Lições do módulo (1/2)
Gramática e geometrias básicas
A visualização de dados em R é dominada por ggplot2, um pacote baseado na "Gramática de Gráficos". Esta teoria divide os gráficos em componentes semânticos independentes, como dados, mapeamentos estéticos e elementos geométricos.
A estrutura do ggplot2
Cada gráfico criado com ggplot2 começa com uma chamada para a função ggplot(), onde fornecemos um quadro de dados e definimos como as colunas são mapeadas para propriedades visuais usando a função aes() (estética).
A seguir, adicionamos camadas geométricas usando o operador + (nota: usamos + e não %>% no ggplot2).
O modelo básico é:
ggplot(data = <DATA_FRAME>, mapping = aes(<AESTHETICS>)) +
<GEOMETRY>()Mapeamentos Estéticos (aes) e Geometrias (geom_*)
A função aes() define quais variáveis em seus dados controlam os atributos visuais do gráfico:
x: Posição no eixo horizontal.y: Posição no eixo vertical.color: Cor dos pontos ou linhas.fill: Cor de preenchimento de formas fechadas (por exemplo, barras).size: Tamanho dos elementos.
As geometrias (geom_) definem o tipo de representação visual:
1. Gráfico de dispersão (geom_point())
Ideal para exibir a relação entre duas variáveis numéricas.
ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
geom_point()2. Gráfico de linha (geom_line())
Normalmente usado para séries temporais ou linhas de tendência.
ggplot(df, aes(x = year, y = sales)) +
geom_line()3. Gráfico de barras (geom_bar() e geom_col())
Por padrão, geom_bar() conta a frequência das categorias, enquanto geom_col() representa os valores reais armazenados diretamente em uma coluna y.
# Plots the value of the 'sales' column for each 'category'
ggplot(df, aes(x = category, y = sales)) +
geom_col()Experimente você mesmo
Exercício 1: Crie um gráfico de dispersão básico
Crie um gráfico de dispersão usando o quadro de dados df. Mapeie a coluna de altura para o eixo x e a coluna de peso para o eixo y. Utilize geom_point().
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Certifique-se de usar ggplot(df, aes(x = height, y = Weight)) + geom_point()
Solução disponível após 3 tentativas
Exercício 2: Adicione cores com base nos dados
Modifique o gráfico anterior mapeando a propriedade color para a coluna de gênero dentro de aes() para colorir os pontos por gênero.
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Inclui cor = gênero no interior de aes(), por exemplo: aes(x = altura, y = peso, cor = gênero).
Solução disponível após 3 tentativas
Exercício 3: Gráfico de linha
Crie um gráfico de linha usando df. Mapeie a coluna do ano para o eixo x e a coluna de vendas para o eixo y. Adicione a camada geométrica geom_line().
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EUA ggplot(df, aes(x = ano, y = vendas)) + geom_line()
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Exercício 4: Gráfico de barras com geom_col
Crie um gráfico de barras para exibir os valores diretamente. Mapeie a coluna de categoria para o eixo x e a coluna de valor para o eixo y. Use a geometria geom_col().
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EUA ggplot(df, aes(x = categoria, y = valor)) + geom_col()
Solução disponível após 3 tentativas
Exercício 5: Combine múltiplas geometrias
No ggplot2 você pode empilhar várias camadas geométricas. Crie um gráfico que combine geom_point() e geom_smooth(), mapeando x_val para o eixo x e y_val para o eixo y.
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Adicione geom_point() e geom_smooth() separados do sinal '+'.
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