R em 1 semana – Parte 6 de 7

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Dataviz

Dataviz, ou Data Visualization, são técnicas que utilizamos para visualizar dados através de gráficos. Desta forma podemos trabalhar a intuição sobre os dados e gerar hipóteses, além de poder visualizar padrões lineares -ou não-. Outliers também aparecem por aqui. Foge do escopo deste humilde artigo lidar com toda base oriunda da criação de dashboards, d3.js, storytelling, entre outras. Entretanto, apresentaremos a você o “ggplot2”, pacote mais utilizado para tal tarefa no R. Vamos lá?

install.packages("ggplot2") #instalamos
libray(ggplot2) #carregamos

Depois de termos instalado e carregado nosso código é importante que você insira seu dataframe/csv/xls… em uma variável para que possamos acessa-la posteriormente para plotar gráficos. O ggplot2 faz parte do Tidyverse(conjunto de pacotes R para Data Science).

ggplot(data, aes(x, y)) + geom()

Acima, a estrutura de um plot simples com R, onde:
> DATA se refere a variável onde seu dataset foi armazenado.
> aes(x,y) se refere aos eixos X e Y de seu gráfico, onde você insere o nome das colunas e/ou variáveis atribuidas a estas.
> geom() se refere a geometria utilizada para seu gráfico.

MÃO NA MASSA!

install.packages("GGPLOT2")
library(ggplot2)
# carregamos os dados .csv de uma página web
data = read.csv("http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/lib/exe/fetch.php?media=dados:esaligna.csv")
# utilizamos ggplot() para plotar o gráfico
ggplot(data, aes(x = tronco, y = folha)) + geom_point() +  xlab("Tronco(cm)") +  ylab("Folha(cm)")

Sua vez!

Agora, busque um novo dataset em https://datasetsearch.research.google.com/ e faça o que foi feito por aqui, MAS:
1. adicione título a seu gráfico.
2. altere o tipo de gráfico(em nosso caso utilizamos gráfico de dispersão/scatterplot).
3. altere cores do gráfico.

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