Tutorial 4 – Visualização de dados
- Neste tutorial, não é necessário instalar pacotes no navegador.
- Vamos usar
ggplot2para o gráfico edplyrpara preparar os dados.
Introdução
Neste tutorial, aprenderemos o básico sobre uma das ferramentas de dataviz mais populares em todo o mundo: o pacote ggplot2. Entre outros, o ggplot2 é o pacote de visualização recomendado para quem quer criar gráficos personalizados e de alta qualidade. Seu grande diferencial é a flexibilidade: ele tem uma estrutura de camadas que permite construir qualquer tipo de gráfico, do mais simples até o mais customizado.
Dados
Vamos carregar novamente a base de letalidade do tutorial anterior para praticar manipulação de dados.
Também vamos criar um novo data frame dados_plot com a contagem total de letalidade por ano:
Fundamentos do ggplot2
No ggplot2, construímos gráficos em camadas:
- dados (
ggplot(dados, ...)) - estética (
aes(...)) - geometria (
geom_*()) - camadas extras como
labs(),scale_*(),theme_*()ecoord_*()
Neste tutorial, vamos focar em um único tipo de gráfico: geom_col().
As camadas são combinadas com + (não com |>).
Etapa 1: apenas os dados
Exercício: execute head(dados_plot) e confira as colunas disponíveis.
Etapa 2: mapeando eixos com aes()
Agora mapeamos ano no eixo X e contagem_total no eixo Y.
Exercício: altere o mapeamento para inverter os eixos (X = contagem_total, Y = ano).
Etapa 3: adicionando a geometria (geom_col())
geom_col() usa os valores de y como altura das barras.
Exercício: recrie o gráfico acima e teste fill = "steelblue" dentro de geom_col().
Etapa 4: customizando barras
Podemos ajustar cor, transparência e largura.
Exercício: mude fill, alpha e width para observar diferenças visuais.
Etapa 5: títulos e rótulos com labs()
Exercício: personalize o gráfico com outro título e outros rótulos de eixo.
Etapa 6: escalas e tema
Exercício: troque o tema para theme_light() e altere os breaks do eixo X para passo 10.
Etapa 7: coordenação do gráfico
Exercício: reproduza o gráfico acima e teste outra cor de preenchimento.
Desafio final
Construa um gráfico completo com geom_col() usando dados_plot e incluindo:
labs()com título e eixostheme_minimal()scale_x_continuous()com passo 5 no eixo X
Salvando gráficos (R local)
No R local, use ggsave() para salvar gráficos em arquivo.
ggsave("grafico.png", width = 8, height = 5)