Gráficos lineales

Introducción a la visualización de datos con ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Tipos de gráficos comunes

Tipo de gráfico	Geomas posibles
Diagramas de dispersión	points, jitter, abline, smooth, count
Gráficos de barras	histogram, bar, col, errorbar
Gráficos lineales	line, path

Beaver

str(beaver)

'data.frame':    101 obs. of  3 variables:
 $ time  : POSIXct, format: "2000-01-01 09:30:00" "2000-01-01 09:40:00" "2000-01-01 09:50:00" ...
 $ temp  : num  36.6 36.7 36.9 37.1 37.2 ...
 $ active: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

Beaver

ggplot(beaver, aes(x = time, y = temp)) +
  geom_line()

Beaver

ggplot(beaver, aes(x = time, y = temp, 
                   color = factor(active))
                   ) +
  geom_line()

El conjunto de datos de capturas de peces

str(fish)

'data.frame':    427 obs. of  3 variables:
 $ Species: Factor w/ 7 levels "Pink","Chum",..: 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 ...
 $ Year   : int  1950 1950 1950 1950 1950 1950 1950 1951 1951 1951 ...
 $ Capture: int  100600 139300 64100 30500 0 23200 10800 259000 155900 51200 ...

Estética del tipo de línea

ggplot(fish, aes(x = Year, 
                 y = Capture, 
                 linetype = Species)) + 
  geom_line()

Tamaño estético

ggplot(fish, aes(x = Year, 
                 y = Capture, 
                 size = Species)) + 
  geom_line()

Estética del color

ggplot(fish, aes(x = Year, 
                 y = Capture, 
                 color = Species)) + 
  geom_line()

Estética para variables categóricas

Rellena la estética con geom_area()

ggplot(fish, aes(x = Year, 
                 y = Capture, 
                 fill = Species)) + 
  geom_area()

Usando position = "fill"

ggplot(fish, aes(x = Year, 
                 y = Capture, 
                 fill = Species)) + 
  geom_area(position = "fill")

geom_ribbon()

ggplot(fish, aes(x = Year, 
                 y = Capture, 
                 fill = Species)) + 
  geom_ribbon(aes(ymax = Capture, 
                  ymin = 0), 
              alpha = 0.3)

¡Vamos a practicar!

Introducción a la visualización de datos con ggplot2