En aquest tema, aprofundirem en les capacitats avançades de ggplot2
, una de les biblioteques més potents i flexibles per a la visualització de dades en R. Aprendrem a personalitzar els gràfics, a treballar amb facetes, a utilitzar temes i a crear gràfics complexos.
Continguts
Personalització de Gràfics
1.1. Personalització d'Aixetes i Etiquetes
library(ggplot2) # Dades d'exemple data(mpg) # Gràfic bàsic p <- ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point() # Personalització d'aixetes i etiquetes p + labs( title = "Relació entre Desplaçament i Consum en Carretera", x = "Desplaçament (litres)", y = "Consum en Carretera (mpg)", caption = "Font: dades mpg" )
1.2. Personalització de Colors i Formes
# Gràfic amb personalització de colors i formes p + geom_point(aes(color = class, shape = drv)) + scale_color_brewer(palette = "Set1") + scale_shape_manual(values = c(16, 17, 18))
1.3. Personalització de Temes
# Gràfic amb tema personalitzat p + theme_minimal() + theme( plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20, face = "bold"), axis.title = element_text(size = 15), legend.position = "bottom" )
Facetes
2.1. Creació de Facetes
2.2. Facetes en Graelles
# Gràfic amb facetes en graelles per classe de vehicle i tipus de tracció p + facet_grid(drv ~ class)
Temes
3.1. Aplicació de Temes Predefinits
3.2. Creació de Temes Personalitzats
# Creació d'un tema personalitzat my_theme <- theme( plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20, face = "bold"), axis.title = element_text(size = 15), legend.position = "bottom" ) # Aplicació del tema personalitzat p + my_theme
Gràfics Complexos
4.1. Gràfics amb Múltiples Capes
# Gràfic amb múltiples capes p + geom_point(aes(color = class)) + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") + labs(title = "Relació entre Desplaçament i Consum en Carretera amb Regressió Lineal")
4.2. Gràfics amb Anotacions
# Gràfic amb anotacions p + geom_point(aes(color = class)) + annotate("text", x = 6, y = 40, label = "Punt d'interès", color = "red", size = 5, angle = 45)
Exercicis Pràctics
Exercici 1: Personalització de Gràfics
Descripció: Crea un gràfic de dispersió utilitzant el conjunt de dades mpg
. Personalitza les aixetes, les etiquetes, els colors i les formes.
Solució:
library(ggplot2) # Dades d'exemple data(mpg) # Gràfic personalitzat ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point(aes(color = class, shape = drv)) + labs( title = "Relació entre Desplaçament i Consum en Carretera", x = "Desplaçament (litres)", y = "Consum en Carretera (mpg)", caption = "Font: dades mpg" ) + scale_color_brewer(palette = "Set1") + scale_shape_manual(values = c(16, 17, 18)) + theme_minimal() + theme( plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20, face = "bold"), axis.title = element_text(size = 15), legend.position = "bottom" )
Exercici 2: Creació de Facetes
Descripció: Utilitza el conjunt de dades mpg
per crear un gràfic de dispersió amb facetes per classe de vehicle i tipus de tracció.
Solució:
library(ggplot2) # Dades d'exemple data(mpg) # Gràfic amb facetes ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point(aes(color = class)) + facet_grid(drv ~ class) + labs( title = "Relació entre Desplaçament i Consum en Carretera per Classe de Vehicle i Tipus de Tracció", x = "Desplaçament (litres)", y = "Consum en Carretera (mpg)", caption = "Font: dades mpg" ) + theme_minimal() + theme( plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 20, face = "bold"), axis.title = element_text(size = 15), legend.position = "bottom" )
Conclusió
En aquest tema, hem explorat les capacitats avançades de ggplot2
per a la personalització de gràfics, la creació de facetes, l'ús de temes i la construcció de gràfics complexos. Aquests coneixements us permetran crear visualitzacions de dades més informatives i atractives. En el proper tema, ens endinsarem en les visualitzacions interactives amb plotly
.
Programació en R: De Principiant a Avançat
Mòdul 1: Introducció a R
- Introducció a R i RStudio
- Sintaxi Bàsica de R
- Tipus de Dades i Estructures
- Operacions i Funcions Bàsiques
- Importació i Exportació de Dades
Mòdul 2: Manipulació de Dades
- Vectors i Llistes
- Matrius i Arrays
- Data Frames
- Factors
- Manipulació de Dades amb dplyr
- Manipulació de Cadenes
Mòdul 3: Visualització de Dades
- Introducció a la Visualització de Dades
- Gràfics Base de R
- Conceptes Bàsics de ggplot2
- ggplot2 Avançat
- Visualitzacions Interactives amb plotly
Mòdul 4: Anàlisi Estadística
- Estadístiques Descriptives
- Distribucions de Probabilitat
- Proves d'Hipòtesi
- Correlació i Regressió
- ANOVA i Proves de Chi-Cuadrat
Mòdul 5: Gestió Avançada de Dades
- Gestió de Dates i Hores
- Reestructuració de Dades
- Treballant amb Grans Conjunts de Dades
- Web Scraping
- APIs i JSON
Mòdul 6: Conceptes Avançats de Programació
- Escriure Funcions
- Depuració i Gestió d'Errors
- Programació Orientada a Objectes en R
- Programació Funcional
- Computació Paral·lela
Mòdul 7: Aprenentatge Automàtic amb R
- Introducció a l'Aprenentatge Automàtic
- Preprocessament de Dades
- Aprenentatge Supervisat
- Aprenentatge No Supervisat
- Avaluació i Ajust de Models
Mòdul 8: Temes Especialitzats
- Anàlisi de Sèries Temporals
- Anàlisi de Dades Espacials
- Mineria de Text i Processament del Llenguatge Natural
- Bioinformàtica amb R
- Anàlisi de Dades Financeres