Gráficos interactivos con plotly

Creación de paneles con shinydashboard

Png Kee Seng

Researcher

Ejemplo: anuncios de Airbnb en Londres

Imagina que trabajamos en una agencia de viajes en Londres

Hemos establecido una colaboración con Airbnb

library(tidyverse)
listings <- read_csv("../data/listings.csv")

...
 $ host_name                     : chr [1:69351] "Susie" "Alina" "Luca" "Simon" ...
 $ neighbourhood_group           : logi [1:69351] NA NA NA NA NA NA ...
 $ neighbourhood                 : chr [1:69351] "Tower Hamlets" "Islington" "Tower Hamlets" "Islington" ...
 $ latitude                      : num [1:69351] 51.5 51.6 51.5 51.5 51.5 ...
 $ longitude                     : num [1:69351] -0.054 -0.1127 -0.0743 -0.1048 -0.2 ...
 $ room_type                     : chr [1:69351] "Private room" "Private room" "Entire home/apt" "Private room" ...
 $ price                         : num [1:69351] 55 50 90 180 297 75 204 379 90 30 ...
 $ minimum_nights                : num [1:69351] 3 1 5 4 14 3 2 4 3 7 ...
 $ number_of_reviews             : num [1:69351] 65 30 42 493 6 89 581 51 104 32 ...
 $ last_review                   : Date[1:69351], format: "2016-06-10" "2022-07-15" "2022-01-04" "2022-09-02" ...
 $ reviews_per_month             : num [1:69351] 0.47 0.2 0.34 3.59 0.05 0.57 4.26 0.36 0.86 0.29 ...
 $ calculated_host_listings_count: num [1:69351] 1 2 1 5 1 1 1 5 1 1 ...
 $ availability_365              : num [1:69351] 74 343 222 236 180 70 193 249 318 251 ...
...

Primeros pasos con plotly

Importa la librería plotly
```
library(plotly)
```
Un objeto plotly se define colocando un objeto ggplot dentro de ggplotly()
```
ggplotly(<ggplot object>)
```

Diagrama de burbujas con ggplot

Hagamos un diagrama de burbujas y guárdalo como bubble
- Relación entre price medio y availability_365
- Burbuja de color distinto por room_type
- Tamaño proporcional al número de anuncios
- Añade capas extra para embellecer

bubble <- listings %>%

  group_by(room_type, neighbourhood) %>%
  summarise(avg_price = mean(price, na.rm=TRUE),
            avg_availability = mean(availability_365, 
                                        na.rm=TRUE),

            Count = n(), .groups = "drop") %>%

  ggplot(aes(x = avg_price, y = avg_availability,

                  color = room_type,

                size = Count)) +

  geom_point() +

labs(x = "Average price", 
      y = "Average availability", 
    color = "Room type") +
  theme_classic()

Diagrama de burbujas con ggplot, renderizado

Un diagrama de burbujas normal creado con ggplot.

Diagrama de burbujas interactivo con plotly

Envuelve bubble en ggplotly()

ggplotly(bubble)

Un diagrama de burbujas interactivo de plotly.

Boxplots horizontales con plotly

Algunos gráficos no se convierten bien
Crea una serie de boxplots horizontales
- Describe la distribución de availability_365 por room_type
La conversión con ggplotly() no funciona

boxH <- listings %>%

  ggplot(aes(x = availability_365, y=room_type)) +

  geom_boxplot() +

  labs(x="Availbility (out of 365 days)", 
          y="Room type") + theme_classic()

ggplotly(boxH)

Boxplots horizontales creados con ggplot.

Boxplots horizontales convertidos con ggplotly.

Boxplots verticales con plotly

Intercambia x y y en aes()
Ahora la conversión con plotly funcionará

boxV <- listings %>%

  ggplot(aes(y = availability_365, x=room_type)) +
  geom_boxplot() +
  labs(y="Availbility (out of 365 days)", x="Room type") + 
  theme_classic()

ggplotly(boxV)

Boxplots verticales con ggplot.

Boxplots verticales con ggplotly.

Corregir boxplots horizontales con plotly

¿Y si queremos boxplots horizontales?
- Añade coord_flip()
También podemos usar facet_wrap()
- Cada panel debe ser lo bastante grande

ggplotly(boxV + coord_flip())

ggplotly(boxV + coord_flip() + 
    facet_wrap(~neighbourhood))

Boxplots de plotly invertidos verticalmente.

Boxplots facetados con plotly.

¡Vamos a practicar!

Creación de paneles con shinydashboard