Introducción
ggplot2 es una de las herramientas de tydiverse que se utiliza para la creación de gráficos de alta calidad para publicación. El lenguaje de ggplot2 está basado en The Grammar of Graphics. ggplot2 incluye varias funciones para seleccionar las variables a graficar y el tipo de gráfica a realizar.
#install.packages(c("ggplot2", "dplyr", "Lock5Data"))
library(ggplot2) # Crear gráficos de alta calidad
library(dplyr) # Manipulación de datos##
## 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##Gráficos de cajas y bigotes
Vamos a leer y explorar los datos del dataframe Young Blood que viene con Lock5Data. Este dataframe proviene de un estudio en donde se realizó una transfusión de plasma de ratones jovenes a ratones ancianos, para evaluar si es posible revertir el envejecimiento cerebral.
Los datos provienen de las siguientes referencias sciencenews.org y Science.
## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"## tibble [30 x 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Plasma : chr [1:30] "Old" "Old" "Old" "Old" ...
## $ Runtime: int [1:30] 19 21 22 25 28 29 29 31 36 42 ...
## - attr(*, "spec")=List of 2
## ..$ cols :List of 2
## .. ..$ Plasma : list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "collector_character" "collector"
## .. ..$ Runtime: list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "collector_integer" "collector"
## ..$ default: list()
## .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "collector_guess" "collector"
## ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"## [1] 30 2## [1] "Plasma" "Runtime"## # A tibble: 6 x 2
## Plasma Runtime
## <chr> <int>
## 1 Old 19
## 2 Old 21
## 3 Old 22
## 4 Old 25
## 5 Old 28
## 6 Old 29## [1] Old Old Old Old Old Old Old Old Old Old Old Old
## [13] Old Young Young Young Young Young Young Young Young Young Young Young
## [25] Young Young Young Young Young Young
## Levels: Old Young## [1] 19 21 22 25 28 29 29 31 36 42 50 51 68 27 28 31 35 39 40 45 46 55 56 59 68
## [26] 76 90 90 90 90
Ahora vamos a crear el mismo gráfico con ggplot2. La estructura de ggplot2 es la siguiente:
ggplot(data= , mapping= aes(x= , y= )) + geom()
En data vamos a ingresar el objeto en el cual se encuentra guardado el dataframe y en aes vamos a ingresar las varibles a graficar y les vamos a asignar un eje, además de características como color, tamaño y forma.
En geom() vamos a indicar el tipo de gráfico, por ejemplo:
- Para gráficos de línea: geom_abline() geom_hline() geom_vline()
- Para gráficos de barras: geom_bar() geom_col() stat_count()
- Para gráficos de calor: geom_bin_2d() stat_bin_2d()
- Para gráfico en blanco: geom_blank()
- Para gráficos de cajas y bigotes: geom_boxplot() stat_boxplot()
- Para gráficos de violín: geom_violin() stat_ydensity()
Si quieres explorar más acerca de los tipos de gráficos de ggplot puedes consultar el siguiente enlace
Ahora construiremos el gráfico de cajas y bigotes con las variables Runtime y Plasma
Si lo queremos graficar en posición horizontal invertimos la posición de los ejes.
Si queremos graficar con muescas utilizamos notch = T.
## notch went outside hinges. Try setting notch=FALSE.
Si queremos asignar colores podemos utilizar una paleta de colores o utilizar un código de colores HEX.
También podemos asignar forma y color a los outliers.
ggplot(data=YoungBlood, aes(x=Plasma, y=Runtime)) +
geom_boxplot(fill="brown4", colour= "#000000", outlier.colour = "red", outlier.shape = 1)
Podemos colocar los valores de los datos de forma dispersa sobre el gráfico.
ggplot(data=YoungBlood, aes(x=Plasma, y=Runtime)) +
geom_boxplot(fill="brown4", colour= "#000000", outlier.colour = "red", outlier.shape = 1) +
geom_jitter(width = 0.2)
Podemos cambiar de un gráfico de cajas y bigotes a un gráfico de violin
ggplot(data=YoungBlood, aes(x=Plasma, y=Runtime)) +
geom_violin(fill="brown4", colour= "#000000", outlier.colour = "red",
outlier.shape = 1) +
geom_jitter(width = 0.2)## Warning: Ignoring unknown parameters: outlier.colour, outlier.shape
Ahora vamos a explorar la base de datos iris, que contiene datos de mediciones florales de especies del género Iris (Iridiace).
## [1] "data.frame"## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
## $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
## $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
## $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
## $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
## $ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...## [1] 150 5## [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" "Species"## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosaAhora vamos a crear algunas columnas adicionales y posteriormente realizaremo algunos graficos.
iris<-iris %>%
mutate(Slen=Sepal.Length*Sepal.Width, Plen=Petal.Length*Petal.Width) %>%
mutate(
Slen.m= case_when(
Slen <15 ~ "Pequeño",
Slen >=15 & Slen <=20 ~ "Mediano",
Slen >20 ~ "Grande",
TRUE ~ "otro"
)
)
names(iris)## [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" "Species"
## [6] "Slen" "Plen" "Slen.m"## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Slen Plen Slen.m
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 17.85 0.28 Mediano
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 14.70 0.28 Pequeño
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 15.04 0.26 Mediano
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 14.26 0.30 Pequeño
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 18.00 0.28 Mediano
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 21.06 0.68 Grandeggplot(iris, aes(Species, y=Sepal.Length)) +
geom_boxplot(aes(colour=Slen.m),outlier.colour = "red",
outlier.shape = 1)
ggplot(iris, aes(Slen.m, y=Sepal.Length)) +
geom_boxplot(aes(colour=Species),outlier.colour = "red",
outlier.shape = 1)+
xlab("Tamaño de los sépalos") + ylab("Longitud de los sépalos (mm)")
ggplot(iris, aes(Slen.m, y=Sepal.Length)) +
geom_violin(aes(colour=Species))+
xlab("Tamaño de los sépalos") + ylab("Longitud de los sépalos (mm)")
