Reto 1

Graficos de barras

Datos: Ranking de empresas en Florida 2003

df <- data.frame(Empresa = 
                   c("Disney World", 
                      "Florida Hospital", 
                      "Publix Supermarkets Inc",
                      "Walmart Stores Ind",
                      "Univaersal Orlando"), 
                 Asalariados = 
                   c(51600,
                     19283,
                     14995,
                     14995,
                     12000))
knitr::kable(df)

Empresa	Asalariados
Disney World	51600
Florida Hospital	19283
Publix Supermarkets Inc	14995
Walmart Stores Ind	14995
Univaersal Orlando	12000

head(df)

##                   Empresa Asalariados
## 1            Disney World       51600
## 2        Florida Hospital       19283
## 3 Publix Supermarkets Inc       14995
## 4      Walmart Stores Ind       14995
## 5      Univaersal Orlando       12000

library(ggplot2)
ggplot(data=df, aes(x=Empresa, y=Asalariados)) + geom_bar(stat="identity")

Grafico de barras horizontalmente.

ggplot(data=df, aes(x=Empresa, y=Asalariados)) + geom_bar(stat="identity") + coord_flip()

Grafico de barras con ancho reducido

ggplot(data=df, aes(x=Empresa, y=Asalariados)) + geom_bar(stat="identity", width=0.3)

Grafico con relleno y delineado de barras a color

ggplot(data=df, aes(x=Empresa, y=Asalariados)) + geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="pink")

Grafico sin lineas de delineado

p<- library(ggplot2)
ggplot(data=df, aes(x=Empresa, y=Asalariados)) + geom_bar(stat="identity", fill="purple") + theme_minimal()

p

## [1] "ggplot2"   "stats"     "graphics"  "grDevices" "utils"     "datasets" 
## [7] "methods"   "base"

Graficos de barra agrupados.

library(ggplot2)

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

specie<- c(rep("sorgho", 3),rep("poacee", 3), rep("banana", 3), rep("trticum", 3))
condition<- rep(c("normal","stress","Nitrogen") , 4)
value<- abs(rnorm(12 , 0, 15))
data<- data.frame(specie, condition, value)
knitr::kable(data)

specie	condition	value
sorgho	normal	10.6522308
sorgho	stress	30.0864142
sorgho	Nitrogen	20.1120398
poacee	normal	1.0965013
poacee	stress	4.7714386
poacee	Nitrogen	16.9392925
banana	normal	0.7530239
banana	stress	11.4349928
banana	Nitrogen	10.4625130
trticum	normal	6.2078520
trticum	stress	5.1851287
trticum	Nitrogen	4.5952815

head(data)

##   specie condition     value
## 1 sorgho    normal 10.652231
## 2 sorgho    stress 30.086414
## 3 sorgho  Nitrogen 20.112040
## 4 poacee    normal  1.096501
## 5 poacee    stress  4.771439
## 6 poacee  Nitrogen 16.939293

ggplot(data, aes(fill=condition, y=value, x= specie))+ geom_bar(position="dodge", stat="identity")

grafico de barras apilado

ggplot(data, aes(fill=condition, y=value, x=specie))+ geom_bar(position="stack", stat="identity")

Grafico Circular

library(ggplot2)
 library(dplyr)

data <- data.frame(group = 
                     c("Transporte", 
                       "Alojamiento", 
                       "Alimentaión", 
                       "Gastos de matricula",
                       "Varios"), 
                   value = c(31, 25, 12, 20, 12))
knitr::kable(data)

group	value
Transporte	31
Alojamiento	25
Alimentaión	12
Gastos de matricula	20
Varios	12

ggplot(data, aes(x = "", y = value, fill=group)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y", start = 0)

library(ggplot2)
library(dplyr)

data <- data %>% 
  arrange(desc(group)) %>%
  mutate(prop = value / sum(data$value) *100) %>%
  mutate(ypos = cumsum(prop)- 0.5*prop )
require(scales)

## Loading required package: scales

ggplot(data, aes(x="", y = prop, fill=group)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1, color="white") +
  coord_polar("y", start=0) +
  theme_void() + 
  theme(legend.position="none") +
  
  geom_text(aes(y = ypos, label = percent(value/100)), color = "white", size=6) +
  scale_fill_brewer(palette="Set1")

Diagram de pareteo

df<-data.frame(Error=c("Códigos de procedimientos y diagnósticos",
                     "Información de proveedor", 
                     "Información del paciente",
                     "Tablas de precios",
                     "Solicitudes de contratos",
                     "Ajustes de los proveedores",
                     "Otros"), Frecuencia=c(40,9,6,17,37,7,4))
knitr::kable(df)

Error	Frecuencia
Códigos de procedimientos y diagnósticos	40
Información de proveedor	9
Información del paciente	6
Tablas de precios	17
Solicitudes de contratos	37
Ajustes de los proveedores	7
Otros	4

head(df)

##                                      Error Frecuencia
## 1 Códigos de procedimientos y diagnósticos         40
## 2                 Información de proveedor          9
## 3                 Información del paciente          6
## 4                        Tablas de precios         17
## 5                 Solicitudes de contratos         37
## 6               Ajustes de los proveedores          7

library(ggQC)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x= Error,y=Frecuencia))+ stat_pareto(point.color="blue",point.size=4,line.color="black",bars.fill=c("purple","blue"))+theme(axis.text.x=element_text(angle=15))