Ejercicio II Visualización y Distribución de Datos

Más tipos de gráficos con la gramática de ggplot

Como haz visto, ggplot proporciona una forma sencilla y flexible de crear gráficos en R.
En general, la estructura de un gráfico en ggplot sigue la siguiente forma:
- Datos: el conjunto de datos que se utilizará para el gráfico.
- Estética: los atributos visuales que se mapean a las variables del conjunto de datos.
- Geometría: el tipo de gráfico que se desea crear.
Por lo general, se sigue el siguiente formato:
- ggplot(data = datos, mapping = aes(x = variable_x, y = variable_y)) + geom_tipo()

Diferentes gráficos, código muy similar

Observa cómo el código para diferentes tipos de gráficos es muy similar.
Para mostrar esto usaremos los datos de gapminder y el dataset Argentina que ya hemos cargado por ti.
Observa el código que usamos para generar el gráfico de dispersión, el gráfico de líneas y el gráfico de barras.

En los siguientes ejemplos vamos a utilizar disintos paquetes de R que utilizan una gramática muy similar a ggplot.
El objetivo es que veas cómo la gramática de los gráficos es muy similar en diferentes paquetes de R. Sin embargo, el gráfico resultante puede ser muy diferente.

El siguiente gráfico es interactivo. Puedes pasar el cursor sobre los puntos para ver información adicional.
Observa que la estructura del código es muy similar a la que hemos visto en ggplot, solo que en lugar de usar geom_point() usamos geom_point_interactive() y para visualizarlo, en lugar de usar plot() o print() usamos girafe(ggobj = ). El argumento tooltip es para mostrar información adicional al pasar el cursor sobre los puntos, en este caso, el modelo del auto que está en la variable model. data_id es para identificar cada punto de manera única. hover_nearest es para que al pasar el cursor sobre los puntos, se muestre la información del punto más cercano.
Vamos a usar el dataset mpg que ya viene cargado en R y corresponde a datos de consumo de combustible de diferentes autos.

Aunque el siguiente gráfico es un poco diferente, observa que la estructura del código es muy similar a la que hemos visto en ggplot.
En lugar de ggplot() usamos leaflet(), en lugar de geom_ usamos add_ y en lugar de aes(x, y) usamos lng y lat para las coordenadas.

Explora este enlace y este enlace y busca algunas gráficas que te parezcan interesantes.
Intenta reeplicar la gráfica en tu RStudio de tu computadora. Puedes usar la consola que está en la parte inferior de la página, aunque te recomiendo que lo hagas en tu RStudio para mayor compatibilidad.
Estas páginas vienen con el código necesario para replicar las gráficas.
Intenta modificar los datos y los atributos visuales para ver cómo cambia la gráfica.
Elige alguna gráfica que tenga un codigo facil de entender con la gramática de ggplot que hemos visto en este módulo.
El objetivo es que veas que con lo poco que hemos visto en este módulo, puedes crear gráficas muy interesantes y complejas gracias a que se tiende a seguir una gramática muy similar en diferentes paquetes de R.
Como verás, hay paquetes muy especializados que te permiten crear gráficas muy interesantes y complejas para tu área de estudio.