Introdução

Apresentaremos alguns exemplos de diferentes códigos para plotar gráficos no R.

Gráfico de Dispersão

Exemplo da relação pobreza e renda com dados de Alagoas retirados do Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil.

Usaremos o pacote scatterD3.

aula<-url("https://sites.google.com/site/andersonmoreiraadossantos/base-de-dados/aula.RData")
load(aula)
library("scatterD3")

scatterD3(data = pobreza , x = renda, y = pobreza)
scatterD3(data = pobreza, x = renda, y = pobreza, point_size = 100, 
          point_opacity = 0.5, hover_size = 4, hover_opacity = 1, lab=mun)
scatterD3(data = pobreza, x = renda, y = pobreza, lab = mun, labels_size = 9)
scatterD3(data = pobreza, x = renda, y = pobreza, hover_size = 4,
           col_var = meso, symbol_var = micro)
scatterD3(data = pobreza, x = renda, y = pobreza, hover_size = 4, lab = mun,
          col_var = meso, symbol_var = micro)

Gráfico de Barras

Evolução do PIB per capita em (US$ de 2005 em PPP) do Brasil Coreia do Sul e Argentina. A fonte de dados é o PWT 7.1. Usaremos o pacote plotly.

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
PIB<-url("https://sites.google.com/site/andersonmoreiraadossantos/base-de-dados/PIB.RData")
load(PIB)

plot_ly(data, x = ~factor(Ano), y = ~PIB_per_capita, type = 'bar', name = 'Brasil') %>%
  add_trace(y = ~PIB_per_capita.1, name = 'Coreia') %>%
  add_trace(y = ~PIB_per_capita.2, name = 'Argentina') %>%
  layout(yaxis = list(title = 'PIB per capita'), barmode = 'group')

Gráfico de Pizza

Saúde autoavaliada das crianças da área rural do Brasil com base nos dados da PNAD(2008).

Dada a finalidade descritiva, não usaremos o desenho da amostra complexa da PNAD(2008).

saude_a<-url("https://sites.google.com/site/andersonmoreiraadossantos/base-de-dados/saude_a.RData")
load(saude_a)
plot_ly(df, labels = ~group, values = ~value, type = 'pie') %>%
  layout(title = 'Saúde Autoavaliada, PNAD (2008)',
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))