2VA Ciencia de dados

VADeaths

# Visualizando o dataset
print(VADeaths)

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

# Definindo 5 cores (uma para cada uma das 5 faixas etárias/linhas do dataset)
cores <- c("#E74C3C", "#3498DB", "#2ECC71", "#F39C12", "#9B59B6")

# Gráfico de barras agrupadas (beside = TRUE)
barplot(
  VADeaths,
  beside    = TRUE,
  col       = cores,
  main      = "Taxa de Mortalidade na Virgínia (1940)",
  xlab      = "Grupo Populacional",
  ylab      = "Taxa de Mortalidade (por 1000 habitantes)",
  ylim      = c(0, 85),
  legend.text = rownames(VADeaths),
  args.legend = list(
    x      = "topright",
    title  = "Faixa Etária",
    bty    = "n",
    cex    = 0.85
  )
)

ClassificaçãoDoença

# Dados dos 20 pacientes
dados <- c("moderado","leve","leve","severo","leve",
           "moderado","moderado","moderado","leve","leve",
           "severo","leve","moderado","moderado","leve",
           "severo","moderado","moderado","moderado","leve")

# Contagem por categoria
contagem <- table(dados)
contagem <- contagem[c("leve","moderado","severo")]  # ordenar do leve ao severo

# Porcentagens
pct <- round(100 * contagem / sum(contagem), 1)
rotulos <- paste0(pct, "%")

# Cores
cores_pizza <- c("#2ECC71", "#F39C12", "#E74C3C")

# Gráfico de pizza
pie(
  contagem,
  labels  = rotulos,
  col     = cores_pizza,
  main    = "Classificação da Doença em 20 Pacientes",
  radius  = 0.9
)

# Legenda
legend(
  "bottomright",
  legend = names(contagem),
  fill   = cores_pizza,
  title  = "Estágio",
  bty    = "n",
  cex    = 0.9
)

USArrests

library(plotly)
library(dplyr)


df <- USArrests %>%
  mutate(City = rownames(USArrests)) %>%
  arrange(desc(Murder)) %>%
  slice(1:5)

df$City <- factor(df$City, levels = df$City)

fig <- plot_ly(df, x = ~City, y = ~Murder, type = "bar",
               name = "Murder", marker = list(color = "#E74C3C")) %>%
  add_trace(y = ~Rape,    name = "Rape",    marker = list(color = "#3498DB")) %>%
  add_trace(y = ~Assault, name = "Assault", marker = list(color = "#2ECC71")) %>%
  layout(
    title      = "Top 5 Estados Mais Violentos dos EUA",
    barmode    = "group",
    xaxis      = list(title = "Cidade (Estado)"),
    yaxis      = list(title = "Ocorrências por 100.000 habitantes"),
    legend     = list(title = list(text = "Tipo de Crime"))
  )

fig

Orange

library(plotly)

Orange$Tree <- factor(Orange$Tree, levels = 1:5)

fig2 <- plot_ly(
  data = Orange,
  x = ~age,
  y = ~circumference,
  color = ~Tree,
  colors = c("#E74C3C", "#3498DB", "#2ECC71", "#F39C12", "#9B59B6"),
  type = "scatter",
  mode = "lines+markers",
  text = ~paste0("Árvore ", Tree, " — idade: ", age, " dias — circ.: ", circumference, " mm"),
  hoverinfo = "text"
) %>%
layout(
  title  = "Crescimento das Laranjeiras ao Longo do Tempo",
  xaxis  = list(title = "Idade (dias)"),
  yaxis  = list(title = "Circunferência do Tronco (mm)"),
  legend = list(title = list(text = "Árvore"))
)

fig2