Recursos gráficos:

Sobre el material de la clase

En este tema abordaremos diferentes formas de presentar los datos con recursos gráficos
El material fue concebido partiendo de un enfoque más simple al más complejo
La idea es que usuarios principiantes puedan producir todos los gráficos
Para la construcción de este material fueron adaptados los ejemplos disponibles en: Simple Gantt charts in R with ggplot2 and Microsoft Excel - Cédric Scherer

Sobre ggplot2:

El ggplot2 es un paquete del lenguaje de programación estadística R
Es una herramienta robusta y llena de funcionalidades, construida para visualización de datos

Preparación:

Instalando los paquetes:

R es un lenguaje de programación muy poderoso y ampliamente utilizado para análisis de datos.
Sin embargo, la mayor parte de sus funcionalidades avanzadas están disponibles a través de paquetes.
Los paquetes en R, como “ggplot2”, son colecciones de funciones, datos y documentación que amplían las capacidades básicas de R.
No es necesario descargar e instalar más de una vez los paquetes en R. Sin embargo, cada vez que R se reinicia es necesario cargar los paquetes que serán utilizados en los análisis.

# En esta mentoría, usamos los paquetes "tidyverse" y "ggplot2"

# Instalar:

# install.packages("tidyverse") # remover el comentario (#) si necesita instalar
# install.packages("ggplot2")

# Cargar:
library("tidyverse")

Cargando los datos:

En este ejemplo vamos a usar los datos del Estudio Nacional de Morbilidad y Mortalidad sobre Contaminación del Aire de Estados Unidos (National Morbidity and Mortality Air Pollution Study - NMMAPS).

Para fines didácticos los datos fueron restringidos para Chicago entre los años 1997 y 2000.

La matriz está en formato .csv y hospedada en un directorio online. Basta seguir el código para importar automáticamente.

chic <- readr::read_csv("https://avilaf.github.io/dados/chicago-nmmaps-custom.csv")

## Rows: 1461 Columns: 10
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr  (3): city, season, month
## dbl  (6): temp, o3, dewpoint, pm10, yday, year
## date (1): date
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

# al usar "::namespace" (no es necesario cargar el paquete)
# es una función interesante cuando usamos muchos paquetes en un único script
# o un paquete es utilizado solamente para una función puntual



tibble::glimpse(chic) # para transponer y visualizar los datos

## Rows: 1,461
## Columns: 10
## $ city     <chr> "chic", "chic", "chic", "chic", "chic", "chic", "chic", "chic…
## $ date     <date> 1997-01-01, 1997-01-02, 1997-01-03, 1997-01-04, 1997-01-05, …
## $ temp     <dbl> 36.0, 45.0, 40.0, 51.5, 27.0, 17.0, 16.0, 19.0, 26.0, 16.0, 1…
## $ o3       <dbl> 5.659256, 5.525417, 6.288548, 7.537758, 20.760798, 14.940874,…
## $ dewpoint <dbl> 37.500, 47.250, 38.000, 45.500, 11.250, 5.750, 7.000, 17.750,…
## $ pm10     <dbl> 13.052268, 41.948600, 27.041751, 25.072573, 15.343121, 9.3646…
## $ season   <chr> "Winter", "Winter", "Winter", "Winter", "Winter", "Winter", "…
## $ yday     <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18…
## $ month    <chr> "Jan", "Jan", "Jan", "Jan", "Jan", "Jan", "Jan", "Jan", "Jan"…
## $ year     <dbl> 1997, 1997, 1997, 1997, 1997, 1997, 1997, 1997, 1997, 1997, 1…

class(chic) # ¿cuál es la clase del objeto "chic"?

## [1] "spec_tbl_df" "tbl_df"      "tbl"         "data.frame"

head(chic, 10) # visualizar el encabezado

## # A tibble: 10 × 10
##    city  date        temp    o3 dewpoint  pm10 season  yday month  year
##    <chr> <date>     <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl> <chr>  <dbl> <chr> <dbl>
##  1 chic  1997-01-01  36    5.66    37.5  13.1  Winter     1 Jan    1997
##  2 chic  1997-01-02  45    5.53    47.2  41.9  Winter     2 Jan    1997
##  3 chic  1997-01-03  40    6.29    38    27.0  Winter     3 Jan    1997
##  4 chic  1997-01-04  51.5  7.54    45.5  25.1  Winter     4 Jan    1997
##  5 chic  1997-01-05  27   20.8     11.2  15.3  Winter     5 Jan    1997
##  6 chic  1997-01-06  17   14.9      5.75  9.36 Winter     6 Jan    1997
##  7 chic  1997-01-07  16   11.9      7    20.2  Winter     7 Jan    1997
##  8 chic  1997-01-08  19    8.68    17.8  33.1  Winter     8 Jan    1997
##  9 chic  1997-01-09  26   13.4     24    12.1  Winter     9 Jan    1997
## 10 chic  1997-01-10  16   10.4      5.38 24.8  Winter    10 Jan    1997

# Note que tenemos muchos tipos de variables: categóricas, numéricas, discretas, continuas...

Antes de continuar…

Elementos básicos ggplot2:

El ggplot2 usa una sintaxis de capas que permite construir gráficos de forma incremental y modular. Cada capa añade un elemento al gráfico, como los datos, mapeos estéticos (colores, tamaños, etc.) y geometrías (puntos, barras, líneas, etc.). Esto hace el código más legible y fácil de modificar.

Vamos a trabajar con algunos elementos del ggplot2:

1 - Data: Los datos brutos que desea graficar.

2 - Geometries ‘geom_’: Las formas geométricas que representarán los datos.

3 - Aesthetics ‘aes()’: Estética de los objetos geométricos y estadísticos, como posición, color, tamaño, forma y transparencia

4 - Scales ‘scale_’: Relacionar los datos con las dimensiones estéticas, como rango de datos para ancho del gráfico o valores de factor para colores.

5 - Statistical transformations ‘stat_’: Resumir estadísticamente los datos, como calcular cuantiles, curvas ajustadas y sumas.

6 - Coordinate system ‘coord_’: Transformación usada para mapear coordenadas de datos en el espacio de graficación de datos.

7 - Facets ‘facet_’: La disposición de los datos en una grilla de gráficos.

8 - Visual themes ‘theme()’: Los patrones visuales generales de un gráfico, como fondo, grillas, ejes, fuente predeterminada, tamaños y colores.

Gráficos simples:

# el primer paso es definir el conjunto de datos (data) y los ejes

# en la función siguiente tenemos los datos + argumento 'aes' posicionales (x e y)
ggplot(data = chic, 
       aes(x = date, 
           y = temp))

Note que no fue definida una capa con la graficación de los datos propiamente dichos.

# también es posible atribuir la graficación a un ggobject ('g'<-)

(g <- ggplot(chic, aes(x = date, y = temp))) # base

# y usar ese objeto para agregar capas en la graficación:

g + geom_point() # gráfico de dispersión de puntos

g + geom_line() # gráfico de líneas

g + geom_line() + geom_point() # líneas y puntos

Alteraciones en el visual:

Podemos hacer algunas ediciones estéticas en la propiedad “geom”, como alterar colores y formas.

# para alterar los colores:
g + geom_point(color = "firebrick", 
               shape = "diamond", 
               size = 2)

# Para más opciones de colores: 
# http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf

# paletas de colores: RColorBrewer::display.brewer.all()

# RColorBrewer::brewer.pal(n = 3, name = "Set1")

# con superposición de capas es solo mantener el patrón:

g + geom_point(color = "firebrick",
               shape = "diamond",
               size = 2) +
  geom_line(color = "firebrick", 
            linetype = "dotted", 
            size = .3)

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Ajustar el tema también altera el visual del gráfico. Existen muchas opciones de temas disponibles.

# ajustar el tema para bw
theme_set(theme_bw())

g + geom_point(color = "firebrick")

Otras opciones de colores y temas:

Existen algunos paquetes con temas listos, como “ggthemes” y “hrbrthemes”.

Además, cada capa puede utilizar un color independiente.

# cambiar el color de las líneas y puntos:

ggplot(chic, aes(x = date, y = o3)) +
  geom_line(color = "gray") +
  geom_point(color = "darkorange2") +
  labs(x = "Año", y = "Ozono")

Elementos textuales:

Títulos de los ejes:

# Dos grafías diferentes para los mismos resultados:

# 1
ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)")

# 2
ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  xlab("Año") +
  ylab("Temperatura (°F)")

Superíndices (^):

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", 
       y = expression
       (paste("Temperatura (", degree ~ F, ")"^"(El ejemplo es norteamericano, por eso no usamos grados Celsius!)")))

Estética de los títulos de los ejes:

Cuando los dos títulos (x e y) son iguales:

# dentro de 'theme()'
# modificar el elemento 'axis.title = ' o 'axis.title.x' y 'axis.title.y'
# dentro de 'element_text = ':
# size
# color
# face (bold, italic, bold.italic)

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(axis.title = element_text(size = 15, color = "firebrick",
                                  face = "italic"))

Formateo independiente de los títulos de los ejes:

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(axis.title.x = element_text(color = "sienna", size = 15),
        axis.title.y = element_text(color = "orangered", size = 15))

Formateo básico de los dos ejes con alteraciones específicas en x e y:

# ('axis.title = ' + 'axis.title.y')

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(axis.title = element_text(color = "sienna", size = 15, face = "bold"),
        axis.title.y = element_text(face = "bold.italic"))

Alterando estética del texto de los ejes:

Esta parte es similar al tema anterior, pero con el argumento ‘axis.text’ o ‘axis.text.x’ y ‘axis.text.y’

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (ºF)") +
  theme(axis.text = element_text(color = "dodgerblue", size = 12),
        axis.text.x = element_text(face = "italic"))

Rotar el texto del eje:

# 'angle' dentro de 'theme(axis.text = (angle = ))'

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 50, vjust = 1, hjust = 1, size = 12))

Remover los títulos de los ejes:

# argumento labs()

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = NULL, y = "")

# Observe que NULL remueve el elemento (similarmente a element_blank()) mientras que comillas vacías "" mantendrán el espaciado para el título del eje y simplemente no imprimirán nada.

Ajustes de espaciado y visualización:

Espaciado entre ejes y títulos de los ejes:

# con la capa theme()
# argumento vjust (alineación vertical)

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(axis.title.x = element_text(vjust = 0, size = 15),
        axis.title.y = element_text(vjust = 2, size = 15))

Ajuste del margen:

“top”, “right”, “bottom” y “left” son argumentos que pueden ser usados en la función “theme()” del paquete ggplot2 para controlar la posición de los títulos, etiquetas y leyendas en un gráfico. Específicamente:

“top” define la posición del título principal del gráfico
“right” controla la posición de la leyenda
“bottom” posiciona las etiquetas de los ejes X e Y
“left” determina la posición de los títulos de los ejes

Los argumentos están dispuestos en orden top, right, bottom, left es decir: margin(t, r, b, l). Para recordar esta secuencia usamos la palabra t-r-oub-l-e.

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 10), size = 15),
        axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 15))

Limitar la amplitud del eje:

Con subsetting

# 'subsetting': (realiza un subconjunto de los datos primero)

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  ylim(c(0, 50))

## Warning: Removed 777 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).

Otra opción (zooming):

# zooming: (sin espacio)

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
coord_cartesian(ylim = c(0, 50))

Un ejemplo con gráfico boxplot:

Opción subsetting

# zoom

ggplot(chic, aes(x = factor(year), y = temp)) +
  geom_boxplot(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  coord_cartesian(ylim = c(0, 50))

Otra opción (zooming):

# subset (recorta los datos antes de la graficación)

ggplot(chic, aes(x = factor(year), y = temp)) +
  geom_boxplot(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  ylim(c(0, 50))

## Warning: Removed 777 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).

Títulos:

Agregar un título:

g +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  ggtitle("Temperaturas en Chicago")

Para agregar más argumentos use la función labs()

# labs() Para agregar más argumentos:

g +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)",
       title = "Temperaturas en Chicago",
       subtitle = "Patrón estacional de temperaturas diarias de 1997 a 2001",
       caption = "Datos: NMMAPS",
       tag = "Fig. 1")

Ajustar propiedades del título del gráfico:

La función theme() funciona para: plot.subtitle, plot.caption, plot.caption, legend.title, legend.text, y axis.title y axis.text

g +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)",
       title = "Temperaturas en Chicago") +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",
                                  margin = margin(10, 0, 10, 0),
                                  size = 14))

Ajustar posición del título:

Aquí usamos la función hjust()

# hjust

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = NULL,
       title = "Temperaturas en Chicago",
       caption = "Datos: NMMAPS") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 16, face = "bold.italic"))

Cambiando el espacio y cortando líneas en el título:

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  ggtitle("Temperaturas en Chicago\nde 1997 a 2001") +
  theme(plot.title = element_text(lineheight = .8, size = 16))

Leyendas:

Atribuir leyenda:

Una opción para atribuir leyendas es el argumento color()

#  color = season

ggplot(chic,
       aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)")

Remover leyenda:

Puede ser realizado con la función theme() definida como theme(legend.position = “none”)

ggplot(chic,
       aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(legend.position = "none")

# Sin ninguna leyenda

Remover apenas una entrada de leyenda:

Aquí vamos a remover la leyenda para los colores y mantener la leyenda para las formas ajustando guides(color = “none”)

ggplot(chic,
       aes(x = date, y = temp,
           color = season, shape = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  guides(color = "none")

Remover el título de la leyenda:

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(legend.title = element_blank())

Posición de la leyenda:

Tenemos algunas opciones:

top
right (este es el default)
bottom
left

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(legend.position = "top")

También es posible posicionar la leyenda dentro del gráfico

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)",
       color = NULL) +
  theme(legend.position.inside = c(.15, .15),
        legend.background = element_rect(fill = "transparent"))

Dirección de la leyenda:

En el siguiente ejemplo dejamos la leyenda en dirección horizontal

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(legend.position = "inside",
        legend.position.inside = c(.5, .97),
        legend.direction = "horizontal",
        legend.background = element_rect(fill = "transparent"))

Estilo del título de la leyenda:

Para alterar el estilo del título de la leyenda agregamos el argumento legend.title en theme()

# theme(legend.title = ())

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(legend.title = element_text(color = "chocolate",
                                    size = 14, face = "bold"))

Además es posible cambiar el texto del título de la leyenda

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)",
       color = "Estaciones\nindicadas\npor colores:") +
  theme(legend.title = element_text(color = "chocolate",
                                    size = 14, face = "bold"))

# aquí \n es usado para quiebre de texto

Alterar el orden de los ítems de la leyenda:

# determinar el orden de los niveles antes de la graficación

chic$season <-
  factor(chic$season,
         levels = c("Winter", "Spring", "Summer", "Autumn"))


# graficar

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)")

Alterar los nombres de los niveles de la leyenda:

En caso de que quiera definir colores específicos para los niveles.

# scale_color_discrete()

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  scale_color_discrete(
    name = "Estaciones:", 
    labels = c("Dic-Feb", "Mar-May", "Jun-Ago", "Sep-Nov" )
  ) +
  theme(legend.background = element_rect(fill = "transparent"),
        legend.title = element_text(color = "chocolate", 
                                    size = 14, 
                                    face = 2)
        )

Alterar el relleno de los ítems de la leyenda:

Como opción estética, puede poner colores de relleno en los ítems de la leyenda

# legend.key()

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(legend.key = element_rect(fill = "darkgoldenrod1"),
        legend.title = element_text(color = "chocolate",
                                    size = 14, face = 2)) +
  scale_color_discrete("Estaciones:")

O remover el relleno

# sin relleno:
# fill = NA or fill = "transparent"

# alterar el tamaño de los símbolos de la leyenda:
ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(legend.key = element_rect(fill = NA),
        legend.title = element_text(color = "chocolate",
                                    size = 14, face = 2)) +
  scale_color_discrete("Estaciones:") +
  guides(color = guide_legend(override.aes = list(size = 6)))

Otros estilos de leyenda (gradiente):

Cuando estamos mapeando una variable continua, ggplot por defecto determina un gradiente

ggplot(chic,
       aes(x = date, y = temp, color = temp)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)", color = "Temperatura (°F)")

Pero podemos forzar la leyenda a mostrar valores discretos con guide_legend()

ggplot(chic,
       aes(x = date, y = temp, color = temp)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)", color = "Temperatura (°F)") +
  guides(color = guide_legend())

También podemos limitar las escalas

ggplot(chic,
       aes(x = date, y = temp, color = temp)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)", color = "Temperatura (°F)") +
  guides(color = guide_bins())

O utilizar una escala de colores discretas:

ggplot(chic,
       aes(x = date, y = temp, color = temp)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)", color = "Temperatura (°F)") +
  guides(color = guide_colorsteps())

Fondos y líneas:

Fondos y líneas pueden ser alterados dentro de la función theme()

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "#1D8565", size = 2) +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(panel.background = element_rect(
    fill = "#64D2AA", color = "#64D2AA", linewidth = 2)
  )

Alterando el borde:

Observe que el color verdadero - el contorno del fondo del panel - no va a cambiar en este ejemplo, aún cuando lo hayamos especificado. Esto ocurre porque hay una capa encima de panel.background, o sea, panel.border

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "#1D8565", size = 2) +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(panel.border = element_rect(
    fill = "#64D2AA99", color = "#64D2AA", size = 2)
  )

## Warning: The `size` argument of `element_rect()` is deprecated as of ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use the `linewidth` argument instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Alterar líneas:

Para alterar las líneas usamos panel.grid() o, para cada conjunto de líneas separadamente: panel.grid.major() y panel.grid.minor()

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(panel.grid.major = element_line(color = "gray10", linewidth = .5),
        panel.grid.minor = element_line(color = "gray70", linewidth = .25))

Podemos también detallar más

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(panel.grid.major = element_line(size = .5, linetype = "dashed"),
        panel.grid.minor = element_line(size = .25, linetype = "dotted"),
        panel.grid.major.x = element_line(color = "red1"),
        panel.grid.major.y = element_line(color = "blue1"),
        panel.grid.minor.x = element_line(color = "red4"),
        panel.grid.minor.y = element_line(color = "blue4"))

## Warning: The `size` argument of `element_line()` is deprecated as of ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use the `linewidth` argument instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Podemos también remover las líneas

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())

Todas las líneas

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (ºF)") +
  theme(panel.grid = element_blank())

# o theme_minimal()

Alterar el color del fondo:

Podemos modificar con panel.background() y plot.backgroun()

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Ano", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(panel.background = element_rect(fill = NA),
        plot.background = element_rect(fill = "gray60",
                                       color = "gray30", size = 2))

Un ejemplo más

ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) +
  geom_point(color = "firebrick") +
  labs(x = "Año", y = "Temperatura (°F)") +
  theme(plot.background = element_rect(fill = "gray60"),
        plot.margin = margin(t = 1, r = 3, b = 1, l = 8, unit = "cm"))

Proximos pasos:

Ahora que conoces ggplot puedes aventurarte un poco y practicar algunos comandos con los ejercicios de esta etapa.

Una vez corregidos los ejercicios con la clase, trabajaremos con gráficos interactivos.

Fin :)

Espero que este material haya ayudado de alguna forma y quedo a disposición para aclarar lo que sea necesario.

Dra. Fernanda Rodrigues de Avila

https://avilaf.github.io/

fernandar.avila@gmail.com

Clase 3: Gráficos :)