Este capítulo del libro se centra en enseñar cómo usar el paquete plotly de R para crear gráficos interactivos. Explica dos formas principales de crear objetos plotly, ya sea a partir de objetos ggplot2 o inicializándolos directamente con funciones plot_ly()/plot_geo()/plot_mapbox(). Ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas, y están basados en la Gramática de Gráficos y la biblioteca de gráficos plotly.js.
Los capítulos posteriores exploran ejemplos específicos, mientras que este capítulo introductorio establece conceptos generales y definiciones de terminología útil para comprender la infraestructura de plotly. Aunque estos detalles no son esenciales para empezar, pueden ser útiles para resolver problemas, escribir un código más eficiente y realizar tareas avanzadas con plotly.
Para demostrar el uso de Plotly() esto se explora a continuación por medio del data set de ggplot2 diamonds.
#Se descarga e instala la libería Plotly()
#install.packages("plotly")
# load the plotly R package
library(plotly)## Loading required package: ggplot2##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout# load the diamonds dataset from the ggplot2 package
data(diamonds, package = "ggplot2")
diamonds## # A tibble: 53,940 × 10
## carat cut color clarity depth table price x y z
## <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43
## 2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31
## 3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31
## 4 0.29 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63
## 5 0.31 Good J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75
## 6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48
## 7 0.24 Very Good I VVS1 62.3 57 336 3.95 3.98 2.47
## 8 0.26 Very Good H SI1 61.9 55 337 4.07 4.11 2.53
## 9 0.22 Fair E VS2 65.1 61 337 3.87 3.78 2.49
## 10 0.23 Very Good H VS1 59.4 61 338 4 4.05 2.39
## # ℹ 53,930 more rowsSi se asignan nombres de variables para visualizar propiedades con plot_ly() el programa intenta encontrar una manera de representarlo teniendo en cuenta la geometría de la información para crear diferentes tipos de diagramas.
# create three visualizations of the diamonds dataset
plot_ly(diamonds, x = diamonds$cut)## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'histogram' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#histogramplot_ly(diamonds, x = ~cut, y = ~clarity)## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'histogram2d' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#histogram2dplot_ly(diamonds, x = ~cut, color = ~clarity, colors = "Accent")## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'histogram' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#histogramLa función plot_ly() en R tiene argumentos exclusivos que permiten asignar variables de datos, como la claridad de los diamantes, a propiedades visuales, como el color. Por defecto, estos argumentos mapean valores de la variable de datos a un rango visual específico. Por ejemplo, se puede utilizar el argumento color para asignar diferentes colores a cada nivel de claridad de diamante y colors para especificar la paleta de colores. Esto facilita la representación visual de datos en gráficos interactivos.
A contintuación se muestra un ejemplo de la aplicación de los criterios que permiten cambiar el estilo y vizualiación de cada uno de los elementos.
# doesn't produce black bars
plot_ly(diamonds, x = ~cut, color = "black")## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'histogram' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#histogram## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levels
## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levels# produces red bars with light gray outline
plot_ly(
diamonds,
x = ~cut,
color = I("lightgray"),
stroke = I("black"),
span = I(2)
)## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'histogram' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#histogramEl paquete plotly se basa en un enfoque puramente funcional para una gramática de gráficos en capas, lo que significa que cada función espera un objeto plotly como entrada y devuelve una versión modificada de ese objeto. Esto dependerá de los parámetros que sean definidos dentro de la función.
layout(
plot_ly(diamonds, x = ~cut, color = I("olivedrab3")),
title = "My beatiful histogram"
)## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'histogram' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#histogramEl operador %>% del paquete magrittr facilita la lectura de código para gráficos complejos en plotly al permitirnos organizar las modificaciones de izquierda a derecha en lugar de al revés, mejorando así la legibilidad del código.
El siguiente código generaría el mismo gráfico que se mostró anteriormente.
diamonds %>%
plot_ly(x = ~cut) %>%
layout(title = "My beatiful histogram")En plotly, además de la función layout() para modificar el diseño del gráfico, existen funciones como add_histogram() y add_lines() que añaden capas gráficas a un gráfico. Una capa se compone de datos, asignaciones estéticas, representación geométrica, transformaciones estadísticas y ajustes posicionales. Aunque plot_ly() añade automáticamente una capa, es posible ser explícito al agregar una capa adicional como add_histogram().
diamonds %>%
plot_ly(color = I("olivedrab")) %>%
add_histogram(x = ~cut) En plotly, add_histogram() y add_bars() son funciones disponibles. La diferencia clave es que add_histogram() realiza cálculos estadísticos de manera dinámica en el navegador, mientras que add_bars() requiere que las alturas de las barras se conozcan de antemano antes de su uso.
En plotly, existen funciones add_*() que calculan estadísticas en el navegador y otras funciones que no lo hacen. La distinción tiene implicaciones en términos de velocidad y capacidad de interactividad. En general, las capas no estadísticas son más rápidas, pero las capas estadísticas ofrecen mayor flexibilidad para la interactividad del cliente. A menudo, el rendimiento se ve afectado cuando se representa una gran cantidad de elementos gráficos a la vez. Para mejorar el rendimiento, se puede optar por representar el gráfico en Canvas en lugar de SVG.
Una forma de optimizar el proceso es tener una sintaxis específica:
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, uniondiamonds %>%
plot_ly(x = ~cut, color = I("gray"), stroke = I("black")) %>%
add_histogram() %>%
group_by(cut) %>%
summarise(n = n()) %>%
add_text(
text = ~scales::comma(n), y = ~n,
textposition = "top middle",
cliponaxis = FALSE
)Como se puede apreciar ahora es posible que el usuario interactúe con la gráfica.
Antes de usar varias funciones add_*() en un gráfico, es importante asegurarse de que tenga sentido mostrar la información en los mismos ejes. Si es así, se debe considerar la posibilidad de crear múltiples objetos plotly y combinarlos en una disposición de cuadrícula utilizando subplot(). También, al utilizar los verbos de dplyr para modificar los datos subyacentes de un objeto plotly, se puede utilizar plotly_data() para obtener los datos en cualquier momento, especialmente con fines de depuración.
diamonds %>%
plot_ly(x = ~cut) %>%
add_histogram() %>%
group_by(cut) %>%
summarise(n = n()) %>%
plotly_data()## # A tibble: 5 × 2
## cut n
## <ord> <int>
## 1 Fair 1610
## 2 Good 4906
## 3 Very Good 12082
## 4 Premium 13791
## 5 Ideal 21551Para recrear gráficos en plotly.js directamente, se necesita más código y conocimiento de plotly.js, pero comprender cómo plotly genera la figura subyacente de plotly.js es útil. El conocimiento de plotly.js es útil cuando se necesita un control más flexible. Al imprimir un objeto plotly, se aplica la función plotly_build(), generando una lista de R que sigue una sintaxis JSON entendida por plotly.js.
#install.packages("listviewer")
p <- plot_ly(diamonds, x = ~cut, color = ~clarity, colors = "Accent")
#plotly_json(p)En plotly.js, una figura consta de datos (trazas) y un diseño (layout). Cada traza tiene un tipo que determina qué atributos están disponibles para controlar su apariencia y comportamiento. No todos los atributos están disponibles para todos los tipos de trazas. Puedes verificar la definición de la figura de plotly.js utilizando plotly_build(). La estructura real de la figura de plotly.js se encuentra bajo un elemento de lista llamado x debido al estándar htmlwidgets.
# use plotly_build() to get at the plotly.js definition
# behind *any* plotly object
b <- plotly_build(p)## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'histogram' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#histogram# Confirm there 8 traces
length(b$x$data)## [1] 8#> [1] 8
# Extract the `name` of each trace. plotly.js uses `name` to
# populate legend entries and tooltips
purrr::map_chr(b$x$data, "name")## [1] "IF" "VVS1" "VVS2" "VS1" "VS2" "SI1" "SI2" "I1"#> [1] "IF" "VVS1" "VVS2" "VS1" "VS2" "SI1" "SI2" "I1"
# Every trace has a type of histogram
unique(purrr::map_chr(b$x$data, "type"))## [1] "histogram"#> [1] "histogram"No es posible vizualizar las gráficas en el programa ya que es necesario otra plataforma que soporte el formato Jason, sin embargo, es posible verlo en el siguiente enlace: https://plotly-r.com/interactives/intro-show-hide.html
La función ggplotly() de plotly puede traducir visualizaciones creadas con ggplot2 a visualizaciones interactivas de plotly. Esto es útil para agregar interactividad a tu flujo de trabajo de ggplot2 y también puede ayudar a crear visualizaciones que pueden ser difíciles de lograr de otra manera. En el ejemplo dado, se utiliza la agrupación hexagonal para visualizar la relación entre el precio y los quilates en diamantes. Hacer que este gráfico sea interactivo facilita la interpretación de los datos representados.
p <- ggplot(diamonds, aes(x = log(carat), y = log(price))) +
geom_hex(bins = 100)
ggplotly(p)El uso de ggplotly() en lugar de plot_ly() permite aprovechar la interfaz coherente y expresiva de ggplot2 para explorar resúmenes estadísticos en grupos. Esta capacidad de generar rápidamente representaciones visuales de resúmenes estadísticos en un número arbitrario de grupos funciona para prácticamente cualquier geom y es una característica importante de ggplot2.
p <- ggplot(diamonds, aes(x = log(price), color = clarity)) +
geom_freqpoly()
ggplotly(p)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.Para examinar cómo influye el precio en el corte y la claridad, se puede repetir esta visualización para cada nivel de corte utilizando facet_wrap() de ggplot2. También podemos mostrar frecuencias relativas en lugar de absolutas con geom_freqpoly(). Haciendo el gráfico interactivo, se facilita la comparación de niveles específicos de claridad mediante el filtrado en la leyenda.
p <- ggplot(diamonds, aes(x = log(price), color = clarity)) +
geom_freqpoly(stat = "density") +
facet_wrap(~cut)
ggplotly(p)ggplotly() puede convertir automáticamente paquetes de extensión de ggplot2 que devuelvan objetos ggplot2 estándar, lo que permite utilizar sus funcionalidades en visualizaciones interactivas. A continuación, se utiliza geom_sina() del paquete ggforce para visualizar datos en densidades con dispersión y stat_summary() de ggplot2 para agregar un intervalo de confianza del 95% estimado mediante un algoritmo de arranque. Estas visualizaciones interactivas permiten explorar y obtener información detallada de los datos.
suppressWarnings({
p <- ggplot(diamonds, aes(x=clarity, y=log(price), color=clarity)) +
ggforce::geom_sina(alpha = 0.1) +
stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", color = "black") +
facet_wrap(~cut)
# WebGL is a lot more efficient at rendering lots of points
toWebGL(ggplotly(p))
})## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
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## Valid attributes include:
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## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
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suppressWarnings({
m <- lm(log(price) ~ log(carat), data = diamonds)
diamonds <- modelr::add_residuals(diamonds, m)
p <- ggplot(diamonds, aes(x = clarity, y = resid, color = clarity)) +
ggforce::geom_sina(alpha = 0.1) +
stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", color = "black") +
facet_wrap(~cut)
toWebGL(ggplotly(p))
})## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
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## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
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## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
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## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
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## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
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## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'El paquete GGally proporciona una forma conveniente de crear visualizaciones de diagnóstico de modelos y visualizar estimaciones de coeficientes y errores estándar. Al hacer que estas visualizaciones sean interactivas, podemos consultar valores precisos y explorar áreas de interés.
suppressWarnings({
#install.packages("GGally")
library(GGally)
m <- lm(log(price) ~ log(carat) + cut, data = diamonds)
gg <- ggcoef(m)
# dynamicTicks means generate new axis ticks on zoom
ggplotly(gg, dynamicTicks = TRUE)
})## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
## method from
## +.gg ggplot2El paquete naniar proporciona recursos para trabajar con valores faltantes y revelar su estructura. Incluye visualizaciones basadas en ggplot2 que pueden convertirse en interactivas con ggplotly(). Además, naniar ofrece un geom personalizado llamado geom_miss_point() para visualizar la estructura de valores faltantes, como se muestra en la Figura 2.14.
suppressWarnings({
#install.packages("naniar")
library(naniar)
# fake some missing data
diamonds$price_miss <- ifelse(diamonds$depth>60, diamonds$price, NA)
p <- ggplot(diamonds, aes(x = clarity, y = log(price_miss))) +
geom_miss_point(alpha = 0.1) +
stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", colour = "black") +
facet_wrap(~cut)
toWebGL(ggplotly(p))
})## Warning: 'gl' objects don't have these attributes: 'name', 'legendgroup', 'showlegend', 'xaxis', 'yaxis', 'hoverinfo', 'mode', 'type'
## Valid attributes include:
## 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'gl' objects don't have these attributes: 'name', 'legendgroup', 'showlegend', 'xaxis', 'yaxis', 'hoverinfo', 'mode', 'type'
## Valid attributes include:
## 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'gl' objects don't have these attributes: 'name', 'legendgroup', 'showlegend', 'xaxis', 'yaxis', 'hoverinfo', 'mode', 'type'
## Valid attributes include:
## 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'gl' objects don't have these attributes: 'name', 'legendgroup', 'showlegend', 'xaxis', 'yaxis', 'hoverinfo', 'mode', 'type'
## Valid attributes include:
## 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'
## Warning: 'gl' objects don't have these attributes: 'name', 'legendgroup', 'showlegend', 'xaxis', 'yaxis', 'hoverinfo', 'mode', 'type'
## Valid attributes include:
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## 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
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## Warning: 'scattergl' objects don't have these attributes: 'hoveron'
## Valid attributes include:
## 'connectgaps', 'customdata', 'customdatasrc', 'dx', 'dy', 'error_x', 'error_y', 'fill', 'fillcolor', 'hoverinfo', 'hoverinfosrc', 'hoverlabel', 'hovertemplate', 'hovertemplatesrc', 'hovertext', 'hovertextsrc', 'ids', 'idssrc', 'legendgroup', 'legendgrouptitle', 'legendrank', 'line', 'marker', 'meta', 'metasrc', 'mode', 'name', 'opacity', 'selected', 'selectedpoints', 'showlegend', 'stream', 'text', 'textfont', 'textposition', 'textpositionsrc', 'textsrc', 'texttemplate', 'texttemplatesrc', 'transforms', 'type', 'uid', 'uirevision', 'unselected', 'visible', 'x', 'x0', 'xaxis', 'xcalendar', 'xhoverformat', 'xperiod', 'xperiod0', 'xperiodalignment', 'xsrc', 'y', 'y0', 'yaxis', 'ycalendar', 'yhoverformat', 'yperiod', 'yperiod0', 'yperiodalignment', 'ysrc', 'key', 'set', 'frame', 'transforms', '_isNestedKey', '_isSimpleKey', '_isGraticule', '_bbox'El ecosistema de ggplot2 ofrece herramientas de visualización exploratoria de alta calidad, y ggplotly() agrega interactividad a estas visualizaciones, lo que las hace aún más poderosas. La verdadera potencia de las gráficas interactivas radica en la vinculación de múltiples vistas, lo cual se explora en otras partes del libro. Es importante destacar que las conversiones de ggplotly() pueden necesitar ajustes, y hay formas de personalizar las visualizaciones interactivas y las herramientas de información producidas por ggplotly().
El tipo de trazo scatter en plotly.js es ideal para dibujar geometrías de bajo nivel y sirve como base para muchas funciones add_*() y gráficos generados por ggplotly(). Las capas basadas en scatter ofrecen una interfaz conveniente para casos especiales del trazo scatter y realizan manipulación y transformación de datos antes de asignarlos al trazo scatter o trazos scatter, lo que permite una mayor flexibilidad en la visualización de datos.
library(plotly)
data(economics, package = "ggplot2")
# sort economics by psavert, just to
# show difference between paths and lines
p <- economics %>%
arrange(psavert) %>%
plot_ly(x = ~date, y = ~psavert)
add_paths(p)add_lines(p)Además de los argumentos de “mapeo estético”, las agrupaciones de dplyr se pueden usar para asegurarse de que haya al menos una geometría por grupo en una visualización. Esto es útil para representar datos con estacionalidad anual u otros patrones agrupados. También se puede lograr proporcionando una variable categórica a un estético relevante.
library(lubridate)##
## Attaching package: 'lubridate'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## date, intersect, setdiff, unionecon <- economics %>%
mutate(yr = year(date), mnth = month(date))
# One trace (more performant, but less interactive)
econ %>%
group_by(yr) %>%
plot_ly(x = ~mnth, y = ~uempmed) %>%
add_lines(text = ~yr)# Multiple traces (less performant, but more interactive)
plot_ly(econ, x = ~mnth, y = ~uempmed) %>%
add_lines(color = ~ordered(yr))# The split argument guarantees one trace per group level (regardless
# of the variable type). This is useful if you want a consistent
# visual property over multiple traces
# plot_ly(econ, x = ~mnth, y = ~uempmed) %>%
# add_lines(split = ~yr, color = I("black"))Los diferentes enfoques de visualización en plotly.js tienen impacto en la apariencia, interactividad y rendimiento de un gráfico. Mientras que el enfoque de agrupación es más eficiente en términos de rendimiento, el enfoque de colores permite una mayor interactividad. Sin embargo, es importante entender las diferencias entre estos enfoques y cuándo usar cada uno. Aunque plotly ofrece una interfaz más fácil de usar, aprender plotly.js directamente puede ser beneficioso para lograr un mayor control y personalización en la visualización.
#install.packages("praise")
library(praise)
set.seed(99)
plot_ly() %>%
add_trace(
type = "scatter",
mode = "markers+lines+text",
x = 4:6,
y = 4:6,
text = replicate(3, praise::praise("You are ${adjective}! 🙌")),
textposition = "right",
hoverinfo = "text",
textfont = list(family = "Roboto Condensed", size = 16)
) %>%
layout(xaxis = list(range = c(3, 8)))Esta sección se centra en los trazos de dispersión con modo “markers” (add_markers()), que son útiles para visualizar la asociación entre dos variables cuantitativas. Los conceptos y ejemplos aquí también son aplicables a marcadores mostrados en ejes x e y no numéricos, conocidos como “dot plots”.
Los gráficos de dispersión pueden revelar diversas características importantes, pero pueden sufrir de superposición cuando múltiples observaciones ocupan las mismas ubicaciones en el gráfico. Para combatir la superposición, se puede utilizar la mezcla alfa (alpha blending) y, en casos con grandes conjuntos de datos, se pueden utilizar enfoques como toWebGL() o estimación de densidad 2D.
subplot(
plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, name = "default"),
plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy) %>%
add_markers(alpha = 0.2, name = "alpha")
)## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'scatter' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#scatter## No scatter mode specifed:
## Setting the mode to markers
## Read more about this attribute -> https://plotly.com/r/reference/#scatter-modeCuando asignas una variable discreta al color, se genera un trazo por categoría con una leyenda y propiedades de información al pasar el cursor. En cambio, asignar una variable numérica al color produce un trazo y una guía de color, con la opción de personalizar la apariencia de esta guía mediante la función colorbar(). La escala de colores por defecto es viridis, que es perceptualmente uniforme y adecuada incluso para personas con daltonismo común.
p <- plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, alpha = 0.5)
subplot(
add_markers(p, color = ~cyl, showlegend = FALSE) %>%
colorbar(title = "Viridis"),
add_markers(p, color = ~factor(cyl))
)Puedes personalizar la escala de colores por defecto utilizando el argumento “colors”, que acepta nombres de paletas de colores, vectores de colores o funciones de interpolación de colores. Es importante elegir una escala de colores adecuada según el tipo de variable que estás visualizando, utilizando escalas secuenciales para variables numéricas y cualitativas para variables discretas.
col1 <- c("#132B43", "#56B1F7")
col2 <- viridisLite::inferno(10)
col3 <- colorRamp(c("red", "white", "blue"))
subplot(
add_markers(p, color = ~cyl, colors = col1) %>%
colorbar(title = "ggplot2 default"),
add_markers(p, color = ~cyl, colors = col2) %>%
colorbar(title = "Inferno"),
add_markers(p, color = ~cyl, colors = col3) %>%
colorbar(title = "colorRamp")
) %>% hide_legend()col1 <- "Accent"
col2 <- colorRamp(c("red", "blue"))
col3 <- c(`4` = "red", `5` = "black", `6` = "blue", `8` = "green")
subplot(
add_markers(p, color = ~factor(cyl), colors = col1),
add_markers(p, color = ~factor(cyl), colors = col2),
add_markers(p, color = ~factor(cyl), colors = col3)
) %>% hide_legend()add_markers(p, color = I("black"))El argumento “symbol” permite asignar valores de datos a los símbolos de marcador en plotly.js y sigue una semántica similar a la del color, generando trazos o múltiples trazos según el tipo de mapeo utilizado.
p <- plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, alpha = 0.3)
subplot(
add_markers(p, symbol = ~cyl, name = "A single trace"),
add_markers(p, symbol = ~factor(cyl), color = I("black"))
)Se puede cambiar el tipo de símbolo según el número que le corresponda.
subplot(
add_markers(p, symbol = ~cyl, symbols = c(17, 18, 19)),
add_markers(
p, color = I("black"),
symbol = ~factor(cyl),
symbols = c("triangle-up", "diamond", "circle")
)
)Estos símbolos (es decir, el rango visual) también se pueden suministrar directamente al símbolo a través de I(). Por ejemplo, como se muestra en la siguiente figura se fija el símbolo del marcador en forma de diamante.
plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy) %>%
add_markers(symbol = I(18), alpha = 0.5)El argumento “stroke” se utiliza para especificar el color del contorno de un objeto en una visualización y sigue las mismas reglas de asignación de variables que color y símbolo. Por lo general, se utiliza para establecer un color de contorno fijo en lugar de asignar valores de datos a esta propiedad. Puedes controlar el ancho del contorno usando el argumento “span”.
plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, alpha = 0.5) %>%
add_markers(symbol = I(18), stroke = I("black"), span = I(1))En los gráficos de dispersión, los argumentos “size” y “sizes” se utilizan para controlar el tamaño de los marcadores. “Size” determina el área de los marcadores y debe ser una variable numérica, mientras que “sizes” establece los tamaños mínimo y máximo de los círculos en píxeles.
p <- plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, alpha = 0.3)
subplot(
add_markers(p, size = ~cyl, name = "default"),
add_markers(p, size = ~cyl, sizes = c(1, 500), name = "custom")
)## Warning: `line.width` does not currently support multiple values.
## Warning: `line.width` does not currently support multiple values.El argumento “I()” se utiliza para especificar el tamaño directamente en los marcadores, controlando el atributo “marker.size” de plotly.js. También tienes la opción de establecer este atributo directamente si es necesario.
plot_ly(mpg, x = ~cty, y = ~hwy, alpha = 0.3, size = I(30))## No trace type specified:
## Based on info supplied, a 'scatter' trace seems appropriate.
## Read more about this trace type -> https://plotly.com/r/reference/#scatter## No scatter mode specifed:
## Setting the mode to markers
## Read more about this attribute -> https://plotly.com/r/reference/#scatter-modeEl dotplot es un tipo de gráfico que se utiliza para comparar valores numéricos a lo largo de categorías categóricas. Es preferible a los gráficos de sectores y a veces incluso a los gráficos de barras para ciertos tipos de comparaciones. Los dotplots con barras de error son útiles para visualizar estimaciones de coeficientes y su incertidumbre en modelos estadísticos. Pueden generarse en R utilizando paquetes como coefplot y ggcoef, y luego se pueden convertir en gráficos interactivos con plotly.
# Fit a full-factorial linear model
m <- lm(
Sepal.Length ~ Sepal.Width * Petal.Length * Petal.Width,
data = iris
)
# (1) get a tidy() data structure of covariate-level info
# (e.g., point estimate, standard error, etc)
# (2) make sure term column is a factor ordered by the estimate
# (3) plot estimate by term with an error bar for the standard error
broom::tidy(m) %>%
mutate(term = forcats::fct_reorder(term, estimate)) %>%
plot_ly(x = ~estimate, y = ~term) %>%
add_markers(
error_x = ~list(value = std.error),
color = I("black"),
hoverinfo = "x"
)A continuación, se exploran los principios del mapeo estético en líneas y polígonos, y se analizan las diferencias entre add_paths(), add_lines() y add_segments(). También se introduce el concepto de linetype/linetype como un atributo estético relevante para líneas y polígonos.
En ocasiones, para facilitar la percepción de información en un gráfico, es necesario filtrar los datos y utilizar colores, linetypes o símbolos de manera efectiva. Esto se ilustra a continuación, donde se muestran las 5 principales ciudades en términos de ventas mensuales promedio y se utiliza la paleta de colores y linetypes para resaltarlas.
library(dplyr)
top5 <- txhousing %>%
group_by(city) %>%
summarise(m = mean(sales, na.rm = TRUE)) %>%
arrange(desc(m)) %>%
top_n(5)## Selecting by mtx5 <- semi_join(txhousing, top5, by = "city")
plot_ly(tx5, x = ~date, y = ~median) %>%
add_lines(linetype = ~city)Si desea controlar exactamente qué tipo de línea se utiliza para codificar un valor de datos en particular, se puede proporcionar un vector de caracteres con nombre.
ltys <- c(
Austin = "dashdot",
`Collin County` = "longdash",
Dallas = "dash",
Houston = "solid",
`San Antonio` = "dot"
)
plot_ly(tx5, x = ~date, y = ~median) %>%
add_lines(linetype = ~city, linetypes = ltys)La función add_segments() permite conectar dos puntos con una línea, siendo esencial para varios tipos de gráficos útiles como los de pendiente, pesas, velas, entre otros. Estos gráficos son valiosos para comparar valores numéricos en diversas categorías y para visualizar cambios en activos financieros a lo largo del tiempo. Además, los segmentos pueden ser una alternativa útil a las barras, especialmente para animaciones, como se ilustra con una pirámide de población animada.
El gráfico de pendiente es una herramienta efectiva para comparar cambios en mediciones entre varios grupos, ya sea a lo largo de un eje discreto o continuo. Se puede ver como una descomposición de un gráfico de líneas en segmentos múltiples. El paquete R slopegraph facilita la creación de gráficos de pendiente y permite abordar problemas comunes con las etiquetas mediante la edición interactiva de anotaciones utilizando plotly.
Para ver como se realiza este ejemplo se debe leer el cápitulo 12 del siguiente libro Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny
Los gráficos “dumbell” se utilizan para comparar dos clases de valores numéricos en diferentes grupos y son especialmente útiles cuando se quiere ordenar las categorías en función de una métrica específica.
mpg %>%
group_by(model) %>%
summarise(c = mean(cty), h = mean(hwy)) %>%
mutate(model = forcats::fct_reorder(model, c)) %>%
plot_ly() %>%
add_segments(
x = ~c, y = ~model,
xend = ~h, yend = ~model,
color = I("gray"), showlegend = FALSE
) %>%
add_markers(
x = ~c, y = ~model,
color = I("blue"),
name = "mpg city"
) %>%
add_markers(
x = ~h, y = ~model,
color = I("red"),
name = "mpg highway"
) %>%
layout(xaxis = list(title = "Miles per gallon"))Se muestra cómo crear un gráfico de velas para visualizar datos financieros, utilizando el paquete quantmod para obtener los datos de precios de las acciones y trazando segmentos para representar los valores de apertura, cierre, máximo y mínimo de cada día.
#install.packages("quantmod")
library(quantmod)## Loading required package: xts## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric##
## ######################### Warning from 'xts' package ##########################
## # #
## # The dplyr lag() function breaks how base R's lag() function is supposed to #
## # work, which breaks lag(my_xts). Calls to lag(my_xts) that you type or #
## # source() into this session won't work correctly. #
## # #
## # Use stats::lag() to make sure you're not using dplyr::lag(), or you can add #
## # conflictRules('dplyr', exclude = 'lag') to your .Rprofile to stop #
## # dplyr from breaking base R's lag() function. #
## # #
## # Code in packages is not affected. It's protected by R's namespace mechanism #
## # Set `options(xts.warn_dplyr_breaks_lag = FALSE)` to suppress this warning. #
## # #
## #################################################################################
## Attaching package: 'xts'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## first, last## Loading required package: TTR## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoomsft <- getSymbols("MSFT", auto.assign = F)
dat <- as.data.frame(msft)
dat$date <- index(msft)
dat <- subset(dat, date >= "2016-01-01")
names(dat) <- sub("^MSFT\\.", "", names(dat))
plot_ly(dat, x = ~date, xend = ~date, color = ~Close > Open,
colors = c("red", "forestgreen"), hoverinfo = "none") %>%
add_segments(y = ~Low, yend = ~High, size = I(1)) %>%
add_segments(y = ~Open, yend = ~Close, size = I(3)) %>%
layout(showlegend = FALSE, yaxis = list(title = "Price")) %>%
rangeslider()Los gráficos de coordenadas paralelas son una técnica de visualización que permite comparar valores a lo largo de una escala de posición común en más de 3 dimensiones. Plotly.js ofrece un tipo de trazado específico, parcoords, para este propósito, pero también se puede implementar utilizando add_lines() para mayor flexibilidad y control sobre las escalas de los ejes. A menudo, es necesario transformar variables para ponerlas en una escala común, incluso cuando están medidas en escalas similares.
iris$obs <- seq_len(nrow(iris))
iris_pcp <- function(transform = identity) {
iris[] <- purrr::map_if(iris, is.numeric, transform)
tidyr::gather(iris, variable, value, -Species, -obs) %>%
group_by(obs) %>%
plot_ly(x = ~variable, y = ~value, color = ~Species) %>%
add_lines(alpha = 0.3)
}
subplot(
iris_pcp(),
iris_pcp(scale),
iris_pcp(scales::rescale),
nrows = 3, shareX = TRUE
) %>% hide_legend()## Warning: attributes are not identical across measure variables; they will be
## droppedEl argumento de trazo se utiliza para especificar el color del contorno en una visualización, y su ancho se puede controlar para resaltar las marcas en el gráfico. Por lo general, se utiliza para establecer un color de contorno fijo en lugar de asignar valores de datos a él. El ancho del trazo suele ser de alrededor de un píxel para resaltar las marcas en la visualización.
base <- map_data("world", "canada") %>%
group_by(group) %>%
plotly_empty(x = ~long, y = ~lat, alpha = 0.2) %>%
layout(showlegend = FALSE, xaxis = list(scaleanchor = "y"))
base %>%
add_polygons(hoverinfo = "none", color = I("black")) %>%
add_markers(text = ~paste(name, "<br />", pop), hoverinfo = "text",
color = I("red"), data = maps::canada.cities)Las capas de polígonos basadas en puntos dispersos pueden representar varios polígonos utilizando una sola traza de plotly.js de forma predeterminada, lo que puede tener limitaciones en términos de rellenos y capacidad de interacción. Para superar estas limitaciones, se puede usar la función “split” o asignar colores con una variable discreta para dividir los datos de los polígonos en múltiples trazas, lo que permite un mayor control sobre la visualización.
add_polygons(base, split = ~subregion, hoveron = "fills")Las bandas son útiles para representar límites de incertidumbre en función de una variable x. La función “add_ribbons()” crea estas bandas utilizando los argumentos x, ymin y ymax. Para visualizar los valores ajustados y los límites de incertidumbre, se puede utilizar la función “augment()” del paquete broom.
m <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
broom::augment(m) %>%
plot_ly(x = ~wt, showlegend = FALSE) %>%
add_markers(y = ~mpg, color = I("black")) %>%
add_ribbons(ymin = ~.fitted - 1.96 * .se.fit,
ymax = ~.fitted + 1.96 * .se.fit,
color = I("gray80")) %>%
add_lines(y = ~.fitted, color = I("steelblue"))