Crear diagramas de Barras (Bar Charts) en el lenguaje de programación R

Utilizando la función base barplot() y los paquetes ggplot2 y lattice.

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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) , así como el paquete RMarkdown¹, recomendamos la lectura del libro El Arte de Programar en R(Santana Sepúlveda et al., 2014); compartimos la siguiente imagen como referencia.

0.1 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.

0.1.1 mtcars

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

0.1.2 var_cyl

summary(mtcars$cyl)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   4.000   4.000   6.000   6.188   8.000   8.000

0.1.3 var_gear

summary(mtcars$gear)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   3.000   3.000   4.000   3.688   4.000   5.000

0.1.4 var_carb

summary(mtcars$carb)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.000   2.000   2.000   2.812   4.000   8.000

0.2 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.

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 barplot()

0.3 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.

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

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

0.4 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.

x <- table(mtcars$cyl)

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

0.5 SQL - MySQL

select Code,Country_name,Continente from country;

Displaying records 1 - 20

Code	Country_name	Continente
ABW	Aruba	North America
AFG	Afghanistan	Asia
AGO	Angola	Africa
AIA	Anguilla	North America
ALB	Albania	Europe
AND	Andorra	Europe
ANT	Netherlands Antilles	North America
ARE	United Arab Emirates	Asia
ARG	Argentina	South America
ARM	Armenia	Asia
ASM	American Samoa	Oceania
ATA	Antarctica	Antarctica
ATF	French Southern territories	Antarctica
ATG	Antigua and Barbuda	North America
AUS	Australia	Oceania
AUT	Austria	Europe
AZE	Azerbaijan	Asia
BDI	Burundi	Africa
BEL	Belgium	Europe
BEN	Benin	Africa

0.6 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).

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))

0.7 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.

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()

0.8 YouTube - Tutorial

Compartimos el siguiente tutorial tomado de la plataforma YouTube que muestra como crear diagramas de barras (Bar Charts) haciendo uso de la función barplot() y el paquete ggplot2 del lenguaje de programación R;utilizaremos el paquete vembedr(Lyttle, 2021) para añadir un vídeo de YouTube a nuestro documento RMarkdown.

embed_url("https://www.youtube.com/watch?v=EkxRj02iaLk&t=6s") %>% 
  use_align("center")

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Referencias Bibliográficas

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

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

Lyttle, I. (2021). vembedr: Embed Video in HTML. https://CRAN.R-project.org/package=vembedr

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.

Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. https://ggplot2.tidyverse.org

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