ggplot2

Rafael Catoia

18 de abril de 2016

ggplot2

Criado em 2005 Hadley Wickham, Winston Chang
Em 2009, foi lançada a versão 0.9 que corrigia alguns ‘bugs’ e algumas mudanças que ajudaram na sua internacionalização
Em 2014, Hadley Wickham, anunciou que não iriam adicionar novas funções no pacote, mas que continuariam fazendo revisões para concertar os bugs.

Tópicos

Como instalar e Carregar
Sintaxe
Gráficos de Barras
Gráfico de Pontos
Gráfico de Dispersão
Densidades
Densidades 2D
Mapas
Histogramas
Violin Plot

Como instalar e Carregar

#install.packages(ggplot2)
library(ggplot2)
#install.packages("dplyr")
library(dplyr)
#install.packages("ggthemes")
library(ggthemes)
#install.packages("maps")
library(maps)
#install.packages("ggExtra")
library(ggExtra)
library(knitr)
dados= mpg
conjunto= iris

Sintaxe

Fazer gráficos do ggplot2 podem parecer um pouco complicados no começo. Isso porque ele possui uma sintaxe um pouco diferente dos plots “normais”.

A primeira coisa a se fazer quando se utiliza o ggplot é mapear.

ggplot(conjunto,aes())

O que vai no eixo x?

O que vai no eixo y?

Tamanho dos elementos?

Forma dos elementos?

Cor dos elementos?

Após definido o terreno, adicionamos as formas:

+geom_bar() +geom_jitter() +geom_boxplot() +geom_density() +geom_density2d() +etc..

E como adicionar título? +ggtitle(“Novo título”)

Como adicionar legenda nos eixos? +xlab(“Legenda X”) +ylab(“Legenda y”)

Como mudar a legenda? + guides(fill=guide_legend(title=“New Legend Title”))

Como mudar a posição da legenda? +theme(legend.position=“bottom”) ou “Top” ou c(x,y)

Gráficos de Barra

ggplot(dados,aes(as.factor(cyl)))+geom_bar()

ggplot(dados,aes(as.factor(cyl)))+
geom_bar(color="deepskyblue",size=1,fill="deepskyblue4",alpha=0.5)

ggplot(dados,aes(x=as.factor(cyl),fill=as.factor(year)))+geom_bar()

ggplot(dados,aes(x=as.factor(cyl),fill=year))+geom_bar()+facet_wrap(~year)

ggplot(dados,aes(as.factor(year),fill=as.factor(cyl)))+geom_bar()

ggplot(dados,aes(as.factor(cyl),fill=as.factor(year)))+geom_bar()+ggtitle("Contagem de carros com diferentes número de cilindros")+xlab("Número de Cilindros") + ylab("Contagem")+theme(legend.position="bottom")

theme_set(theme_bw(base_size = 18))
ggplot(dados,aes(as.factor(cyl),fill=as.factor(year)))+geom_bar()+
  ggtitle("Contagem de carros com diferentes número de cilindros")+
  xlab("Número de Cilindros") + ylab("Contagem")+theme(legend.position="bottom")+ 
  theme(legend.text = element_text(face = "bold")) + guides(fill=guide_legend(title="New Legend Title"))+scale_fill_brewer(palette="Set1")

Gráficos de Pontos

dados$year=as.factor(dados$year)
dados$cyl=as.factor(dados$cyl)

ggplot(dados,aes(year,displ))+geom_jitter()

ggplot(dados,aes(year,displ))+geom_jitter(width = 0.4,size=5,color="red")

ggplot(dados,aes(year,displ,color=year))+geom_jitter(width=0,size=4)+coord_flip()

ggplot(dados,aes(year,displ,color=cyl))+geom_jitter(size=4,width = 0.2)+ scale_colour_brewer(palette="Spectral")

ggplot(dados,aes(year,displ,color=cyl))+geom_jitter(size=4,width = 0.2)+ scale_colour_brewer(palette="BrBG") #OrRd,Dark2,BrBG

ggplot(dados,aes(year,displ,color=cyl,shape=drv))+geom_jitter(size=4,width = 0.2,alpha=0.8)+ scale_colour_brewer(palette="BrBG")

a=ggplot(dados,aes(year,displ,color=cyl))+geom_jitter(size=4,width = 0.2,alpha=0.5)+geom_boxplot(color="black",alpha=0.3,width=0.4)

a+coord_flip()

dados2=dados
dados2=dados2 %>% mutate(categoria=cty/2)
dados2$categoria=ifelse(dados2$categoria<9,1,0)
dados2$categoria=as.factor(dados2$categoria)

ggplot(dados2,aes(year,displ,color=cyl))+geom_jitter(size=4,width = 0.2,alpha=0.5)+geom_boxplot(color="black",alpha=0.4,width=0.5)+facet_grid(~categoria)

Gráficos de Dispersão

ggplot(dados,aes(x=displ,y=hwy))+geom_point()

ggplot(dados,aes(x=cty,y=hwy,size=displ,shape=year,color=class))+geom_point(alpha=0.5)

ggplot(dados,aes(x=cty,y=hwy,size=displ,shape=year,color=class))+geom_point(alpha=0.5)+facet_wrap(~cyl)

ggplot(dados,aes(x=cty,y=hwy,size=displ,color=class,shape=year))+geom_point(alpha=0.5)+ scale_colour_brewer(palette="OrRd")

# Utilizando o Conjunto Iris

ggplot(conjunto,aes(x=Sepal.Length,Sepal.Width))+geom_point()

ggplot(conjunto,aes(x=Sepal.Length,Sepal.Width,size=Petal.Length,color=Petal.Width,shape=Species))+geom_point(alpha=0.8)

ggplot(conjunto,aes(x=Sepal.Length,Petal.Length,size=Sepal.Width,color=Petal.Width))+geom_point(alpha=0.8)+ theme_stata()

ggplot(conjunto,aes(x=Petal.Length,Petal.Width,size=Sepal.Length,color=Sepal.Width))+geom_point(alpha=0.8)+theme_economist()

ggplot(conjunto,aes(x=Petal.Length,Petal.Width,size=Sepal.Length,color=Sepal.Width))+geom_point(alpha=0.8)+facet_wrap(~Species)

Densidades

ggplot(dados,aes(displ))+geom_density()

ggplot(dados,aes(displ))+geom_density(adjust=0.2)

ggplot(dados,aes(displ))+geom_density(adjust=3)

ggplot(dados,aes(displ,color=year))+geom_density()

ggplot(dados,aes(displ,color=year))+geom_density(alpha=0.7,fill="white",size=1)+ scale_colour_brewer(palette="Set1")

ggplot(dados,aes(displ,fill=year))+geom_density(alpha=0.4,color="black")+facet_wrap(~cyl)

dados5=dados %>% filter(cyl!=5)

ggplot(dados5,aes(displ,fill=year))+geom_density(alpha=0.4,color="black")+facet_wrap(~cyl)

theme_set(theme_minimal())

ggplot(dados5,aes(displ,fill=year))+geom_density(alpha=0.4,color="black")+facet_wrap(~cyl)

theme_set(theme_classic())

ggplot(dados5,aes(displ,fill=year))+geom_density(alpha=0.4,color="black")+facet_wrap(~cyl)

theme_set(theme_economist())

ggplot(dados5,aes(displ,fill=year))+geom_density(alpha=0.4,color="black")+facet_wrap(~cyl)

ggplot(dados5,aes(displ,fill=year))+geom_density(alpha=0.4,color="black")+facet_wrap(~cyl)+theme_hc()+ scale_colour_hc()

Densidades Bivariadas

theme_set(theme_bw(base_size = 16))
ggplot(conjunto,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point()+geom_density2d()

ggplot(conjunto,aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width,size=Sepal.Length,color=Sepal.Width))+geom_point()+
  stat_density_2d(geom = "raster", aes(fill = ..density..), contour = FALSE,alpha=0.8)

p <- ggplot(conjunto,aes(x=Petal.Length,y=Petal.Width,size=Sepal.Length,color=Sepal.Width,shape=Species)) + geom_point()
p

ggExtra::ggMarginal(p, type = "density")

Mapas

crimes <- data.frame(state = tolower(rownames(USArrests)), USArrests)
crimesm <- reshape2::melt(crimes, id = 1)
if (require(maps)) {
  states_map <- map_data("state")
  ggplot(crimes, aes(map_id = state)) +
    geom_map(aes(fill = Murder), map = states_map) +
    expand_limits(x = states_map$long, y = states_map$lat)

  last_plot() + coord_map()
  ggplot(crimesm, aes(map_id = state)) +
    geom_map(aes(fill = value), map = states_map) +
    expand_limits(x = states_map$long, y = states_map$lat) +
    facet_wrap( ~ variable)
}

Histogramas

ggplot(dados,aes(displ))+geom_histogram()

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

ggplot(dados,aes(displ))+geom_histogram(binwidth = 0.4,color="black",fill="red")

ggplot(dados,aes(displ,color=cyl,fill=cyl))+geom_histogram(binwidth = 0.6,alpha=0.8)+facet_wrap(~year)

ggplot(dados,aes(displ))+geom_histogram(binwidth = 0.6,color="black",fill="red")+ theme_calc()+ scale_colour_calc()+facet_wrap(~year+cyl)

Violin Plot

theme_set(theme_bw(base_size = 16))

ggplot(conjunto,aes(Species,Petal.Length))+geom_violin()

ggplot(conjunto,aes(Species,Petal.Length))+geom_violin(draw_quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75),fill="deepskyblue")

ggplot(conjunto,aes(Species,Petal.Length,fill=Species,color=Species,shape=Species))+geom_jitter(size=3)+
  geom_violin(draw_quantiles = c(0.25,0.5,0.75),alpha=0.5)

ggplot(conjunto,aes(Species,Petal.Length,fill=Species,color=Species,shape=Species))+
  geom_jitter(size=3,color="black",width = 0.5,alpha=0.7)+geom_violin(draw_quantiles = c(0.25,0.5,0.75),alpha=0.5,color="black",size=0.7)

ggplot(dados2,aes(categoria ,displ,fill=categoria,shape=categoria))+
  geom_jitter(alpha=0.8,size=3)+ geom_violin(alpha=0.5,draw_quantiles = c(0.25,0.5,0.75),size=0.7,color="black")+
  facet_wrap(~year)+theme_tufte()