Capítulo 4: Gramática de gráficos con ggplot2

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# Capítulo 4: Gramática de gráficos con `ggplot2` 
## **CAPACITACIÓN**
#### LINDA CABRERA ORELLANA
#### Mayo, 2024

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# Contenido del Capítulo 4

- Creación de gráficos con `ggplot2`
   * Gramática de los gráficos
   * Data
   * Estética
   * Geometrías
   * Facetas
   * Temas visuales

- Análisis exploratorio de datos (EDA)

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## Gramática de los gráficos

- **Data:** datos sin procesar que desea trazar.
- **Geometrías `geom_:`** formas geométricas que representarán los datos.
- **Estética `aes()`:** estética de los objetos geométricos y estadísticos, como posición, color, tamaño, forma y transparencia.
- **Escalas `scale_`:** asignaciones entre los datos y las dimensiones estéticas, como el rango de datos para trazar el ancho o los valores de los factores para los colores.
- **Transformaciones estadísticas `stat_`:** resúmenes estadísticos de los datos, como cuantiles, curvas ajustadas y sumas.
- **Sistema de coordenadas `coord_`:** transformación utilizada para mapear coordenadas de datos en el plano del rectángulo de datos.
- **Facetas `facet_`:** disposición de los datos en una cuadrícula de gráficos.
- **Temas visuales `theme()`:** los valores predeterminados visuales generales de una trama, como el fondo, las cuadrículas, los ejes, el tipo de letra predeterminado, los tamaños y los colores.

.footnote[
[Referencias de ggplot2](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/) | [ggplot2.tidyverse.org](https://ggplot2.tidyverse.org/)
]

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## Data

.pull-left[
Un **ggplot** necesita especificar mínimo tres cosas: los datos, la estética y una geometría.

Siempre comenzamos a definir un objeto de trazado llamando a la **data** mediante `data %>% ggplot()` que simplemente le dice a `ggplot2` que vamos a trabajar con esos datos.

Primero, cargamos el paquete `ggplot2` que es parte del `tidyverse`.

```r
library(ggplot2)
```

```r
ranking_2022 %>% ggplot()
```
]

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## Estética

**Aesthetics** significa describir un objeto en nuestros gráficos. Sin estética no tenemos nada que mostrar en nuestros gráficos.

Las variables del conjunto de datos se asignan a propiedades visuales de gráficos con **aesthetics mapping**.

Depende del tipo de gráfico estadístico que estemos produciendo, pero generalmente mapeamos:
   * una variable que se mostrará en el eje `\(x\)`
   * una variable que se mostrará en el eje `\(y\)` (en algunos casos solo necesitamos mapear a un solo eje)
   * se pueden asignar otras variables al color, la forma, el tamaño, el color de relleno, etc. del objeto.

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## Estética

En la mayoría de los casos, es posible que desee trazar una o dos variables: una en el eje `\(x\)` y otra en el eje `\(y\)`. Estas son estéticas posicionales y, por lo tanto, agregamos `aes(x = var1, y = var2)` a la llamada **ggplot()**.

Sin embargo, también hay casos en los que hay que especificar una o incluso tres o más variables.

```r
ranking_2022 %>% 
    ggplot(aes(x = tamano))
```
]

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## Geometrías

.pull-left[
Hay muchas geometrías diferentes (llamadas **geoms** porque cada función generalmente comienza con `geom_`) que se pueden agregar a un ggplot de forma predeterminada.

Tenemos que decirle a `ggplot2` qué estilo queremos usar, por ejemplo, agregando `geom_point()` para crear un gráfico de puntos o gráfico de dispersión.

```r
ranking_2022 %>% 
    ggplot(aes(x = tamano)) +
    geom_bar()
```
]

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## Facetas

Las facetas dividen un conjunto en subconjuntos basados en los valores de uno o más variables categóricas.

* **Facet** es un objeto que crea muchos gráficos pequeños que son variaciones de un solo gráfico.

* Los datos se dividen en **grupos** (facetas) y los datos se trazan en sus propios gráficos usando el mismo sistema de coordenadas.

* Tenemos dos opciones al generar facetas:
   * Gráfico dividido según filas y columnas: `facet_grid()`
   * Envolver subconjuntos en columnas: `facet_wrap()`

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```r
ranking_2022 %>% 
    ggplot(aes(x = tamano)) +
    geom_bar() +
    facet_grid(.~region)
```
]
.pull-right[
![](4_ggplot2_3ed_files/figure-html/fc2-1.png)
]
]

```r
ranking_2022 %>% 
    ggplot(aes(x = tamano)) +
    geom_bar() +
    facet_grid(region~.)
```
]
.pull-right[
![](4_ggplot2_3ed_files/figure-html/fc4-1.png)
]
]

```r
ranking_2022 %>% 
    ggplot(aes(x = tamano)) +
    geom_bar() +
    facet_grid(region~tipo_compania)
```
]
.pull-right[
![](4_ggplot2_3ed_files/figure-html/fc6-1.png)
]
]

```r
ranking_2022 %>% 
    ggplot(aes(x = tamano)) +
    geom_bar() +
    facet_wrap(.~region)
```
]
.pull-right[
![](4_ggplot2_3ed_files/figure-html/fc8-1.png)
]
]
]

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## Temas visuales

El tema se usa para controlar todos los elementos que no son datos en la trama.

**ggplot2** proporciona valores predeterminados para la capa del tema (puede dejarlo como está).

Puede anular el tema predeterminado, por ejemplo, con:
   - **theme_bw()** tema en blanco y negro
   - **theme()** función para ajustar la configuración de temas individuales
   - **element_** crea funciones para modificar la configuración del tema

.pull-left[
Temas completos:
`theme_grey()`
`theme_bw()`
`theme_light()`
`theme_dark()`
`theme_classic()`
`theme_void()`
]

.pull-right[
Elementos de un tema:
`margin()`
`element_blank()`
`element_rect()`
`element_line()`
`element_text()`
...
]

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# Algunos sitios de interés

* [Códigos visualizaciones desafío #30díasdegráficos](https://github.com/sporella/nightingale)

* [#30DayMapChallenge](https://github.com/sporella/30daymap)

* [Gráficos Estadísticos con R](https://cran.r-project.org/doc/contrib/grafi3.pdf)

* [Gráficos avanzados con ggplot](https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/69767/1/Modulo_4_-_Graficos_avanzados_con_ggplot2.pdf)

* Tukey, John (1977), Exploratory Data Analysis, Addison-Wesley.

* Velleman, Paul and Hoaglin, David (1981), The ABC's of EDA: Applications, Basics, and Computing of Exploratory Data Analysis, Duxbury.

* Wilkinson (2005). The Grammar of Graphics. 2nd ed. Statistics and Computing. Springer.

* Wickham (2010). A Layered Grammar of Graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics

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# Gramática de gráficos con `ggplot2`
## **CAPÍTULO 4**

.center[
### [@lindateachtech <svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 448 512" style="height:1em;width:0.88em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:currentColor;overflow:visible;position:relative;"><path d="M416 32H31.9C14.3 32 0 46.5 0 64.3v383.4C0 465.5 14.3 480 31.9 480H416c17.6 0 32-14.5 32-32.3V64.3c0-17.8-14.4-32.3-32-32.3zM135.4 416H69V202.2h66.5V416zm-33.2-243c-21.3 0-38.5-17.3-38.5-38.5S80.9 96 102.2 96c21.2 0 38.5 17.3 38.5 38.5 0 21.3-17.2 38.5-38.5 38.5zm282.1 243h-66.4V312c0-24.8-.5-56.7-34.5-56.7-34.6 0-39.9 27-39.9 54.9V416h-66.4V202.2h63.7v29.2h.9c8.9-16.8 30.6-34.5 62.9-34.5 67.2 0 79.7 44.3 79.7 101.9V416z"/></svg>](https://www.linkedin.com/in/lindateachtech/)

### [@lindateachtech <svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;width:1em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:currentColor;overflow:visible;position:relative;"><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>](https://twitter.com/lindateachtech)
]