Agora que já vimos os conceitos básicos do ggplot no post anterior, vamos mostrar um pouco como você pode aprimorar o seu gráfico de algumas formas como, por exemplo, adicionar legendas, alterar cores, posições, etc. Para isso vamos trabalhar com os gráficos mais utilizados:

geom_bar()/ geom_col(): gráfico de barras/ gráfico de colunas;
box_plot(): box-plot;
geom_histogram(): histograma;
geom_point(): gráfico de dispersão;
geom_line(): gráfico de linhas.
``

Vale ressaltar que quando se trata de incrementar um gráfico, existem inúmeras maneiras de fazer isso. Vamos mostrar apenas algumas delas aqui e deixar alguns links ao longo do texto que se aprofundam no tema.

Vamos carregar inicialmente o pacote tidyverse, que carrega automaticamente o ggplot2 e outros que possamos utilizar ao longo do texto.

Código

library(tidyverse)
library(MASS)
library(highcharter)

Gráfico de barras

`position`

Quando falamos em apresentar as informações no gráfico de barras, podemos pensar em 3 possibilidades para o argumento position: position = "stack", position = "fill" e position = "dodge". Basicamente cada um desses irá apresentar as informações de formas diferentes. Para mostrar isso vamos utilizar a base de dados Cars93 do pacote MASS. Caso deseje utilizar essa base de dados e não tenha o pacote instalado no seu computador, basta rodar o código install.packages("MASS").

Código

ggplot(Cars93, aes(x = Type, fill = AirBags)) +
    geom_bar(position = "stack") +
    scale_fill_viridis_d() +
    theme_bw()

No gráfico acima utilizamos o position = "stack", que constrói o gráfico de barras empilhado. Nesse caso, a contagem dos subgrupos são exibidos apenas uns sobre os outros.

Código

ggplot(Cars93, aes(x = Type, fill = AirBags)) +
    geom_bar(position = "fill") +
    scale_fill_viridis_d() +
    theme_bw()

Quando utilizamos position = "fill", temos também as barras empilhadas, porém cada barra tem altura constante igual a 1. Agora, a porcentagem de cada subgrupo está representada, permitindo estudar a distribuição de sua proporção no todo, para cada uma das barras.

Código

ggplot(Cars93, aes(x = Type, fill = AirBags)) +
    geom_bar(position = "dodge") +
    scale_fill_viridis_d() +
    theme_bw()

O caso position = "dodge" é um dos casos mais utilizados, pois ele irá colocar as barras lado a lado. Normalmente, informações dessa forma ficam mais fáceis de serem visualizadas. Porém, deve-se tomar cuidado caso existam muitas categorias em uma das variáveis, o que pode tornar o gráfico um pouco confuso. Caso isso aconteça pode ser interessante fazer algumas modificações nos gráficos.

Observe o gráfico acima e note que algumas das barras possuem larguras diferentes. O ggplot faz isso automaticamente quando alguma das categorias está faltando, ou seja, ele deixa as barras mais grossas pra compensar aquela que está ausente. Uma possível solução é utilizar position = position_dodge(preserve = "single"). Veja:

Código

ggplot(Cars93, aes(x = Type, fill = AirBags)) +
    geom_bar(position = position_dodge(preserve = "single")) +
    scale_fill_viridis_d() +
    theme_bw()

Adicionando algumas informações

Frequência

Como dito acima, as vezes é interessante adicionar algumas informações aos gráficos para facilitar a visualização. Para o próximo exemplo vamos utilizar a base de dados diamonds contida no R.

Código

dados_resumo2 <- diamonds %>%
    group_by(cut, color) %>%
    summarise(cont = n())

dados_resumo2 %>%
    ggplot() +
    geom_bar(aes(x = cut, y = cont, group = color, fill = color),
        stat = "identity", position = "dodge"
    ) +
    geom_text(aes(x = cut, y = cont, label = cont, group = color),
        position = position_dodge(width = 1), size = 2.5,
        vjust = 0.4, hjust = -0.1, angle = 0
    ) +
    coord_flip() +
    theme_bw()

No gráfico acima adicionamos a frequência respectiva acima de cada barra, fizemos isso com a ajuda do geom_text. Note que utilizamos o position = position_dodge(width = 1). Diferentemente de quando usamos position = "dodge" anteriormente, essa outra maneira nos permite configurar algumas coisas como a largura, controlado pelo argumento width. Nesse caso foi necessário usar para “configurar” a posição da legenda. Também podemos “brincar” com outros ajustes como o vjust e hjust que servem para mover a legenda verticalmente e horizontalmente. Também temos o angle, que rotaciona as legendas quando você fornece o ângulo desejado. Aqui também fizemos o uso do coord_flip() para rotacionar os eixos do gráfico.

Porcentagem

Código

dados_resumo <- Cars93 %>%
    group_by(Type, AirBags) %>%
    summarise(cont = n()) %>%
    mutate(pct = prop.table(cont))


dados_resumo %>%
    ggplot(aes(label = scales::percent(pct))) +
    geom_bar(aes(x = Type, y = cont, group = AirBags, fill = AirBags),
        stat = "identity", position = "dodge"
    ) +
    geom_text(aes(x = Type, y = cont, group = AirBags),
        position = position_dodge(width = .9), vjust = 0,
        size = 2.3,
        hjust = -0.05
    ) +
    scale_fill_viridis_d() +
    theme_bw() +
    facet_wrap(~AirBags) +
    theme(legend.position = "none") +
    coord_flip()

Também pode ser interessante em alguns caso adicionar a porcentagem relativa em cada barra. Uma maneira de fazer e criar uma coluna no seu banco de dados, que irá conter a porcentagem de cada observação em relação ao total, é usando a função prop.table(), por exemplo. Agora é só fazer parecido com o que fizemos anteriormente, passando as coordenadas para o geom_text() e ajustando ao seu gosto pessoal. Aqui precisamos adicionar também um label e para isso utilizamos a função percent() do pacote scales.

Incrementando um Boxplot

Um gráfico comumente utilizado para visualizar dados é o Boxplot. Medidas de estatísticas descritivas como o mínimo, máximo, primeiro quartil, segundo quartil ou mediana e o terceiro quartil formam o boxplot. Ele também nos permite visualizar a distribuição e valores discrepantes (outliers) dos dados, fornecendo assim uma maneira rápida e fácil para entender um pouco melhor a distribuição dos dados. Podemos montar desde gráficos simples até alguns mais elaborados e esteticamente mais bonitos.

Código

dfhair <- data.frame(HairEyeColor)
ggplot(dfhair, aes(x = Sex, y = Freq)) +
    theme_minimal() +
    geom_boxplot() +
    geom_dotplot(
        binaxis = "y",
        stackdir = "center",
        dotsize = 1,
        binwidth = 2
    ) +
    scale_x_discrete(labels = c("Homem", "Mulher")) +
    xlab("Sexo") +
    ylab("Frequencia")

Aqui plotamos dois gráficos um ao lado do outro. Note que para fazer um boxplot bem elaborado não é necessário adicionar muitas camadas. O que pode ser novo aqui nessa visualização é a utilização de uma camada com geom_dotplot(), com seus respectivos argumentos. Essa camada permite adicionar um gráfico de pontos que combinado com o boxplot pode permitir uma visualização mais completa dos dados. Você pode dar uma olhada mais aprofundada em todos os argumentos do geom_dotplot() clicando aqui.

Código

ggplot(dfhair, aes(
    x = Sex, y = Freq,
    fill = Sex
)) +
    theme_minimal() +
    geom_boxplot(
        outlier.colour = "black",
        outlier.shape = 8,
        outlier.size = 4
    ) +
    scale_x_discrete(labels = c("Homem", "Mulher")) +
    labs(
        title = "Boxplot",
        x = "Sexo",
        y = "Frequência",
        subtitle = "HairEyeColor",
        fill = "Sexo"
    ) +
    scale_fill_manual(
        values =
            c("darkorchid4", "brown2")
    )

Caso prefira preencher os gráficos com cores da sua escolha, basta alterar o color para fill dentro do aes e escolher a sua paleta de cores preferida ou até mesmo utilizar scale_fill_manual para escolher as cores de forma manual. Também utilizamos o labs para adicionar/ alterar algumas legendas do gráfico.

Histogramas um pouco mais elaborados

Fazer histogramas com mais de uma variável para comparação pode ser interessantes em alguns casos. Para o exemplo abaixo vamos criar um data.frame simples com duas variáveis geradas a partir da distribuição normal.

Código

da <- data.frame(
    type = rep(c("variavel 1", "variavel 2"), each = 1000),
    value = c(rnorm(1000), rnorm(1000, mean = 4))
)

da %>%
    ggplot(aes(x = value, fill = type)) +
    geom_histogram(
        color = "yellow",
        alpha = 0.75,
        position = "identity"
    ) +
    scale_fill_manual(values = c("darkorchid4", "brown2")) +
    theme_bw() +
    labs(fill = "")

Um argumento legal capaz de nos ajudar na visualização dos gráficos em alguns casos é o alpha. O alpha se refere à opacidade de um formato geométrico. Os valores alpha variam de 0 a 1, com valores mais baixos correspondendo a cores mais transparentes. color muda o contorno das barras dos gráficos, o que pode nos ajudar também na diferenciação dos gráficos quando eles se cruzam.

Uma outra forma de apresentar a mesma informação, porém sem que os gráficos se “cruzem” é utilizar uma faceta para cada um dos gráficos.

Código

da %>%
    ggplot(aes(x = value, fill = type)) +
    geom_histogram(colour = "grey75") +
    facet_wrap(~type) +
    scale_fill_viridis_d() +
    theme_bw() +
    labs(fill = "")

Ainda sobre histogramas, podemos considerar outros argumentos importantes dentro de cada faceta para apresentar o gráfico de diferentes formas. Veja o seguinte exemplo:

Código

ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
    geom_histogram() +
    facet_wrap(~cut, scales = "free", ncol = 2) +
    theme_bw()

stat_bin() using bins = 30. Pick better value with binwidth.

Note que aqui utilizamos scales = "free" para permitir que as escalas de cada gráfico fiquem livres, ou seja, as escalas tanto no eixo x quanto no eixo y podem ter valores diferentes para cada gráfico. Abaixo vamos plotar o mesmo gráfico sem esse argumento apenas para comparação. É importante tomar cuidado com isso quando for comparar os gráficos e lembrar que eles possuem escalas diferentes entre si. Ainda sobre os argumentos, utilizamos o ncol para determinar a quantidade de colunas para os gráficos, porém também poderíamos determinar a quantidade de linhas com o nrow.

Código

# exemplo sem scales = "free"
ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
    geom_histogram() +
    facet_wrap(~cut, nrow = 2) +
    theme_bw()

stat_bin() using bins = 30. Pick better value with binwidth.

É possível utlizar o facet_grid para comparar distribuições de combinações de duas variáveis, considerando ainda histogramas. Veja o seguinte exemplo:

Código

ggplot(diamonds, aes(x = price, y = ..density..)) +
    geom_histogram(fill = "darkviolet") +
    facet_grid(color ~ cut) +
    theme_bw()

Veja como utilizamos o argumento y = ..density.. para considerar a densidade das barras em cada um dos gráficos, ao invés da frequência absoluta.

Gráficos de dispersão

Gráficos de dispersão são bastante utilizados, principalmente para verificar alguma correlação entre as variáveis. Abaixo vamos plotar 3 gráficos de dispersão diferentes, mudando pequenos detalhes em cada um deles.

Código

ggplot(Cars93, aes(Min.Price, Price)) +
    geom_point(color = "darkorchid4") +
    theme_bw()

Código

ggplot(Cars93, aes(Min.Price, Price)) +
    geom_point(aes(size = Price)) +
    theme_bw()

Código

ggplot(Cars93, aes(Min.Price, Price)) +
    geom_point(color = "#b51bb0") +
    theme_bw() +
    geom_vline(xintercept = 10:13, col = "red") +
    geom_hline(yintercept = 20, col = "red")

O primeiro gráfico é bem simples, apenas alteramos a cor dos pontos e o tema. No segundo gráfico utilizamos size = Price para alterar o tamanho dos pontos de acordo com a variável Price. Esse argumento pode ser muito interessante em alguns casos. No último gráfico mostramos a possibilidade de adicionar algumas linhas verticais e horizontais no seu gráfico por meio de geom_vline e geom_hline. Por exemplo, podemos utilizar o geom_hline para colocar como argumento a média da variável no eixo y e o geom_vline para plotar a média da variável no eixo x, da seguinte forma.

Código

ggplot(Cars93, aes(Min.Price, Price)) +
    geom_point(color = "#b51bb0") +
    theme_bw() +
    geom_vline(xintercept = mean(Cars93$Price), col = "red") +
    geom_hline(yintercept = mean(Cars93$Min.Price), col = "red")

Veja como essas linhas nos permitem perceber uma certa assimetria nos dados, uma vez que estas não estão posicionadas bem no centro de cada eixo.

Gráfico de linhas

Vamos mostrar um exemplo simples de um gráfico de linhas utilizando séries temporais e algumas maneiras de deixar ele mais elaborado. Para isso, vamos reconsiderar os dados utilizados em um post anterior, sobre os casos do novo coronavirus no Estado do Espírito Santo. Como no post já mostramos detalhadamente como importar e utilizar os dados, vamos pular essa etapa. Vocês podem acompanhar todas as instruções no seguinte link. Uma pequena observação a ser feita, no post deixamos um link para baixar diretamente a base de dados, porém, o link mudou. Caso queira ter acesso a base de dados basta clicar aqui. Devido a isso, os posts foram feitos com dados de períodos diferentes, podendo então haver algumas divergências nos gráficos. Aqui nesse post consideramos somente os valores a partir de 06/04/2021, para os quatro principais municipios do Estado: Vitória, Vila Velha, Serra e Cariacica, salvos no objeto dados_sumarizados_5, gerado a partir de uma base de dados que havia sido obtida anteriormente à publicação deste post.

Código

ggplot(
    dados_sumarizados_5,
    aes(
        x = data_notificacao,
        y = media_movel,
        color = municipio
    )
) +
    geom_line()

Código

ggplot(
    dados_sumarizados_5,
    aes(
        x = data_notificacao,
        y = media_movel,
        color = municipio
    )
) +
    geom_line(linetype = "dashed") +
    labs(
        title = "Número de casos pela COVID-19 no ES",
        subtitle = "Considerando somente Grande Vitória",
        x = "Data",
        y = "Número de casos",
        caption = "Fonte: Painel COVID-19 Espírito Santo"
    ) +
    theme_bw() +
    theme(legend.position = "bottom") +
    scale_x_date(date_breaks = "5 week")

Note algumas diferenças do primeiro para o segundo gráfico, que podem melhorar como algumas informações são apresentadas. No segundo gráfico, usamos algumas novidades como o scale_x_date(date_breaks = "5 week") que irá exibir as informações de 5 em 5 semanas. Fizemos também o uso do argumento linetype que nos permite alterar o tipo da linha do gráfico. São várias opções, você pode visualizar algumas neste link Uma observação a ser feita: ocultamos a parte do tratamento e separação da base de dados pois já produzimos um post mostrando passo a passo como fazer isso. Caso tenha interesse em reproduzir os resultados, basta ver o post aqui.

Selecionando o período de tempo

Em alguns casos você pode querer selecionar apenas um intervalo de tempo. Uma forma de fazer isso é utilizar o limit da função scale_x_date() para selecionar um período de tempo nos dados. Adicionar uma camada de geom_point aqui pode ajudar a perceber quando há observações na série de valores, principalmente quando há uma sequência de valores totalmente alinhados.

Código

ggplot(
    dados_sumarizados_5,
    aes(
        x = data_notificacao,
        y = media_movel,
        color = municipio
    )
) +
    geom_line() +
    labs(
        title = "Número de casos pela COVID-19 no ES",
        subtitle = "Considerando somente Grande Vitória",
        x = "Data",
        y = "Número de casos",
        caption = "Fonte: Painel COVID-19 Espírito Santo"
    ) +
    theme_bw() +
    geom_point() +
    theme(legend.position = "bottom") +
    scale_x_date(limit = c(as.Date("2021-04-22"), as.Date("2021-05-23")), date_breaks = "1 week")

Vale ressaltar, que para gráficos de séries temporais, o eixo precisa ser uma variável do tipo Date. Caso contrário, seria apenas um gráfico de linhas.

Gráficos de calor

Considerando agora o objeto dados_todos, que foi construído de forma semelhante ao que foi feito no post do pacote highcharter, com o link compartilhado anteriormente nesse post aqui. Aqui consideramos a variável perc_total, que mostra o percentual do número de casos de forma relativa ao pior momento da pandemia, para o período selecionado.

Código

ggplot(dados_todos, aes(
    x = data_notificacao, y = municipio,
    fill = perc_total
)) +
    geom_tile() +
    theme_bw() +
    scale_fill_viridis_c()

Código

ggplot(dados_todos, aes(
    x = data_notificacao, y = municipio,
    fill = perc_total
)) +
    geom_tile() +
    theme_bw() +
    scale_fill_viridis_c(option = "inferno") +
    labs(
        title = "Número de casos relativo ao total observado na pandemia",
        subtitle = "Número de casos dividido pelo maior valor de número de casos",
        caption = "Fonte: Bovespa",
        x = "Data da notificação",
        fill = ""
    )

Acima fizemos dois gráficos de calor, um simples e o outro um pouco mais elaborado. Gráficos de calor podem ser difíceis de visualizar e por esse motivo pode ser interessante fazer o uso de gráficos interativos. Em seguida, vamos deixar algumas referências com relação a esse tópico.

Outras opções de pacotes para visualização de dados

Vamos deixar abaixo uma breve introdução de outros pacotes que você pode usar para plotar gráficos de maneira interativa ou animada. Não vamos nos aprofundar em nenhum deles, mas como mencionado no começo do post, vamos deixar alguns links para você ter acesso e buscar mais informações.

highcharter

o pacote highcharter serve para fazer gráficos interativos. Já fizemos um post muito interessante para mostrar o uso desse pacote e você pode acessar clicando aqui aqui. Segue um spoiler do que vai encontrar no post:

Código

grafico6

plotly

O pacote plotly cria gráficos interativos da web a partir de gráficos do ggplot. Uma maneira muito simples de usar o pacote é atribuir um gráfico do ggplot a um objeto e plotar esse gráfico com o ggplotly. Para esse exemplo vamos usar um gráfico que fizemos lá no comecinho do post.

Código

library(plotly)

pt <- ggplot(Cars93, aes(x = Type, fill = AirBags)) +
    geom_bar(position = position_dodge(preserve = "single")) +
    scale_fill_viridis_d() +
    theme_bw()

ggplotly(pt)

https://plotly.com/r/

https://operdata.com.br/blog/como-usar-o-pacote-plotly-no-r/

gganimate

gganimate é um pacote que permite a construção de gráficos animados. Por exemplo, poderíamos construir um gráfico em formato de gifs ou vídeos ilustrando alguns conceitos de distribuições de probabilidade com mesma média e variâncias diferentes por exemplo. Também já fizemos um post incrível sobre esse post, é só clicar aqui.

Referências

https://operdata.com.br/blog/como-interpretar-um-boxplot/

https://www.r-graph-gallery.com/index.html

https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-visualization-2.1.pdf