Carregar pacotes ggplot2 e MASS e carregar dataframe Cars93.
library(ggplot2)
library(MASS)
View(Cars93)
Primeira coisa é criar um data frame, assim como o de base R:
type.frame <- data.frame(table(Cars93$Type))
Usar a função `colnamespara dar nome às variáveis:
colnames(type.frame) <- c("Type", "Frequency")
type.frame
## Type Frequency
## 1 Compact 16
## 2 Large 11
## 3 Midsize 22
## 4 Small 21
## 5 Sporty 14
## 6 Van 9
E finalmente, o gráfico, eixo x = Frequency e y= Type; adicionando a função geom_point.
ggplot(type.frame, aes(x=Frequency,y=Type)) + geom_point()
Para organizar as categorias no eixo y, respeitando a ordem que são medidas no eixo x, requer uma pequena mudança no mapeamento, com pontos maiores geom_point = 4, e funções adicionais da aparência do gráfico, os temas: theme(), theme_bw- remove o fundo cinza; theme - a)remove as linhas verticais da grade e b) enegrece as linhas ; labs- muda o rótulo do eixo y.:
ggplot(type.frame, aes(x=Frequency,y= reorder (Type, Frequency))) + geom_point(size=4) + theme_bw() + theme(panel.grid.major.x = element_blank(), panel.grid.major.y = element_line(color = "black", linetype = "dotted")) + labs(y="Type")
Referências
Schmuller, Joseph. Análise Estatística com R - Para leigos - Tradução da 2a edição. Alta Books Editora. 2019.
Oliveira, Paulo; Guerra, Saulo; McDonnell, Robert. Ciência de Dados com R. Introdução.Editora IBPAD. Brasília. 2018. Disponível em: {https://cdr.ibpad.com.br/cdr-intro.pdf}