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## `Visualización` <br> <br> <br>
.large[Roxana N. Villafañe | LEMyP | <a href='http://twitter.com/data_datum'><svg style="height:0.8em;top:.04em;position:relative;fill:steelblue;" viewBox="0 0 512 512"><path d="M459.37 151.716c.325 4.548.325 9.097.325 13.645 0 138.72-105.583 298.558-298.558 298.558-59.452 0-114.68-17.219-161.137-47.106 8.447.974 16.568 1.299 25.34 1.299 49.055 0 94.213-16.568 130.274-44.832-46.132-.975-84.792-31.188-98.112-72.772 6.498.974 12.995 1.624 19.818 1.624 9.421 0 18.843-1.3 27.614-3.573-48.081-9.747-84.143-51.98-84.143-102.985v-1.299c13.969 7.797 30.214 12.67 47.431 13.319-28.264-18.843-46.781-51.005-46.781-87.391 0-19.492 5.197-37.36 14.294-52.954 51.655 63.675 129.3 105.258 216.365 109.807-1.624-7.797-2.599-15.918-2.599-24.04 0-57.828 46.782-104.934 104.934-104.934 30.213 0 57.502 12.67 76.67 33.137 23.715-4.548 46.456-13.32 66.599-25.34-7.798 24.366-24.366 44.833-46.132 57.827 21.117-2.273 41.584-8.122 60.426-16.243-14.292 20.791-32.161 39.308-52.628 54.253z"/></svg> @data_datum</a>] <br>
.large[Florencia D'Andrea | INTA-CONICET | <a href="http://twitter.com/cantoflor_87"> <svg style="height:0.8em;top:.04em;position:relative;fill:steelblue;" viewBox="0 0 512 512"><path d="M459.37 151.716c.325 4.548.325 9.097.325 13.645 0 138.72-105.583 298.558-298.558 298.558-59.452 0-114.68-17.219-161.137-47.106 8.447.974 16.568 1.299 25.34 1.299 49.055 0 94.213-16.568 130.274-44.832-46.132-.975-84.792-31.188-98.112-72.772 6.498.974 12.995 1.624 19.818 1.624 9.421 0 18.843-1.3 27.614-3.573-48.081-9.747-84.143-51.98-84.143-102.985v-1.299c13.969 7.797 30.214 12.67 47.431 13.319-28.264-18.843-46.781-51.005-46.781-87.391 0-19.492 5.197-37.36 14.294-52.954 51.655 63.675 129.3 105.258 216.365 109.807-1.624-7.797-2.599-15.918-2.599-24.04 0-57.828 46.782-104.934 104.934-104.934 30.213 0 57.502 12.67 76.67 33.137 23.715-4.548 46.456-13.32 66.599-25.34-7.798 24.366-24.366 44.833-46.132 57.827 21.117-2.273 41.584-8.122 60.426-16.243-14.292 20.791-32.161 39.308-52.628 54.253z"/></svg> @cantoflor_87</a><br>]
<br><br><br><br><br> Slides disponibles en <https://flor14.github.io/visualizacion_2020/visualizacion#1> ✨
<br> Página web del curso en <https://flor14.github.io/Curso_r_unne_2020/> 🌟
---
# Exploración de datos
<img src="visualizar.png" width="928" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[**Fuente**: https://es.r4ds.hadley.nz/explorar-introduccion.html]
---
class: center, middle
# Paquete `ggplot2`
<img src="hex.png" width="300px" style="display: block; margin: auto;" />
---
# Guía Rápida
<img src="cheatsheet.png" width="600px" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[**Fuente**: RStudio Cheatsheet]
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Gramática de los gráficos
```r
ggplot(data = `<DATOS>`) +
`<GEOM_FUNCIÓN>`(mapping = aes(`<MAPEOS ESTÉTICOS>`))
```
<img src="graficos.png" width="600px" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[**Fuente**: RStudio Cheatsheet]
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Gramática de los gráficos
```r
ggplot(data = `<DATOS>`) +
`<GEOM_FUNCIÓN>`(mapping = aes(`<MAPEOS ESTÉTICOS>`))
```
<img src="layers_1.png" width="600px" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[**Fuente**: RStudio Cheatsheet]
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Datos
Dataset `millas` en español traducido por la comunidad **R4DS**
<img src="r4dses.png" width="200px" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: middle, inverse
# Función Geom 📈
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Función Geom
```r
ggplot(data = <DATOS>) +
`<GEOM_FUNCIÓN>`(mapping = aes(<MAPEOS>))
```
Las funciones `geom_*()` determinan la representación gráfica de los datos.
Cada función geom que uso forma una capa.
<img src="geom_examples.png" width="200px" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[**Fuente**: RStudio Cheatsheet]
---
class: middle, inverse
# Mapeos
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Mapeos
El mapeo entre las propiedades estéticas de tu gráfico y las variables de tu dataset te permite comunicar información sobre tus datos.
```r
library(tidyverse)
library(datos)
ggplot(data = <DATOS>) +
<GEOM_FUNCIÓN>(mapping = `aes(<MAPEOS>)`)
```
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Mapeos
Para mapear (o asignar) una estética a una variable, debes asociar el nombre de la estética al de la variable dentro de `aes()`.
<img src="aes.png" width="500px" style="display: block; margin: auto;" />
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
Puedo incluir información de 3 variables
```r
library(tidyverse)
library(datos)
ggplot(data = millas) +
geom_point(mapping = aes(x = motor,
y = autopista,
color = clase))
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/ggplot2-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: middle, inverse, center
# 💡💻
# Demo #1
Generar un gráfico con `ggplot2`
Modificar las funciones `geom` y los mapeos
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Ejercicio
¿Por qué los puntos se ven rosados?
¿Qué pasa si sacas el argumento `color = "blue"` fuera de `aes()`?
```r
ggplot(data = millas) +
geom_point(mapping = aes(x = motor, y = autopista, color = "blue"))
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/rere-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: middle
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Variable categórica
Una variable es categórica si solo puede tomar uno de un pequeño conjunto de valores -> **gráfico de barras** 📊
# Variable continua
Una variable es continua si puede tomar cualquiera de un conjunto infinito de valores -> **histograma** 📊
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Algunos ejemplos de gráficos
<img src="cajas.png" width="900px" />
---
class: middle, inverse
# Gráfico de Barras
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# `geom_bar()`
Grafico una variable
```r
library(tidyverse)
ggplot(diamonds) +
geom_bar(aes(x = color))
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/bar-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Argumentos `color` y `fill`
Agrego una segunda variable en forma de color
<img src="fill vs color.png" width="600px" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[**Fuente**: RStudio Primers - Visualize data]
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Cuidado!
position = "fill"
position = "stack"
position = "dodge"
<img src="position_adj.png" width="400px" style="display: block; margin: auto;" />
Recomiendo: [RStudio Primers](https://rstudio.cloud/learn/primers/3.2)
---
class: middle, inverse, center
# 💡💻
# Demo #2
Genero un gráfico de barras.
¿Qué pasa si modifico el argumento `position`?
---
class: middle, inverse
# Histograma
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Histograma
Ajusta el ancho de las barras con el argumento `binwidth`
<img src="visualizacion_files/figure-html/histo-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: middle, inverse
# Diagrama de caja
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Diagrama de caja
Los diagramas de caja representan gráficamente a los datos a través de sus cuartiles.
<img src="boxplot_imagen.png" width="400px" style="display: block; margin: auto;" />
---
# Diagrama de caja
```r
library(datos)
ggplot(data = millas, mapping = aes(x = clase, y = autopista)) +
geom_boxplot()
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/caja-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# `geom_jitter()`
Puedo evaluar cuantos datos están representados
```r
library(tidyverse)
library(datos)
ggplot(data = millas, mapping = aes(x = clase, y = autopista))+
geom_boxplot()+
geom_jitter()
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/cajajitter-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Giro el sistema de coordenadas
<img src="graficos.png" width="300px" style="display: block; margin: auto;" />
```r
library(tidyverse)
library(datos)
ggplot(data = millas, mapping = aes(x = clase, y = autopista)) +
geom_boxplot()+
geom_jitter()+
coord_flip()
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/cajaj2-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: middle, inverse
# Gráfico de puntos
# Gráfico de líneas
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Gráfico de puntos
Uso el argumento `color` para mapear una tercer variable
```r
ggplot(data = millas) +
geom_point(mapping = aes(x = motor,
y = autopista,
color = clase))
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/puntos-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Gráfico de puntos
Si quiero observar tercer variable pero esta vez continua puedo usar otro argumento, como `size`
```r
ggplot(data = millas)+
geom_point(mapping = aes(x = motor, y = autopista, size = cilindros))
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/size-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Gráfico de líneas
```r
library(gapminder)
gapminder %>%
filter(country %in% c("Argentina","Brazil","Chile"))%>%
ggplot() +
geom_line(aes(x = year, y = pop, color = country),
size = 1.5)
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/lineas-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: middle, inverse, center
# 💡💻
# Demo #3
¿Cómo hago un gráfico que combina líneas y puntos?
Entiendo que los gráficos tienen capas
---
class: middle, inverse
# Heatmap
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# `geom_tile()`
```r
ggplot(airquality, aes(x = Month, y = Day)) +
geom_tile(aes(fill=Temp))+
scale_fill_gradient(name = 'Temperature', low = 'white', high = 'red')+
labs(title="Temperature Readings by Date")
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/tile-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[http://analyticswithr.com/dataviz.html]
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Puede ser mas complejo
<img src="superheatmap.png" width="400px" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: middle, inverse
# Escalas de colores 📊
---
# Tipos de escalas
Divergente, secuencial y cualitativa
<img src="escalas.png" width="500px" style="display: block; margin: auto;" />
---
# Un paquete con paletas de colores
¿Cuales son paletas divergentes/secuenciales/cualitativas?
Otra paleta es `viridis`
```r
library(RColorBrewer)
RColorBrewer::display.brewer.all()
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/heater-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
```r
library(tidyverse)
library(datos)
dsamp <- sample_n(diamantes, size = 1000)
ggplot(dsamp,
aes(quilate, precio, colour = claridad))+
geom_point()+
scale_colour_brewer(palette = "Set1")
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/holala-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: middle, inverse
# Facetas
Funciones `facet_grid` y `facet_wrap`
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# `facet_wrap()`
Es más útil si tiene una sola variable con muchos niveles.
`nrow` y/o `ncol` son argumentos útiles.
```r
library(datos)
ggplot(diamantes) +
geom_bar(aes(x = color, fill = corte)) +
facet_wrap(~corte)
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/wrap-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# `facet_grid()`
Es más útil cuando tiene dos variables discretas, y todas las combinaciones de las variables existen en los datos.
```r
library(datos)
ggplot(diamantes) +
geom_bar(aes(x = color, fill = corte)) +
facet_grid(claridad~corte)
```
<img src="visualizacion_files/figure-html/grip-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: center, middle, inverse
# 💡💻
# Demo #4
Probemos todas las posibilidades de gráficos con `facet_wrap()` y `facet_grid()`
¿Qué pasa si empleo una variable continua para el facetado?
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Temas
Puedes encontrar más temas en el paquete [ggthemes](https://www.ggplot2-exts.org/ggthemes.html)
<img src="visualizacion_files/figure-html/themes1-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[https://garthtarr.github.io/meatR/ggplot_extensions.html]
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Temas
<img src="visualizacion_files/figure-html/themes2-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
.footnote[https://garthtarr.github.io/meatR/ggplot_extensions.html]
---
<img src="hex.png" width="10%" align="right" />
# Ejes
## Cambio de nombre a los ejes
<img src="visualizacion_files/figure-html/ejes-1.png" style="display: block; margin: auto;" />
---
class: center, middle, inverse
# Links
[ggplot2 Book](https://ggplot2-book.org/)
[R4DS español](https://es.r4ds.hadley.nz/)
[Rcookbook](http://www.cookbook-r.com/)
[Fundamentals of Data Visualization](https://serialmentor.com/dataviz/index.html)
[Geocomputation with R](https://geocompr.robinlovelace.net/index.html)
---
background-image: url(textura-fondo.png)
background-size: cover
class: center, middle, inverse
# 🙋 ¿Preguntas?
---
# Práctica
</textarea>
<style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
<script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"highlightStyle": "github",
"highlightLines": true,
"highlightSpans": true,
"countIncrementalSlides": true
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function(d) {
var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
if (!r) return;
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
(function(d) {
var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
if (!el) return;
var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
slide = slides[i];
if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
els[i - 1].className += ' has-continuation';
}
}
var s = d.createElement("style");
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
// delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
// starts to view slides
(function() {
var deleted = false;
slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
if (deleted) return;
var sheets = document.styleSheets, node;
for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
node = sheets[i].ownerNode;
if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
node.parentNode.removeChild(node);
}
deleted = true;
});
})();
// adds .remark-code-has-line-highlighted class to <pre> parent elements
// of code chunks containing highlighted lines with class .remark-code-line-highlighted
(function(d) {
const hlines = d.querySelectorAll('.remark-code-line-highlighted');
const preParents = [];
const findPreParent = function(line, p = 0) {
if (p > 1) return null; // traverse up no further than grandparent
const el = line.parentElement;
return el.tagName === "PRE" ? el : findPreParent(el, ++p);
};
for (let line of hlines) {
let pre = findPreParent(line);
if (pre && !preParents.includes(pre)) preParents.push(pre);
}
preParents.forEach(p => p.classList.add("remark-code-has-line-highlighted"));
})(document);</script>
<script>
(function() {
var links = document.getElementsByTagName('a');
for (var i = 0; i < links.length; i++) {
if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
links[i].target = '_blank';
}
}
})();
</script>
<script>
slideshow._releaseMath = function(el) {
var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
for (i = 0; i < codes.length;) {
code = codes[i];
if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
text = code.textContent;
if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
/^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
/^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
continue;
}
}
i++;
}
};
slideshow._releaseMath(document);
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement('script');
script.type = 'text/javascript';
script.src = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
script.src = script.src.replace(/^https?:/, '');
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>