Bar Charts - R

barplot() - ggplot2 - lattice

El presente documento muestra como crear diagramas de barras (Bar Charts) en el lenguaje de programación R, utilizando la función base barplot(), así como los paquetes ggplot2 y lattice, incluiremos código de Python y el uso de la librerías Matplotlib y Seaborn.
Autor
Afiliación
Renzo Cáceres Rossi

Hablamos R

Fecha de Publicación

September 14, 2022

Fin Documento

Importante

Recomendamos instalar las últimas versiones de R,RStudio,Python y Quarto

Diagramas de Barras

El diagrama de barras (Bar Chart) es un gráfico estadístico que nos permite representar la distribución de frecuencias de variables cualitativas y cuantitativas discretas; nuestro objetivo es pasar del lápiz y papel al uso de los lenguajes de programación R version 4.2.1 (2022-06-23 ucrt)(R Core Team, 2022) y Python 3.9.7(Van Rossum & Drake Jr, 1995), recomendamos la lectura del libro El Arte de Programar en R(Santana Sepúlveda et al., 2014); compartimos la siguiente imagen como referencia.

Data Set - mtcars

mtcars es un data set que ya viene precargado al momento de instalar el lenguaje de programación R en nuestro sistema, haremos uso de dicho data set para la creación de distintos diagramas de barras, de las 11 variables y 32 observaciones que lo componen nos enfocaremos en las variables cyl (cilindro) y gear (engranajes) como se muestra a continuación.

Código 
summary(mtcars)
      mpg             cyl             disp             hp       
 Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
 1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
 Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
 Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
 3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
 Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
      drat             wt             qsec             vs        
 Min.   :2.760   Min.   :1.513   Min.   :14.50   Min.   :0.0000  
 1st Qu.:3.080   1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   1st Qu.:0.0000  
 Median :3.695   Median :3.325   Median :17.71   Median :0.0000  
 Mean   :3.597   Mean   :3.217   Mean   :17.85   Mean   :0.4375  
 3rd Qu.:3.920   3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90   3rd Qu.:1.0000  
 Max.   :4.930   Max.   :5.424   Max.   :22.90   Max.   :1.0000  
       am              gear            carb      
 Min.   :0.0000   Min.   :3.000   Min.   :1.000  
 1st Qu.:0.0000   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
 Median :0.0000   Median :4.000   Median :2.000  
 Mean   :0.4062   Mean   :3.688   Mean   :2.812  
 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
 Max.   :1.0000   Max.   :5.000   Max.   :8.000
Código 
summary(mtcars$cyl)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  4.000   4.000   6.000   6.188   8.000   8.000
Código 
cyl_table <- sqldf("select cyl,count(cyl) as cantidad from mtcars group by cyl")

cyl_table
  cyl cantidad
1   4       11
2   6        7
3   8       14
Código 
summary(mtcars$gear)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  3.000   3.000   4.000   3.688   4.000   5.000
Código 
gear_table <- sqldf("select gear,count(gear) as cantidad from mtcars group by gear")

gear_table
  gear cantidad
1    3       15
2    4       12
3    5        5
Código 
summary(mtcars$carb)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  1.000   2.000   2.000   2.812   4.000   8.000
Código 
carb_table <- sqldf("select carb,count(carb) as cantidad from mtcars group by carb")

carb_table
  carb cantidad
1    1        7
2    2       10
3    3        3
4    4       10
5    6        1
6    8        1

mtcars - SQL

SQLDF(Grothendieck, 2017) es un paquete del lenguaje de programación R que nos permite ejecutar sentencias SQL sobre data frames, tomaremos con base el data set mtcars, así como sus variables cyl (cilindros), gear (engranajes) y carb (carburadores).

var_cyl

Código 
cyl_table <- sqldf("select cyl,count(cyl) as cantidad from mtcars group by cyl")

cyl_table
  cyl cantidad
1   4       11
2   6        7
3   8       14

var_gear

Código 
gear_table <- sqldf("select gear,count(gear) as cantidad from mtcars group by gear")

gear_table
  gear cantidad
1    3       15
2    4       12
3    5        5

var_carb

Código 
carb_table <- sqldf("select carb,count(carb) as cantidad from mtcars group by carb")

carb_table
  carb cantidad
1    1        7
2    2       10
3    3        3
4    4       10
5    6        1
6    8        1

install.packages(“ggplot2”)
install.packages(“lattice”)
install.packages(“reticulate”)
install.packages(“sqldf”)
library(ggplot2)
library(lattice)
library(reticulate)
library(sqldf)

Bar Chart - barplot()

La función barplot() nos permite crear diagramas de barras (Bar Charts) en el lenguaje de programación R, utilizaremos la variable cyl (cilindros) para crear el gráfico estadístico respectivo, como se muestra en la siguiente imagen.

Código 
x <- table(mtcars$cyl)

colores <- c("orange","blue","purple")

barplot(x,xlab="Cilindros",ylab="Frecuencias",main="Número de Cilindros",col=colores)

Bar Chart creado con la función base barplot()

Bar Chart - ggplot2

ggplot2(Wickham, 2016) es un paquete del lenguaje de programación que nos permite crear gráficos estadísticos de gran calidad, haremos uso de la variable cyl (cilindros) para la creación del gráfico estadístico respectivo, como se muestra a continuación.

Código 
ggplot(mtcars,aes(cyl)) + geom_bar(fill=colores) + labs(x="Cillindros",y="Frecuencias",title="Número de Cilindros") + theme_dark()

Bar Chart creado con ggplot2

Recomendamos R for Data Science - Cognitive Class https://cognitiveclass.ai/courses/r-101

Bar Chart - Lattice

Lattice(Sarkar, 2008) es un paquete del lenguaje de programación R, que nos permite crear gráficos estadísticos de muy buena calidad, nos enfocaremos en la variable cyl (cilindros) para la creación del gráfico estadístico respectivo, como se muestra a continuación.

Código 
barchart(x,xlab="Cilindros",ylab="Frecuencias",main="Número de Cilindros",col=colores,horizontal=FALSE)

Bar Chart creado con lattice

mtcars - cyl & gear

A continuación, mostramos como unir dos diagramas de barras (Bar Charts) en un solo gráfico, tomando como base el data set mtcars, así como sus variables cyl (cilindros) y gear (engranajes).

Código 
y <- table(mtcars$gear)

par(mfrow=c(1,2))

barplot(x,xlab="Cilindros",ylab="Frecuencias",main="Número de Cilindros",col=colores)

barplot(y,xlab="Engranajes",ylab="Frecuencias",main="Número de Engranajes",col=rainbow(3))

Bar Charts creado con la función barplot()

Consejo!!!

El uso de Markdown mejora la estructura y presentación de tus documentos Quarto

Bar Charts - Matplotlib

Matplotlib(Hunter, 2007) es una librería del lenguaje de programación Python, que nos permite crear gráficos estadísticos de gran calidad, RMarkdown(Allaire et al., 2022) nos permite trabajar con otros lenguajes de programación tales como C++, SQL, Julia, entre muchos otros; a continuación mostramos un diagrama de barras (Bar Chart) creado con Matplotlib.

Código 

eje_x = ['Python', 'R', 'Node.js', 'PHP']
 

eje_y = [50,20,35,47]
 

plt.bar(eje_x, eje_y)
 
plt.ylabel('Cantidad de usuarios')
 

plt.xlabel('Lenguajes de programación')
 

plt.title('Usuarios de lenguajes de programación')
 

plt.show()

Bar Chart creado con Matplotlib

Bar Charts - Seaborn

Seaborn(Waskom, 2021) es una librería de Python que nos permite crear gráficos estadísticos de gran calidad, fue creada tomando como base Matplotlib.

Código 

eje_x = [4,6,8]

eje_y = [11,7,14]

sns.barplot(x=eje_x,y=eje_y)

plt.title("Número de cilindros")

plt.xlabel("Cilindros")

plt.ylabel("Frecuencias")

plt.show()

Bar Chart creado con Seaborn

Nota

Quarto permite ejecutar código de R,Python,Julia y Observable JS

Markdown - RMarkdown - Quarto

A continuación, mostramos los logos que identifican a las herramientas Markdown1,RMarkdown2 y Quarto3

Figura 1: Logo Markdown

Figura 2: Logo RMarkdown

Figura 3: Logo Quarto

YouTube - Tutorial

Compartimos el siguiente tutorial tomado de la plataforma YouTube que muestra como crear diagramas de barras (Bar Charts) en el lenguaje de programación Python, utilizando las librerías Matplotlib y Seaborn.

Inicio Documento

Referencias

Allaire, J., Xie, Y., McPherson, J., Luraschi, J., Ushey, K., Atkins, A., Wickham, H., Cheng, J., Chang, W., & Iannone, R. (2022). rmarkdown: Dynamic Documents for R. https://github.com/rstudio/rmarkdown
Grothendieck, G. (2017). sqldf: Manipulate R Data Frames Using SQL. https://CRAN.R-project.org/package=sqldf
Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), 90-95. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55
R Core Team. (2022). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/
Santana Sepúlveda, S., Mateos Farfán, E., et al. (2014). El arte de programar en R: un lenguaje para la estadı́stica. México: Instituto Mexicano de Tecnologı́a del Agua. UNESCO. Comité Nacional ….
Sarkar, D. (2008). Lattice: Multivariate Data Visualization with R. Springer. http://lmdvr.r-forge.r-project.org
Van Rossum, G., & Drake Jr, F. L. (1995). Python reference manual. Centrum voor Wiskunde en Informatica Amsterdam.
Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. Journal of Open Source Software, 6(60), 3021. https://doi.org/10.21105/joss.03021
Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. https://ggplot2.tidyverse.org

Notas

  1. Markdown es un lenguaje de marcado ligero, que permite configurar la estructura y presentación de nuestros documentos, para luego convertirlos a formatos HTML.↩︎

  2. RMarkdown es un paquete del lenguaje de programación R, que nos permite crear documentos científicos y técnicos para convertirlos a formatos tales como HTML,PDF,Word entre otros.↩︎

  3. Quarto es un sistema de publicación de documentos científicos y técnicos, que nos permite ejecutar código de R,Python,Julila y Observable JS.↩︎