36  Construyendo gráficas capa por capa

Una de las ideas más poderosas de ggplot2 es que las gráficas se construyen agregando capas. Comenzamos con los datos, después indicamos qué variables queremos representar y finalmente elegimos cómo mostrar la información.

Primero cargamos el paquete de ggplot2

Code 
library(ggplot2)

36.1 Primera capa: los datos

Toda gráfica comienza indicando qué conjunto de datos utilizaremos.

Code 
ggplot(data = penguins)

Todavía no aparece ninguna figura, porque aún no hemos especificado qué variables queremos representar.

36.2 Segunda capa: las estéticas

Las estéticas (aes) indican qué variables del conjunto de datos estarán asociadas a los ejes, colores, tamaños, etc.

Code 
ggplot(
  data = penguins,
  aes(
    x = bill_len,
    y = bill_dep
  )
)

Aunque ya definimos los ejes, todavía falta indicar cómo representar los datos.

36.3 Tercera capa: la geometría

Las geometrías (geom_) determinan el tipo de gráfico. Para dos variables numéricas, una opción es un diagrama de dispersión (no es una regla).

Code 
ggplot(
  data = penguins,
  aes(
    x = bill_len,
    y = bill_dep
  )
) +
  geom_point()

Ahora cada observación se representa mediante un punto.

36.4 Cuarta capa: agregar color

Podemos incorporar una variable categórica para distinguir grupos.

Code 
ggplot(
  data = penguins,
  aes(
    x = bill_len,
    y = bill_dep,
    color = species
  )
) +
  geom_point()

Los colores permiten identificar las diferentes especies de pingüinos.

36.5 Quinta capa: modificar la apariencia

Las capas también permiten cambiar propiedades visuales.

Code 
ggplot(
  data = penguins,
  aes(
    x = bill_len,
    y = bill_dep,
    color = species
  )
) +
  geom_point(size = 2, alpha = 0.7)

  • size controla el tamaño de los puntos.
  • alpha controla la transparencia.

36.6 Sexta capa: etiquetas

Una gráfica debe ser fácil de interpretar. Podemos añadir títulos y etiquetas a los ejes.

Code 
ggplot(
  data = penguins,
  aes(
    x = bill_len,
    y = bill_dep,
    color = species
  )
) +
  geom_point(size = 2, alpha = 0.7) +
  labs(
    title = "Medidas del pico de los pingüinos",
    x = "Longitud del pico (mm)",
    y = "Profundidad del pico (mm)",
    color = "Especie"
  )

36.7 Séptima capa: temas

Finalmente, podemos modificar la apariencia general de la figura.

Code 
ggplot(
  data = penguins,
  aes(
    x = bill_len,
    y = bill_dep,
    color = species
  )
) +
  geom_point(size = 2, alpha = 0.7) +
  labs(
    title = "Medidas del pico de los pingüinos",
    x = "Longitud del pico (mm)",
    y = "Profundidad del pico (mm)",
    color = "Especie"
  ) +
  theme_minimal()

TipLa idea principal

En ggplot2, una gráfica se construye sumando capas:

ggplot(datos)} + aes() + geom_() +otras capas

Cada nueva capa añade información o modifica la apariencia de la figura, permitiendo construir visualizaciones complejas de manera gradual.

NoteEjercicio

Realiza un plot para tratar de responder a las siguientes preguntas:

¿Existe alguna relación entre la longitud del pico y la longitud de la aleta?

¿La longitud del pico incrementa con la longitud de la aleta?

Code 
ggplot(
  data = penguins,
  aes(
    x = bill_len,
    y = flipper_len
  )
) +
  geom_point(size = 2, alpha = 0.7) +
  labs(
    title = "Relación entre la longitud del pico y aleta de los pingüinos",
    x = "Longitud del pico (mm)",
    y = "Longitud de la aleta (mm)"
  ) +
  theme_minimal()