Sesión 3 Visualizacion con ggplot2

Utilizaremos el paquete ggplot2, fue desarrollado por Hadley Wickham y es una implementación de la gramática de las gráficas (Wilkinson et al. 2005). Si no lo tienes instalado comienza instalando el paquete ggplot2 o el tidyverse que lo incluye.

Gráficas de dispersión

library(tidyverse) # Cargamos el paquete en nuestra sesión

Usaremos el conjunto de datos election_sub_2012 que se incluye en el paquete estcomp, puedes encontrar información de esta base de datos tecleando ?election_sub_2012.

library(estcomp)

data(election_sub_2012)
?election_sub_2012
glimpse(election_sub_2012)
#> Rows: 1,500
#> Columns: 23
#> $ state_code      <chr> "19", "30", "09", "07", "09", "27", "20", "15", "25", …
#> $ state_name      <chr> "Nuevo León", "Veracruz", "Ciudad de México", "Chiapas…
#> $ state_abbr      <chr> "NL", "VER", "CDMX", "CHPS", "CDMX", "TAB", "OAX", "ME…
#> $ district_loc_17 <int> 20, 30, 27, 5, 26, 21, 15, 43, 4, 19, 17, 9, 9, 6, 7, …
#> $ district_fed_17 <int> 7, 11, 22, 5, 15, 6, 3, 7, 4, 5, 6, 4, 1, 1, 3, 7, 4, …
#> $ polling_id      <int> 90532, 134417, 32160, 15456, 31925, 122541, 94510, 633…
#> $ section         <int> 347, 1775, 2705, 1121, 4358, 502, 37, 826, 2207, 1028,…
#> $ region          <chr> "noreste", "este", "centrosur", "suroeste", "centrosur…
#> $ polling_type    <chr> "B-C", "B-C", "B-C", "B-C", "B-C", "B-C", "B-C", "B-C"…
#> $ section_type    <chr> "U", "U", "U", "U", "U", "U", "M", NA, "U", "M", "R", …
#> $ pri_pvem        <int> 150, 146, 103, 135, 108, 102, 121, 157, 134, 187, 44, …
#> $ pan             <int> 111, 52, 43, 33, 95, 27, 60, 94, 40, 128, 53, 56, 49, …
#> $ panal           <int> 12, 4, 10, 10, 4, 4, 8, 16, 4, 10, 0, 12, 8, 1, 106, 1…
#> $ prd_pt_mc       <int> 78, 226, 240, 237, 181, 290, 141, 158, 90, 63, 6, 179,…
#> $ otros           <int> 1, 4, 4, 7, 6, 14, 1, 8, 8, 11, 2, 14, 7, 12, 48, 19, …
#> $ total           <int> 352, 432, 400, 422, 394, 437, 331, 433, 276, 399, 105,…
#> $ nominal_list    <int> 675, 636, 688, 672, 522, 698, 596, 716, 506, 584, 188,…
#> $ pri_pvem_pct    <dbl> 43, 34, 26, 32, 27, 23, 37, 36, 49, 47, 42, 42, 25, 42…
#> $ pan_pct         <dbl> 32, 12, 11, 8, 24, 6, 18, 22, 14, 32, 50, 12, 16, 37, …
#> $ panal_pct       <dbl> 3, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 4, 1, 3, 0, 3, 3, 0, 28, 0, 5, 1,…
#> $ prd_pt_mc_pct   <dbl> 22, 52, 60, 56, 46, 66, 43, 36, 33, 16, 6, 40, 54, 18,…
#> $ otros_pct       <dbl> 0, 1, 1, 2, 2, 3, 0, 2, 3, 3, 2, 3, 2, 3, 13, 8, 2, 2,…
#> $ winner          <chr> "pri_pvem", "prd_pt_mc", "prd_pt_mc", "prd_pt_mc", "pr…

Comencemos con nuestra primera gráfica:

ggplot(election_sub_2012) +
    geom_point(aes(x = total, y = prd_pt_mc))

En ggplot2 se inicia una gráfica con la instrucción ggplot(), debemos especificar explicitamente que base de datos usamos, este es el primer argumento en la función ggplot(). Una vez que creamos la base añadimos capas, y dentro de aes() escribimos las variables que queremos graficar y el atributo de la gráfica al que queremos mapearlas.

La función geom_point() añade una capa de puntos, hay muchas funciones geometrías incluídas en ggplot2: geom_line(), geom_boxplot(), geom_histogram,… Cada una acepta distintos argumentos para mapear las variables en los datos a características estéticas de la gráfica. En el ejemplo de arriba mapeamos displ al eje x, prd_pt_mc al eje y, pero geom_point() nos permite representar más variables usando la forma, color y/o tamaño del punto. Esta flexibilidad nos permite entender o descubrir patrones más interesantes en los datos.

ggplot(election_sub_2012) +
    geom_point(aes(x = total, y = prd_pt_mc, color = polling_type))

Experimenta con los aesthetics color (color), tamaño (size) y forma (shape).

  • ¿Qué diferencia hay entre las variables categóricas y las continuas?

  • ¿Qué ocurre cuando combinas varios aesthetics?

El mapeo de las propiedades estéticas se denomina escalamiento y depende del tipo de variable, las variables discretas (por ejemplo, tipo de casilla, región, estado) se mapean a distintas escalas que las variables continuas (variables numéricas como voto por un partido, lista nominal, etc.), los defaults de escalamiento para algunos atributos son (los escalamientos se pueden modificar):

aes Discreta Continua
Color (color) Arcoiris de colores Gradiente de colores
Tamaño (size) Escala discreta de tamaños Mapeo lineal entre el área y el valor
Forma (shape) Distintas formas No aplica
Transparencia (alpha) No aplica Mapeo lineal a la transparencia

Los geoms controlan el tipo de gráfica

p <- ggplot(election_sub_2012, aes(x = total, y = prd_pt_mc))
p + geom_line()

¿Qué problema tiene la siguiente gráfica?

p <- ggplot(election_sub_2012, aes(x = pan_pct, y = prd_pt_mc_pct))
p + geom_point(size = 0.8) 

p + geom_jitter(size = 0.5)

¿Cómo podemos mejorar la siguiente gráfica?

ggplot(election_sub_2012, aes(x = state_abbr, y = prd_pt_mc_pct)) +
    geom_point(size = 0.8)

Intentemos reodenar los niveles de la variable clase

ggplot(election_sub_2012, aes(x = reorder(state_abbr, prd_pt_mc), 
    y = prd_pt_mc)) +
    geom_point(size = 0.8)

Podemos probar otros geoms.

ggplot(election_sub_2012, aes(x = reorder(state_abbr, prd_pt_mc), 
    y = prd_pt_mc)) +
    geom_jitter(size = 0.5)


ggplot(election_sub_2012, aes(x = reorder(state_abbr, prd_pt_mc), 
    y = prd_pt_mc)) +
    geom_boxplot()

También podemos usar más de un geom!

ggplot(election_sub_2012, aes(x = reorder(state_abbr, prd_pt_mc), 
    y = prd_pt_mc)) +
    geom_jitter(size = 0.5) +
    geom_boxplot()

Y mejorar presentación:

ggplot(election_sub_2012, aes(x = reorder(state_abbr, prd_pt_mc), 
    y = prd_pt_mc)) +
    geom_jitter(alpha = 0.6, size = 0.5) +
    geom_boxplot(outlier.color = NA) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
    labs(title = "Votos por casilla y estado", 
        subtitle = "PRD-PT-MC", x = "estado", y = "total de votos")

Lee la ayuda de reorder y repite las gráficas anteriores ordenando por la mediana de prd_pt_mc.

  • ¿Cómo harías para graficar los puntos encima de las cajas de boxplot?

Paneles

Ahora veremos como hacer gráficas de paneles, la idea es hacer varios múltiplos de una gráfica donde cada múltiplo representa un subconjunto de los datos, es una práctica muy útil para explorar relaciones condicionales.

En ggplot podemos usar facet_wrap() para hacer paneles dividiendo los datos de acuerdo a las categorías de una sola variable. Comenzamos por una gráfica de dispersión (interpreta la recta roja):

ggplot(election_sub_2012, aes(x = pri_pvem_pct, y = pan_pct)) + 
  geom_abline(intercept = 50, slope = -1, colour = "red") +
  geom_jitter()

Sabemos que hay diferencias regionales en los patrones de votación. Podemos entonces repetir la misma gráfica para distintas regiones:

ggplot(election_sub_2012, aes(x = pri_pvem_pct, y = pan_pct)) + 
  geom_abline(intercept = 50, slope = -1, colour = "red") +
  geom_jitter() +
  facet_wrap(~region)

También podemos hacer una cuadrícula de \(2\) dimensiones usando facet\_grid(filas~columnas). En este caso, también mostramos los resultados por tipo de casilla:

# Veremos como manipular datos en las próximas clases
election_region_2012 <- election_2012 |> 
    group_by(region, section_type) |> 
    summarise_at(vars(pri_pvem:total), sum) |> 
    mutate_at(vars(pri_pvem:otros), .funs = ~ 100 * ./total) |> 
    ungroup() |> 
    mutate(region = reorder(region, pri_pvem)) |>
    gather(party, pct_votes, pri_pvem:otros) |> 
    filter(!is.na(section_type))

ggplot(election_region_2012, aes(x = reorder(party, pct_votes), 
    y = pct_votes, fill = reorder(party, -pct_votes))) +
    geom_col(show.legend = FALSE) +
    facet_grid(region ~ section_type) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Los páneles pueden ser muy útiles para entender relaciones en nuestros datos. En la siguiente gráfica es difícil entender si existe una relación entre radiación solar y ozono.

data(airquality)
ggplot(airquality, aes(x = Solar.R, y = Ozone)) + 
  geom_point() 
#> Warning: Removed 42 rows containing missing values (geom_point).

Veamos que ocurre si realizamos páneles separando por velocidad del viento.

airquality$Wind.cat <- cut(airquality$Wind, breaks = c(1.5, 9, 12, 21)) 
ggplot(airquality, aes(x = Solar.R, y = Ozone)) + 
  geom_point() +
  facet_wrap(~ Wind.cat)

Podemos agregar un suavizador (loess) para ver mejor la relación de las variables en cada panel.

ggplot(airquality, aes(x = Solar.R, y = Ozone)) + 
  geom_point() +
  facet_wrap(~ Wind.cat) + 
  geom_smooth(method = "lm")
#> `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

Ejercicio

Como vimos en el caso de los resultados electorales por región, en ocasiones es necesario realizar transformaciones u obtener subconjuntos de los datos para poder responder preguntas de nuestro interés.

library(dplyr)
library(babynames)
glimpse(babynames)
#> Rows: 1,924,665
#> Columns: 5
#> $ year <dbl> 1880, 1880, 1880, 1880, 1880, 1880, 1880, 1880, 1880, 1880, 1880,…
#> $ sex  <chr> "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", "F", …
#> $ name <chr> "Mary", "Anna", "Emma", "Elizabeth", "Minnie", "Margaret", "Ida",…
#> $ n    <int> 7065, 2604, 2003, 1939, 1746, 1578, 1472, 1414, 1320, 1288, 1258,…
#> $ prop <dbl> 0.07238359, 0.02667896, 0.02052149, 0.01986579, 0.01788843, 0.016…

Supongamos que queremos ver la tendencia del nombre “John”, para ello debemos generar un subconjunto de la base de datos. ¿Qué ocurre en la siguiente gráfica?

babynames_John <- filter(babynames, name == "John")
ggplot(babynames_John, aes(x = year, y = prop)) +
  geom_line()

La preparación de los datos es un aspecto muy importante del análisis y suele ser la fase que lleva más tiempo. Es por ello que el siguiente tema se enfocará en herramientas para hacer transformaciones de manera eficiente.

Recursos

References

Wickham, Hadley. 2009. Ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. 2nd ed. Springer Publishing Company, Incorporated.
Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. 2017. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. 1st ed. O’Reilly Media, Inc.
Wilkinson, L., D. Wills, D. Rope, A. Norton, and R. Dubbs. 2005. The Grammar of Graphics. Statistics and Computing. Springer New York. https://books.google.com.mx/books?id=\_kRX4LoFfGQC.