = 40) x, y | ..x.., ..y..

Pone los elementos encima the cada uno

o +

scale_fill_gradient(low="red", high="yellow")

Tipo de leyenda por cada estética : colorbar, legend,

e +

stat_quantile(quantiles = c(0.1, 0.9),

Cada ajuste se puede usar como función para fijar el

or none (no legend)

formula = y ~ log(x), method = "rq") x, y | ..quantile..

o +

scale_fill_gradient2(low="red", high="blue",

ancho and alto

n +

scale_fill_discrete(name = "Title",

mid = "white", midpoint = 25)

e +

stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x,

labels = c("A", "B", "C", "D", "E"))

o +

scale_fill_gradientn(colours=topo.colors(6))

s +

geom_bar(position = position_dodge(width =

1))

se=T, level=0.95) x, y | ..se.., ..x.., ..y.., ..ymin.., ..ymax..

Fija el título y etiquetas de la leyenda

También: rainbow(), heat.colors(), terrain.colors(),

cm.colors(), RColorBrewer::brewer.pal()

Tema

Agrandar una sección

ggplot() +

stat_function(aes(x = -3:3), n = 99,

fun = dnorm, args = list(sd=0.5)) x | ..x.., ..y..

Escalas que usan tamaño y ﬁguras

Sin cortar

(preferido)

r +

theme_bw()

r +

theme_classic()

150

p <- e + geom_point(aes(shape = fl, size = cyl))

Manual shape values

150

e +

stat_identity(na.rm = TRUE)

100

t +

coord_cartesian(

Fondo blanco con

r +

theme_light()

p +

scale_shape() + scale_size()

ggplot() +

stat_qq(aes(sample=1:100), dist = qt,

xlim = c(0, 100), ylim = c(10, 20))

cuadrícula

r +

theme_linedraw()

p +

scale_shape_manual(values = c(3:7))

r +

theme_gray()

dparam=list(df=5)) sample, x, y | ..sample.., ..theoretical..

150

r +

theme_minimal()

100

Cortando

(quita los puntos escondidos)

e +

stat_sum() x, y, size | ..n.., ..prop..

Fondo gris

0 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

Temas minimalisticos

(tema inicial)

t +

xlim(0, 100) + ylim(10, 20)

e +

stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot")

r +

theme_void()

r +

theme_dark()

150

t +

scale_x_continuous(limits = c(0, 100)) +

h +

stat_summary_bin(fun.y = "mean", geom = "bar")

p +

scale_radius(range = c(1,6))

100

Usa el radio

Tema vacío

Obscuro

scale_y_continuous(limits = c(0, 100))

o el area

e +

stat_unique()

p +

scale_size_area(max_size = 6)

Todo Uso

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Para aprender más vaya a y • ggplot2 2.1.0 • Actualizado: 12/16

c(-1, 26)

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