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graficos.org

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Gráficos con R

Introducción

Base y grid

  • En R existen dos formas de generar gráficos:
    • Base graphics
    • Grid graphics
  • Los gráficos base sólo producen un resultado gráfico, pero no un objeto.
  • Los gráficos grid generan un resultado gráfico y un objeto.
  • Dentro del conjunto grid existen dos grandes paquetes: lattice y ggplot2.

Gráficos lattice

  • Implementación de los gráficos trellis, The Elements of Graphing Data de Cleveland)
  • Estructura matricial de paneles definida a través de una fórmula.
library(lattice)

xyplot(wt ~ mpg | am, data = mtcars, groups = cyl)

Gráficos ggplot2

  • Implementación de The Grammar of Graphics de Wilkinson.
  • Combinación de funciones que proporcionan los componentes (capas) del gráfico.
library(ggplot2)

ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) +
    geom_point(aes(colour=factor(cyl))) +
    facet_grid(. ~ am)

Datos de ejemplo

Leemos desde el archivo local

aranjuez <- read.csv('data/aranjuez.csv')

summary(aranjuez)

Añadimos algunas columnas

aranjuez$date <- as.Date(aranjuez$X)
aranjuez$month <- as.numeric(
    format(aranjuez$date, '%m'))

aranjuez$year <- as.numeric(
    format(aranjuez$date, '%Y'))

aranjuez$day <- as.numeric(
    format(aranjuez$date, '%j'))

aranjuez$quarter <- quarters(aranjuez$date)

Catálogo de gráficos

Gráfico de dispersión de puntos

xyplot(Radiation ~ TempAvg, data=aranjuez)
ggplot(aranjuez, aes(TempAvg, Radiation)) + 
    geom_point()

Añadimos rejilla

xyplot(Radiation ~ TempAvg, data=aranjuez,
       grid = TRUE)

Añadimos regresión lineal

xyplot(Radiation ~ TempAvg, data=aranjuez,
       type=c('p', 'r'), grid = TRUE,
       lwd=2, col.line='black')
  
ggplot(aranjuez, aes(TempAvg, Radiation)) + 
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm")

Añadimos ajuste local

xyplot(Radiation ~ TempAvg, data=aranjuez,
       type=c('p', 'smooth'), grid = TRUE,
       lwd=2, col.line='black')
ggplot(aranjuez, aes(TempAvg, Radiation)) + 
    geom_point() +
    geom_smooth()

Paneles

xyplot(Radiation ~ TempAvg|factor(year),
       data=aranjuez)
ggplot(aranjuez, aes(TempAvg, Radiation)) + 
    geom_point() +
    facet_wrap(~factor(year))

Grupos

xyplot(Radiation ~ TempAvg, groups=quarter,
       data=aranjuez, auto.key=list(space='right'))
ggplot(aranjuez, aes(TempAvg, Radiation,
                     color = quarter)) + 
    geom_point()

Paneles y grupos

xyplot(Radiation ~ TempAvg|factor(year),
       groups=quarter,
       data=aranjuez,
       layout=c(4, 2),
       auto.key=list(space='right'))
ggplot(aranjuez, aes(TempAvg, Radiation,
                     color = quarter)) + 
    geom_point() +
    facet_wrap(~factor(year))

Paneles y grupos

xyplot(Radiation ~ TempAvg|factor(year),
       groups=quarter,
       data=aranjuez,
       layout=c(4, 2),
       type=c('p', 'r'),
       auto.key=list(space='right'))

Colores y tamaños

xyplot(Radiation ~ TempAvg,
       type=c('p', 'r'),
       cex=2, col='blue',
       alpha=.5, pch=19,
       lwd=3, col.line='black',
       data=aranjuez)

Colores con grupos

xyplot(Radiation ~ TempAvg,
       group=quarter,
       col=c('red', 'blue', 'green', 'yellow'),
       pch=19,
       auto.key=list(space='right'),
       data=aranjuez)

Colores con grupos: par.settings y simpleTheme

  • Primero definimos el tema con simpleTheme
myTheme <- simpleTheme(col=c('red', 'blue',
                             'green', 'yellow'),
                       pch=19, alpha=.6)

Colores con grupos: par.settings y simpleTheme

  • Aplicamos el resultado en par.settings
xyplot(Radiation ~ TempAvg,
       groups=quarter,
       par.settings=myTheme,
       auto.key=list(space='right'),
       data=aranjuez)

Colores: brewer.pal

library(RColorBrewer)

myPal <- brewer.pal(n = 4, 'Dark2')

myTheme <- simpleTheme(col = myPal,
                       pch=19, alpha=.6)

ColorBrewer: http://colorbrewer2.org/

Asignamos paleta con par.settings

xyplot(Radiation ~ TempAvg,
       groups=quarter,
       par.settings=myTheme,
       auto.key=list(space='right'),
       data=aranjuez)

COMMENT

Matriz de gráficos de dispersión

splom(aranjuez[,c("TempAvg", "HumidAvg", "WindAvg",
                  "Rain", "Radiation", "ET")],
      pscale=0, alpha=0.6, cex=0.3, pch=19)
library(GGally)
ggpairs(aranjuez)

Matriz de gráficos de dispersión

splom(aranjuez[,c("TempAvg", "HumidAvg", "WindAvg",
                  "Rain", "Radiation", "ET")],
      groups=aranjuez$quarter,
      auto.key=list(space='right'),
      pscale=0, alpha=0.6, cex=0.3, pch=19)

Mapa de niveles

levelplot(TempAvg ~ year * day, data = aranjuez)
ggplot(aranjuez, aes(year, day)) + 
    geom_raster(aes(fill = TempAvg))

levelplot con una paleta mejor

  • Usamos colorRampPalette para generar una función que interpola colores a partir de una paleta
levelPal <- colorRampPalette(
    brewer.pal(n = 9, 'Oranges'))
  • Comprobamos que es una función generadora de colores
levelPal(14)
  • Usamos esta función con col.regions
levelplot(TempAvg ~ year * day,
          col.regions = levelPal,
          data = aranjuez)

Gráfico de contornos

contourplot(TempAvg ~ year * day,
            data = aranjuez,
            lwd = .5,
            labels = list(cex = 0.6),
            label.style = 'align',
            cuts = 5)

Box-and-Whiskers

bwplot(Radiation ~ month, data=aranjuez,
       horizontal = FALSE, pch='|')
ggplot(aranjuez, aes(factor(month), Radiation)) + 
    geom_boxplot()

Box-and-Whiskers

bwplot(Radiation ~ month, data=aranjuez,
       horizontal=FALSE,
       panel=panel.violin)
ggplot(aranjuez, aes(factor(month), Radiation)) + 
    geom_violin()

Histogramas

histogram(~ Radiation|factor(year), data=aranjuez)
ggplot(aranjuez, aes(Radiation)) + 
    geom_histogram() +
    facet_wrap(~factor(year))

Gráficos de densidad

densityplot(~ Radiation, groups=quarter,
            data=aranjuez,
            auto.key=list(space='right'))
ggplot(aranjuez, aes(Radiation, color = quarter)) + 
    geom_density()

COMMENT

Quantile-Quantile

firstHalf <- aranjuez$quarter %in% c('Q1', 'Q2')

qq(firstHalf ~ Radiation, data=aranjuez)

Quantile-quantile

winter <- aranjuez$quarter %in% c('Q1', 'Q4')

qq(winter ~ Radiation, data=aranjuez)

Quantile-Quantile

qqmath(~TempAvg, data=aranjuez,
       groups=year, distribution=qnorm)