Gráficos interativos com plotly

Construindo dashboards com shinydashboard

Png Kee Seng

Researcher

Exemplo: anúncios do Airbnb em Londres

Imagine que trabalhamos em uma agência de turismo em Londres

Fizemos uma parceria com o 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 ...
...

Primeiros passos com plotly

Importe a biblioteca plotly
```
library(plotly)
```
Um objeto plotly é definido envolvendo um objeto ggplot em ggplotly()
```
ggplotly(<ggplot object>)
```

Gráfico de bolhas com ggplot

Vamos criar um gráfico de bolhas e salvar como bubble
- Relacionar price médio e availability_365
- Uma cor de bolha para cada room_type
- Tamanho da bolha proporcional ao número de anúncios
- Adicionar camadas extras para melhorar o visual

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 = "Preço médio", 
      y = "Disponibilidade média", 
    color = "Tipo de quarto") +
  theme_classic()

Gráfico de bolhas com ggplot, renderizado

Um gráfico de bolhas comum criado com ggplot.

Gráfico de bolhas interativo com plotly

Envolva bubble em ggplotly()

ggplotly(bubble)

Um gráfico de bolhas interativo com plotly.

Boxplots horizontais com plotly

Alguns gráficos não convertem corretamente
Crie boxplots na horizontal
- Descrever a distribuição de availability_365 por room_type
A conversão com ggplotly() não funciona

boxH <- listings %>%

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

  geom_boxplot() +

  labs(x="Disponibilidade (de 365 dias)", 
          y="Tipo de quarto") + theme_classic()

ggplotly(boxH)

Boxplots horizontais criados com ggplot.

Boxplots horizontais convertidos com ggplotly.

Boxplots verticais com plotly

Inverta x e y em aes()
Agora a conversão para plotly funciona

boxV <- listings %>%

  ggplot(aes(y = availability_365, x=room_type)) +
  geom_boxplot() +
  labs(y="Disponibilidade (de 365 dias)", x="Tipo de quarto") + 
  theme_classic()

ggplotly(boxV)

Boxplots verticais com ggplot.

Boxplots verticais com ggplotly.

Corrigindo boxplots horizontais com plotly

E se quisermos boxplots horizontais?
- Adicione coord_flip()
Também dá para usar facet_wrap()
- Cada painel precisa ser grande o suficiente

ggplotly(boxV + coord_flip())

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

Boxplots do plotly com eixos invertidos.

Boxplots facetados no plotly.

Vamos praticar!

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