Recursos adicionais do TrelliscopeJS

Visualizando Big Data com Trelliscope em R

Ryan Hafen

Author, TrelliscopeJS

Interatividade de painéis do ggplot com Plotly

Basta adicionar as_plotly = TRUE a facet_trelliscope().

Por exemplo:

gap_life <- select(gapminder, year, lifeExp, country, continent)
ggplot(gap_life, aes(year, lifeExp)) +
  geom_point() +
  facet_trelliscope(~ country + continent,
    name = "lifeExp_by_country",
    desc = "Life expectancy vs. year for 142 countries.",
    nrow = 2, ncol = 3,
    as_plotly = TRUE)
Visualizando Big Data com Trelliscope em R

Interatividade de painéis do ggplot com Plotly

Visualizando Big Data com Trelliscope em R

Cognostics automáticos baseados em contexto

Basta adicionar auto_cog = TRUE a facet_trelliscope().

Por exemplo:

ggplot(gap_life, aes(year, lifeExp)) +
  geom_point() +
  facet_trelliscope(~ country + continent,
    name = "lifeExp_by_country",
    desc = "Life expectancy vs. year for 142 countries.",
    nrow = 2, ncol = 3,
    auto_cog = TRUE)

Veja a ajuda de autocogs::autocog para mais informações sobre os cognostics automáticos disponíveis.

Visualizando Big Data com Trelliscope em R

Cognostics automáticos baseados em contexto

Visualizando Big Data com Trelliscope em R

Limites dos eixos

Os limites dos eixos podem ser controlados com o argumento scales.

Três opções:

  • "same" (padrão)
  • "sliced"
  • "free"
Visualizando Big Data com Trelliscope em R

scales = "same"

Os limites de cada painel são os mesmos.

Permite comparações "justas" entre painéis.

Visualizando Big Data com Trelliscope em R

scales = "sliced"

Os limites de cada painel cobrem a mesma faixa, mas não necessariamente começam no mesmo ponto.

Útil para comparar diferenças de escala.

Visualizando Big Data com Trelliscope em R

scales = "free"

Os limites de cada painel são baseados nos limites de seus próprios dados.

Visualizando Big Data com Trelliscope em R

Vamos praticar!

Visualizando Big Data com Trelliscope em R

Preparing Video For Download...