Libreria GGPLOT

Importación de librerias

library(dplyr)
library(ggplot2)

Importar dataset

df <- read.csv(file = 'data/df_random.csv', sep = ',')
head(df, 3)
  col1 col2 col3 col4   col5    col6
1 19.9 19.6 18.2 1976 Tipo 3 Clase C
2 20.2 20.3 18.6 1977 Tipo 1 Clase A
3 20.2 19.4 18.4 1978 Tipo 2 Clase D

Capas de GGPLOT

La libreria ggplot permite generar gráficos por medio de niveles o capas que se van creando unas tras otra según sean requeridas. Las capas mas importantes son:

  • Data
  • Aesthetics
  • Geometries
  • Facets
  • Theme

1. GGPLOT - Data

La primera capa data inserta el dataframe en el objeto ggplot.

ggplot(df)

2. GGPLOT - Aesthetic

La capa aesthetic permite configurar las variables que iran en los ejes X e Y asi como su apariencia.

ggplot(df, aes(x = col1, y = col2))

3. GGPLOT - Geometries

La capa geometries muestra la forma en que se representara la información según el tipo dato utilizado (numerico o categorico). La configuración de esta capa modifica la apariencia general de los datos.

Las geometrias más usadas son:

  • geom_point()
  • geom_histogram()
  • geom_bar()
  • geom_line()
  • geom_boxplot()
  • geom_violin()
ggplot(df, aes(x = col1, y = col2)) +
  geom_point()

Estas son las 3 mínimas capas necesarias para representar la información. Para un mejor orden, la capa geometria puede contener a las otras dos capas anteriores, aunque en algunos casos sera necesario colocarlo dentro del argumento ggplot().

ggplot() +
  geom_point(data = df, aes(x = col1, y = col2))

Modificando la apariencia por medio de la capa geom

ggplot() +
  geom_point(data = df,
             aes(x = col1, y = col2),
             color = "blue",
             shape = 19)

Modificando la apariencia por medio de la capa aes

ggplot() +
  geom_point(data = df,
             aes(x = col1, y = col2, color = col5, shape = col5))

4. GGPLOT - Facets

La capa facets permite agrupar los datos en gráficas independientes según su categoria.

ggplot() +
  geom_point(data = df,
             aes(x = col1, y = col2, color = col6, shape = col6)) +
  facet_wrap(~ df$col6)

5. GGPLOT - Theme

La capa theme modifica la apariencia de la gráfica. Por ejemplo:

  • theme_minimal()
  • theme_gray()
  • theme_dark()
  • theme_void()
  • theme_classic()
ggplot() +
  geom_point(data = df,
             aes(x = col1, y = col2, color = col6, shape = col6)) +
  facet_wrap(~ df$col6) +
  theme_minimal()

Tambien se puede modificar los elementos del gráfico, como el título, ejes y leyenda con la capa labs.

ggplot() +
  geom_point(data = df,
             aes(x = col1, y = col2, color = col5)) +
  theme(plot.title = element_text(color = "blue", size = 13, face = "bold", hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 8, hjust = 0.5),
        plot.caption = element_text(face = "italic", hjust = 0),
        axis.title.x = element_text(size = 10, face = "bold"),
        axis.title.y = element_text(size = 10, face = "bold"),
        legend.position = c(0.9, 0.25)) +
  labs(title = "Titulo del diagrama",
       subtitle = "Subtitulo del diagrama",
       caption = "Descripcion",
       color = "Leyenda",
       x = "Eje X",
       y = "Eje Y")

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