Visualización con ggplot2

## Objetivos de Aprendizaje - Comprender la gramática de gráficos de ggplot2 - Crear gráficos básicos - Personalizar estética - Facetas y capas de gráficos - Guardar gráficos ## Introducción a ggplot2 ### ¿Qué es ggplot2? ggplot2 es un sistema para crear gráficos basado en la gramática de gráficos: - **En capas** - Gráficos construidos desde componentes - **Declarativo** - Especificas qué, no cómo - **Extensible** - Fácil de personalizar ### Instalación ```r install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ``` ## Conceptos Básicos ### Componentes de un Gráfico 1. **Datos** - El dataframe 2. **Estéticas** - Mapeo de variables a propiedades visuales 3. **Geoms** - Objetos geométricos (puntos, líneas, barras) 4. **Stats** - Transformaciones estadísticas 5. **Scales** - Cómo las estética mapean a valores 6. **Facets** - Dividir en subgráficos 7. **Theme** - Estilo visual ### Plantilla Básica ```r ggplot(data = ) + (mapping = aes()) ``` ## Empezando ### Gráfico de Dispersión Simple ```r # Crear datos df <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 3, 5, 4) ) # Gráfico de dispersión básico ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() ``` ### Con Pipe ```r df %>% ggplot(aes(x = x, y = y)) + geom_point() ``` ## Mapeos Estéticos ### ¿Qué son las Estéticas? Las estéticas conectan variables de datos a propiedades visuales: - x, y - posición - color - color de punto/línea - size - tamaño de punto - shape - forma de punto - alpha - transparencia ### Mapeando Variables ```r df <- data.frame( x = 1:10, y = 1:10, grupo = rep(c("A", "B"), 5) ) # Color por grupo ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = grupo)) + geom_point() # Tamaño por valor ggplot(df, aes(x = x, y = y, size = x)) + geom_point() # Forma por grupo ggplot(df, aes(x = x, y = y, shape = grupo)) + geom_point() ``` ### Establecer vs Mapear ```r # Mapear: variable mapeada a estética ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = grupo)) + geom_point() # Establecer: valor fijo ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = "azul") ``` ## Geoms Comunes ### geom_point() ```r # Gráfico de dispersión ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() # Con todas las estéticas ggplot(df, aes(x = x, y = y, size = x, color = grupo)) + geom_point(alpha = 0.7) # transparencia ``` ### geom_line() ```r # Gráfico de líneas ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_line() # Línea + puntos ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_line() + geom_point() ``` ### geom_smooth() ```r # Agregar línea suavizada ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + geom_smooth() # Sin intervalo de confianza ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + geom_smooth(se = FALSE) # Modelo lineal ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") ``` ### geom_bar() ```r # Conteo de variable categórica df <- data.frame( categoria = c("A", "B", "C", "A", "B", "A") ) ggplot(df, aes(x = categoria)) + geom_bar() # Desde datos resumidos df <- data.frame( categoria = c("A", "B", "C"), conteo = c(30, 45, 25) ) ggplot(df, aes(x = categoria, y = conteo)) + geom_bar(stat = "identity") ``` ### geom_histogram() ```r # Histograma de variable continua df <- data.frame(x = rnorm(1000)) ggplot(df, aes(x = x)) + geom_histogram() # Ajustar bins ggplot(df, aes(x = x)) + geom_histogram(bins = 30) # Diferente relleno ggplot(df, aes(x = x)) + geom_histogram(fill = "steelblue", color = "white") ``` ### geom_boxplot() ```r # Boxplot df <- data.frame( grupo = rep(c("A", "B"), each = 50), valor = c(rnorm(50, 5, 1), rnorm(50, 7, 1)) ) ggplot(df, aes(x = grupo, y = valor)) + geom_boxplot() # Horizontal ggplot(df, aes(x = grupo, y = valor)) + geom_boxplot() + coord_flip() ``` ### geom_violin() ```r # Gráfico violín (forma de distribución) ggplot(df, aes(x = grupo, y = valor)) + geom_violin() ``` ### geom_density() ```r # Gráfico de densidad ggplot(df, aes(x = valor)) + geom_density() # Relleno ggplot(df, aes(x = valor, fill = grupo)) + geom_density(alpha = 0.5) # semi-transparente ``` ### geom_text() ```r # Agregar etiquetas ggplot(df, aes(x = x, y = y, label = grupo)) + geom_text() ``` ### geom_label() ```r # Etiquetas con fondo ggplot(df, aes(x = x, y = y, label = grupo)) + geom_label() ``` ## Escalas ### Escalas de Color ```r # Colores manuales ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = grupo)) + geom_point() + scale_color_manual(values = c("rojo", "azul")) # Gradiente ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = valor)) + geom_point() + scale_color_gradient(low = "azul", high = "rojo") # Gradiente2 para divergente ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = valor)) + geom_point() + scale_color_gradient2(low = "azul", mid = "blanco", high = "rojo") ``` ### Escalas de Tamaño ```r # Tamaño manual ggplot(df, aes(x = x, y = y, size = valor)) + geom_point() + scale_size(range = c(1, 10)) ``` ### Escalas de Ejes ```r # Escala logarítmica ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + scale_y_log10() # Marcas manuales ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, 10)) ``` ## Etiquetas y Títulos ### labs() ```r ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + labs( title = "Mi Título", subtitle = "Subtítulo aquí", x = "Etiqueta Eje X", y = "Etiqueta Eje Y", color = "Título de Leyenda", caption = "Fuente de datos: ..." ) ``` ### ggtitle() ```r ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + ggtitle("Título") + xlab("X") + ylab("Y") ``` ## Temas ### Temas Incorporados ```r ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + theme_minimal() ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + theme_bw() ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + theme_classic() ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + theme_dark() ``` ### Personalización de Temas ```r ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + theme( panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.grid.major = element_line(color = "gray90"), panel.grid.minor = element_line(color = "gray95"), text = element_text(family = "sans", size = 12), plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold") ) ``` ## Facetas ### facet_wrap() ```r # Envolver por una variable df <- data.frame( x = 1:20, y = 1:20, grupo = rep(c("A", "B", "C", "D"), 5) ) ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + facet_wrap(~grupo) # Múltiples filas ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + facet_wrap(~grupo, nrow = 2) ``` ### facet_grid() ```r # Grid por dos variables df <- data.frame( x = 1:10, y = 1:10, grupo1 = rep(c("A", "B"), each = 10), grupo2 = rep(c("X", "Y"), 10) ) ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + facet_grid(grupo1 ~ grupo2) ``` ## Transformaciones Estadísticas ### Stats Incorporadas ```r # Resúmenes estadísticos ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + stat_summary() # Boxplot con muescas ggplot(df, aes(x = grupo, y = valor)) + geom_boxplot(notch = TRUE) ``` ## Ajustes de Posición ### Dodge, Stack, Fill ```r # Gráfico de barras df <- data.frame( grupo = c("A", "A", "B", "B"), tipo = c("X", "Y", "X", "Y"), valor = c(10, 20, 15, 25) ) # Lado a lado ggplot(df, aes(x = grupo, y = valor, fill = tipo)) + geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") # Apilado ggplot(df, aes(x = grupo, y = valor, fill = tipo)) + geom_bar(position = "stack", stat = "identity") # Proporciones ggplot(df, aes(x = grupo, y = valor, fill = tipo)) + geom_bar(position = "fill", stat = "identity") ``` ## Coordenadas ### coord_flip() ```r # Barras horizontales ggplot(df, aes(x = categoria, y = valor)) + geom_bar(stat = "identity") + coord_flip() ``` ### coord_cartesian() ```r # Zoom sin afectar datos ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + coord_cartesian(xlim = c(0, 50), ylim = c(0, 50)) ``` ## Guardar Gráficos ### ggsave() ```r # Guardar último gráfico ggsave("mi_grafico.png") ggsave("mi_grafico.pdf") # Gráfico específico p <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() ggsave("mi_grafico.png", p) # Especificar tamaño y resolución ggsave("mi_grafico.png", width = 10, height = 8, dpi = 300) ``` ### Funciones de Exportación ```r # PNG png("grafico.png", width = 800, height = 600) print(ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point()) dev.off() # PDF pdf("grafico.pdf", width = 10, height = 8) print(ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point()) dev.off() ``` ## Extensiones ### Extensiones Comunes ```r # patchwork - combinar gráficos install.packages("patchwork") library(patchwork) p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point() p2 <- ggplot(df, aes(x = x)) + geom_histogram() p1 + p2 # gganimate - animaciones install.packages("gganimate") library(gganimate) ``` ## Resumen - ggplot2 usa gramática de gráficos en capas - Mapear datos a estéticas con `aes()` - Usar funciones `geom_*` para diferentes tipos de gráficos - Personalizar con `scale_*`, `theme()`, `labs()` - `facet_wrap()` y `facet_grid()` para subgráficos - `ggsave()` para guardar gráficos - Combinar gráficos con patchwork o gridExtra