Como fazer visualização de dados no RStudio usando ggplot2 e outros pacotes

Editado 2 Semanas atrás por ExtremeHow Equipe Editorial

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A visualização de dados é uma habilidade importante em termos de analisar e entender dados. No mundo da ciência de dados, R é uma das linguagens de programação mais populares devido às suas excelentes capacidades para estatísticas e visualização de dados. Este documento irá orientá-lo sobre como realizar visualização de dados no RStudio usando ggplot2 e outros pacotes importantes do R. Cobriremos tudo, desde a instalação de pacotes até técnicas avançadas de plotagem.

Introdução

A visualização de dados envolve apresentar dados em um contexto visual, como um gráfico ou mapa, para facilitar a compreensão dos dados. No R, vários pacotes permitem criar essas visualizações, mas o ggplot2 é um dos mais versáteis e amplamente utilizados.

ggplot2 é baseado na gramática dos gráficos, uma filosofia para mapear dados em um espaço visual. Esta filosofia permite que gráficos complexos sejam criados a partir de dados de forma controlada programaticamente.

Configurando o ambiente

Antes de começarmos a trabalhar com ggplot2, precisamos garantir que temos R e RStudio instalados em nosso computador. Uma vez instalados, abra RStudio e instale o pacote ggplot2 inserindo o seguinte comando no console:

install.packages("ggplot2")

Além disso, usaremos vários outros pacotes para aprimorar nossas capacidades de visualização, como dplyr para manipulação de dados e tidyr para limpeza de dados. Você pode instalá-los usando:

install.packages("dplyr")
install.packages("tidyr")

Comandos básicos do ggplot2

Após a instalação do ggplot2, ele pode ser carregado em uma sessão R da seguinte forma:

library(ggplot2)

A estrutura básica de um gráfico ggplot2 inclui:

• dados: O conjunto de dados a ser visualizado.
• Mapeamento estético: Define como as variáveis são mapeadas para propriedades visuais, como eixos x e y, cor, forma, etc.
• Geometria: O tipo de gráfico a ser produzido (por exemplo, linha, barra, dispersão).

Por exemplo, para criar um gráfico de dispersão básico:

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
    geom_point()

Aqui, o conjunto de dados mtcars é utilizado, e as variáveis wt (peso do carro) e mpg (milhas por galão) são mapeadas para os eixos x e y, respectivamente. A função geom_point() é usada para criar um gráfico de dispersão.

Customizando seu gráfico

ggplot2 fornece um conjunto de funções para customizar a aparência do seu gráfico:

• ggtitle() - Adiciona um título ao gráfico.
• xlab() e ylab() – Rotular os eixos.
• theme() – Modifica configurações não relacionadas aos dados.

Vamos melhorar nosso gráfico de dispersão anterior:

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
    geom_point(color = "blue", size = 3) +
    ggtitle("Gráfico de dispersão do peso do carro vs. MPG") +
    xlab("peso") +
    ylab("milhas por galão") +
    theme_minimal()

Isso criará um gráfico com pontos azuis, um título e rótulos de eixos personalizados, tudo dentro de um tema minimalista.

Facetamento

Facetamento é uma forma de criar múltiplos gráficos baseados na mesma variável em um conjunto de dados. Isso pode ser útil para entender padrões em diferentes subgrupos:

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
    geom_point() +
    facet_wrap(~cylinder)

Isso cria um gráfico de dispersão separado para cada valor distinto na variável cyl, que representa o número de cilindros do carro.

Camadas no ggplot2

Uma característica poderosa do ggplot2 é que ele pode sobrepor múltiplas geometrias e componentes em um único gráfico. Por exemplo, podemos adicionar uma linha de suavização a um gráfico de dispersão:

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm") // modelo linear

A função geom_smooth() adiciona uma linha de melhor ajuste usando um modelo linear.

Trabalhando com outros pacotes

Além do ggplot2, outros pacotes como dplyr e tidyr são frequentemente usados como auxiliares para limpeza e manipulação de dados:

Usando dplyr

dplyr é um pacote R que fornece um conjunto de funções para manipulação de dados:

• mutate() – Cria novas variáveis.
• filter() – Filtra linhas com base em condições.
• summarise() – Resume os dados e fornece resumos como média, mediana, etc.

Por exemplo, para encontrar a média de mpg de cada grupo de cilindros:

library(dplyr)

mtcars %>%
    group_by(cylinder) %>%
    summary(average_mpg = mean(mpg))

Usando tidyr

tidyr é usado para 'arrumar' os dados. Ele remodela o data frame:

• pivot_longer() − Converte formato largo para formato longo.
• pivot_wider() – Converte formato longo para formato largo.

Para converter um conjunto de dados de formato largo para longo:

library(tidyr)

# Assumimos um conjunto de dados chamado 'wide_data'
long_data <- pivot_longer(wide_data, cols = starts_with("measurement"), names_to = "type", values_to = "value")

Técnicas avançadas de ggplot2

ggplot2 possui muitas técnicas avançadas para criar gráficos detalhados e sofisticados. Aqui estão algumas:

Anotação

Anotações adicionam texto e rótulos para destacar partes específicas do gráfico:

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
    geom_point() +
    annotate("text", x = 5, y = 30, label = "alta eficiência", color = "red")

Temas personalizados

Temas personalizados podem mudar completamente a aparência do seu gráfico. Você pode instalar e usar temas adicionais do pacote ggthemes:

install.packages("ggthemes")
Library(ggthemes)

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
    geom_point() +
    theme_economist()

Conclusão

A visualização de dados é uma ferramenta essencial na análise de dados, e o ggplot2 oferece uma maneira robusta e flexível de criar gráficos atraentes. Este guia abrangente cobriu os aspectos fundamentais da visualização de dados usando ggplot2 no RStudio e introduziu pacotes adicionais como dplyr e tidyr para lidar com tarefas de manipulação de dados.

Dominar o básico dessas ferramentas permitirá que você crie gráficos informativos e atraentes. Lembre-se de que a visualização de dados não é apenas sobre criar gráficos, mas também sobre transmitir informações de forma eficaz.

Bom planejamento!

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