library(ggplot2)Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3library(gapminder)Gráficos com ggplot2
ggplot(dados): inicializa um objeto ggplot.
geoms: define o tipo de mapa.
geom_line
geom_point
geom_bar
geom_boxplot
geom_smooth
geom_histogram
geom_density
geom_area
geom_abline
geom_tile
aes(): define mapeamentos estéticos.
x e y
color
fill
shape
size
labs(): define os rótulos dos eixos x e y, e do título.
theme(): permite personalizar a aparência geral do gráfico, como cores, tamanhos de fonte, fundo e outros elementos visuais.
facet_wrap() e facet_grid(): dividem o gráfico com base em uma ou duas variáveis categóricas, respectivamente.
scale_XXXX(): Controla a escala dos eixos e de outras características visuais, como cores e tamanhos.
coord_XXXX(): Define a coordenação do sistema de referência do gráfico.
brazil <- gapminder[gapminder$country == "Brazil", ]Gráfico de linha
ggplot(brazil) +
geom_line(mapping = aes(x = year, y = gdpPercap, color = "red")) +
labs(title = "PIB per capita ao longo dos anos", x = "Ano", y = "PIB per capita")
Gráfico de pontos
ggplot(brazil) +
geom_point(mapping = aes(x = year, y = pop, color = lifeExp)) +
labs(title = "População do Brasil ao longo dos anos", x = "Ano", y = "População")
ano <- subset(gapminder, year == 2007 & continent == "Americas")Gráfico de barras
ggplot(ano, aes(x = pop, y = country, fill = lifeExp)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.5) +
scale_fill_gradient(low = "black", high = "green") +
labs(title = "População por País Americano em 2007", x = "População", y = "País")
Sobreposição de gráficos
ggplot(mtcars, aes(y = mpg, x = disp)) +
geom_point(shape = 5, size = 4, color = "green") +
geom_smooth(method = "lm")`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Múltiplos gráficos
ggplot(mtcars, aes(x = disp, y = mpg)) +
geom_point(shape = 6) +
facet_wrap(~ cyl)
Personalização da Legenda
head(PlantGrowth) weight group
1 4.17 ctrl
2 5.58 ctrl
3 5.18 ctrl
4 6.11 ctrl
5 4.50 ctrl
6 4.61 ctrlbp <- ggplot(data = PlantGrowth, aes(x = group, y = weight, fill = group)) +
geom_boxplot()
bp
#Alterar a ordem dos itens da legenda
bp + scale_fill_discrete(breaks=c("trt1", "ctrl", "trt2"))
#Renomear a legenda
bp + labs(fill = "Exp")
# Tamanho do texto da legenda
bp + theme (legend.text = element_text(size = 12)) 
# Remover o titulo da legenda
bp + theme(legend.title = element_blank())
#Remover a legenda
bp + guides(fill = FALSE)Warning: The `<scale>` argument of `guides()` cannot be `FALSE`. Use "none" instead as
of ggplot2 3.3.4.
#Modificando textos
bp + scale_fill_discrete(name = "Experimento",
breaks = c("ctrl", "trt1", "trt2"),
labels = c("Control", "Treatment 1", "Treatment 2"))
#Modificando as cores
bp + scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
#Modificando a posicao da legenda
bp + theme(legend.position="top") #bottom, left, right
Personalização dos eixos
# Histograma
ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) +
geom_histogram(binwidth = 2, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.8) +
labs(x = "Milhas por Galão", y = "Frequência") +
scale_x_continuous(breaks = seq(0, 40, by = 2), limits = c(10, 35)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 10, by = 2)) +
theme_minimal()Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
(`geom_bar()`).
Personalização do tema
# theme()
# Rótulos dos eixos
# axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
# axis.text.y = element_text(angle = 0, hjust = 1)
# Tamanho do texto dos títulos dos eixos
# axis.title = element_text(size = 14)
# Tamanho e alinhamento do título do gráfico
# plot.title = element_text(size = 16, hjust = 0.5)
# Linhas da grade: major = principal | minor = secundária
# panel.grid.major.x = element_line(color = "", linetype = "")
# panel.grid.minor.x = element_line(color = "", linetype = "")
# panel.grid.major.y = element_line(color = "", linetype = "")
# panel.grid.minor.y = element_line(color = "", linetype = "")
# linetype: solid(sólida), dashed(tracejada), dotted(pontilhada)
# Remover todas as linhas da grade
# panel.grid = element_blank()
# Remover linhas verticais da grade
# panel.grid.major.x = element_blank()
# panel.grid.major.y = element_blank()
# Remover linhas horizontais da grade
# panel.grid.minor.y = element_blank()
# panel.grid.minor.x = element_blank()Gráfico de densidade
ggplot(mtcars, aes(x = hp)) +
geom_density(fill = "skyblue", color = "darkblue", alpha = 0.7) +
labs(x = "Potência em cavalos (hp)",
y = "Densidade") +
theme_minimal()
Gráfico de pizza
ggplot(mtcars, aes(x = "", fill = factor(cyl))) +
geom_bar(width = 1, stat = "count") +
geom_text(aes(label = ..count..), stat = "count", position = position_stack(vjust = 0.5)) +
coord_polar("y") +
theme_minimal() +
theme(
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank()
)Warning: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
ℹ Please use `after_stat(count)` instead.
dados_2007 <- gapminder[gapminder$year == 2007, ]
soma_populacao_por_continente <- aggregate(pop ~ continent, data = dados_2007, sum)
ggplot(soma_populacao_por_continente, aes(x = "", y = pop, fill = continent)) +
geom_bar(width = 1, alpha = 0.7, stat = "identity") +
coord_polar("y") +
labs(title = "Proporção da População Mundial por Continente em 2007") +
theme_minimal() +
theme(
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank()
)
Gráfico para séries temporais
print(economics)# A tibble: 574 × 6
date pce pop psavert uempmed unemploy
<date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1967-07-01 507. 198712 12.6 4.5 2944
2 1967-08-01 510. 198911 12.6 4.7 2945
3 1967-09-01 516. 199113 11.9 4.6 2958
4 1967-10-01 512. 199311 12.9 4.9 3143
5 1967-11-01 517. 199498 12.8 4.7 3066
6 1967-12-01 525. 199657 11.8 4.8 3018
7 1968-01-01 531. 199808 11.7 5.1 2878
8 1968-02-01 534. 199920 12.3 4.5 3001
9 1968-03-01 544. 200056 11.7 4.1 2877
10 1968-04-01 544 200208 12.3 4.6 2709
# ℹ 564 more rows#Variações percentuais para a coluna psavert
economics$returns_perc <- c(0, diff(economics$psavert)/economics$psavert[-length(economics$psavert)])
ggplot(economics, aes(x=date)) +
geom_line(aes(y=returns_perc)) +
labs(title="Variação dos retornos percentuais ao longo do tempo",
caption="Source: Economics",
y="Returns %")
##Por mês
library(lubridate)
Attaching package: 'lubridate'The following objects are masked from 'package:base':
date, intersect, setdiff, unioneconomics_m <- economics[1:24, ]
lbls <- paste0(month.abb[month(economics_m$date)], " ", lubridate::year(economics_m$date))
brks <- economics_m$date
ggplot(economics_m, aes(x=date)) +
geom_line(aes(y=returns_perc), color = "red") +
labs(title="Série temporal por mês das 24 primeiras observações",
caption="Source: Economics",
y="Returns %") +
scale_x_date(labels = lbls,
breaks = brks) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust=0.5),
panel.grid.minor = element_blank()) 
##Por ano
economics_y <- economics[1:90, ]
brks <- economics_y$date[seq(1, length(economics_y$date), 12)]
lbls <- lubridate::year(brks)
ggplot(economics_y, aes(x=date)) +
geom_line(aes(y=returns_perc), color = "green") +
labs(title="Série temporal por ano das 90 primeiras observações",
y="Returns %") +
scale_x_date(labels = lbls,
breaks = brks) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust=0.5),
panel.grid.minor = element_blank()) 
Gráfico sazonal
library(forecast)Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
method from
as.zoo.data.frame zoo head(AirPassengers) Jan Feb Mar Apr May Jun
1949 112 118 132 129 121 135ggseasonplot(AirPassengers) + labs(title="International Airline Passengers")
head(nottem) Jan Feb Mar Apr May Jun
1920 40.6 40.8 44.4 46.7 54.1 58.5subset_nottem <- window(nottem, start=c(1920, 1), end=c(1925, 12))
ggseasonplot(subset_nottem) + labs(title="Air temperatures at Nottingham Castle")
Heatmap
head(airquality) Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1 41 190 7.4 67 5 1
2 36 118 8.0 72 5 2
3 12 149 12.6 74 5 3
4 18 313 11.5 62 5 4
5 NA NA 14.3 56 5 5
6 28 NA 14.9 66 5 6ggplot(airquality, aes(x = Month, y = Day, fill = Temp)) +
geom_tile(color = "white") +
scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
labs(x = "Mês",
y = "Dia",
fill = "Temperatura") +
theme_minimal()
head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosaggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Sepal.Width)) +
geom_tile(color = "black") +
geom_text(aes(label = Sepal.Width), color = "white", size = 2) +
coord_fixed() +
labs(x = "Espécie",
y = "Comprimento da Sépala",
fill = "Largura da Sépala") +
theme_minimal()