Tarea 2 samir cabrera

A continuacion se muestran las diferentes graficas que se quieren llegar a cumplir como objetivo de la tarea:

Imagen de referencia de trabajo

A continuacion se muestran las graficas logradas por el estudiante, posteriormente se mostrara el codigo y cada una de las graficas previamente mostradas.

Imagen final de trabajo

carga de datos

library(ggplot2)
library(pdftools)
library(dplyr)
library(gridExtra)
library(treemapify)
library(knitr)

data <- all.weeks.global

filtracion de la grafica del mosaico

# Convertir la columna V6 a numérico
data$V6 <- as.numeric(data$V6)

Warning: NAs introduced by coercion

# Filtrar los datos no numéricos en V6 (opcional)
data <- data[!is.na(data$V6), ]

# Sumar las horas vistas por cada categoría en V2
frecuencia <- data %>%
  group_by(V2) %>%
  summarise(total_hours = sum(V6)) %>%
  ungroup()

# Crear el treemap
p1<-ggplot(frecuencia, aes(area = total_hours, fill = V2, label = V2)) +
  geom_treemap() +
  geom_treemap_text(place = "centre", colour = "black", alpha = 0.7, min.size = 0) +
  labs(title = "Horas vistas por Categoría")
print(p1)

filtracion de informacion de top 5 shows vistos

# Filtrar data
filtered_data <- data %>%
  filter(V2 %in% c("TV (English)", "TV (Non-English)")) %>%
  mutate(V6 = as.numeric(V6))

# Resumir los datos por serie (V4) y temporada (V5)
summarized_data <- filtered_data %>%
  group_by(V4, V5) %>%
  summarise(total_hours = sum(V6), .groups = "drop") %>%
  arrange(desc(total_hours)) %>%
  top_n(5)

Selecting by total_hours

# Imprimir la tabla
kable(summarized_data, caption = "Top 5 Series y Temporadas por Horas Vistas")

Top 5 Series y Temporadas por Horas Vistas

V4	V5	total_hours
Squid Game	Squid Game: Season 1	2315500000
Stranger Things	Stranger Things 4	1887310000
Wednesday	Wednesday: Season 1	1806850000
DAHMER	DAHMER: Monster: The Jeffrey Dahmer Story	962470000
Money Heist	Money Heist: Part 5	905230000

NA

filtracion de la primera grafica

show_name <- "Squid Game"
season_name <- "Squid Game: Season 1"

show_data <- data %>%
  filter(V4 == show_name & V2 == "TV (Non-English)" & V5 == season_name & !is.na(V1) & !is.na(V6))

show_data$V3 <- as.numeric(as.character(show_data$V3))
show_data$V6 <- as.numeric(as.character(show_data$V6))
show_data$V6_million <- show_data$V6 / 1000000

#grafica de vistas por millon 
bar_plot <- ggplot(show_data, aes(x = factor(V1), y = V6_million)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill="red") +
  labs(x = "Semanas", y = "Millones de Vistas", title = paste("Vistas Semanales del", show_name, " ,temporada: ", season_name)) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))


#grafica de weekly rank
line_plot <- ggplot(show_data, aes(x = V1, y = V3, group = 1)) +
  geom_line(color = "red") +
  labs(x = "Semanas", y = "Weekly Rank", title = paste("Weekly Rank del",show_name, " ,temporada: ", season_name)) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

grid.arrange(bar_plot, line_plot, ncol = 1)

filtracion de la segunda grafica

show_name <- "Stranger Things"
seasons <- c("N/A", "Stranger Things 2", "Stranger Things 3", "Stranger Things 4")
show_data <- data %>%
  filter(V4 == show_name & V2 == "TV (English)" & V5 %in% seasons & !is.na(V1) & !is.na(V6))

show_data$V3 <- as.numeric(as.character(show_data$V3))
show_data$V6 <- as.numeric(as.character(show_data$V6))
show_data$V6_million <- show_data$V6 / 1000000

# Gráfica de vistas por millón
bar_plot <- ggplot(show_data, aes(x = factor(V1), y = V6_million, fill = V5)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(x = "Semanas", y = "Millones de Vistas", title = paste("Vistas Semanales del", show_name)) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))

# Gráfica de ranking semanal
line_plot <- ggplot(show_data, aes(x = V1, y = V3, group = V5, color = V5)) +
  geom_line() +
  labs(x = "Semanas", y = "Weekly Rank", title = paste("Weekly Rank del", show_name)) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))

grid.arrange(bar_plot, line_plot, ncol = 1)

filtracion de la tercera grafica

show_name <- "Stranger Things"
seasons <- c("N/A")
show_data <- data %>%
  filter(V4 == show_name & V2 == "TV (English)" & V5 %in% seasons & !is.na(V1) & !is.na(V6))

show_data$V3 <- as.numeric(as.character(show_data$V3))
show_data$V6 <- as.numeric(as.character(show_data$V6))
show_data$V6_million <- show_data$V6 / 1000000

# Assignar colores a cada temporada
season_colors <- c("N/A" = "red")

# Gráfica de vistas por millón
bar_plot2 <- ggplot(show_data, aes(x = factor(V1), y = V6_million, fill = V5)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(x = "Semanas", y = "Millones de Vistas", title = paste("Vistas Semanales del", show_name)) +
  scale_fill_manual(values = season_colors) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))

# Gráfica de ranking semanal
line_plot2 <- ggplot(show_data, aes(x = V1, y = V3, group = V5, color = V5)) +
  geom_line() +
  labs(x = "Semanas", y = "Weekly Rank", title = paste("Weekly Rank del", show_name)) +
  scale_color_manual(values = season_colors) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))

grid.arrange(bar_plot2, line_plot2, ncol = 1)