Gráficos

class: title-slide, middle, right
background-image: url(https://images.unsplash.com/photo-1525909002-1b05e0c869d8?ixid=MXwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHw%3D&ixlib=rb-1.2.1&auto=format&fit=crop&w=675&q=80)
background-size: cover

<h3> Gráficos</h3>
#

<h3> Miriam Lerma</h3><br>
Febrero 2021

---

# 1. Intro

Porque hacer gráficos, que es ggplot y conceptos básicos para crear gráficos. <br>

[Uso de ggplot](#intro)<br>
[Cambiar estetica](#estetica)<br>
[Exportar](#exportar) <br>

Tipos de gráfico:
- [puntos](#puntos) 
- [lineas](#lineas) 
- [barras](#barras) 
- [boxplot](#boxplot) 
- [trayectorias](#trayectorias)
- [mapas](#mapas) <br>

<h3> Ustedes </h3>

- Conocimientos básicos de R (saben abrirlo, cargar paquetes y datos).  
- Quieren hacer gráficos con sus datos usando R.

---

# Créditos

-Todo el material basado en el libro:  
[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 576 512" style="height:1em;width:1.12em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M542.22 32.05c-54.8 3.11-163.72 14.43-230.96 55.59-4.64 2.84-7.27 7.89-7.27 13.17v363.87c0 11.55 12.63 18.85 23.28 13.49 69.18-34.82 169.23-44.32 218.7-46.92 16.89-.89 30.02-14.43 30.02-30.66V62.75c.01-17.71-15.35-31.74-33.77-30.7zM264.73 87.64C197.5 46.48 88.58 35.17 33.78 32.05 15.36 31.01 0 45.04 0 62.75V400.6c0 16.24 13.13 29.78 30.02 30.66 49.49 2.6 149.59 12.11 218.77 46.95 10.62 5.35 23.21-1.94 23.21-13.46V100.63c0-5.29-2.62-10.14-7.27-12.99z"/></svg> R4DS, editado por Riva Quiroga](https://r4ds-en-espaniol.netlify.app/)

-Y materiales de RLadies   
[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 480 512" style="height:1em;width:0.94em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M186.1 328.7c0 20.9-10.9 55.1-36.7 55.1s-36.7-34.2-36.7-55.1 10.9-55.1 36.7-55.1 36.7 34.2 36.7 55.1zM480 278.2c0 31.9-3.2 65.7-17.5 95-37.9 76.6-142.1 74.8-216.7 74.8-75.8 0-186.2 2.7-225.6-74.8-14.6-29-20.2-63.1-20.2-95 0-41.9 13.9-81.5 41.5-113.6-5.2-15.8-7.7-32.4-7.7-48.8 0-21.5 4.9-32.3 14.6-51.8 45.3 0 74.3 9 108.8 36 29-6.9 58.8-10 88.7-10 27 0 54.2 2.9 80.4 9.2 34-26.7 63-35.2 107.8-35.2 9.8 19.5 14.6 30.3 14.6 51.8 0 16.4-2.6 32.7-7.7 48.2 27.5 32.4 39 72.3 39 114.2zm-64.3 50.5c0-43.9-26.7-82.6-73.5-82.6-18.9 0-37 3.4-56 6-14.9 2.3-29.8 3.2-45.1 3.2-15.2 0-30.1-.9-45.1-3.2-18.7-2.6-37-6-56-6-46.8 0-73.5 38.7-73.5 82.6 0 87.8 80.4 101.3 150.4 101.3h48.2c70.3 0 150.6-13.4 150.6-101.3zm-82.6-55.1c-25.8 0-36.7 34.2-36.7 55.1s10.9 55.1 36.7 55.1 36.7-34.2 36.7-55.1-10.9-55.1-36.7-55.1z"/></svg> Zero to Hero](https://github.com/rladies/meetup-presentations_freiburg)  
[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 480 512" style="height:1em;width:0.94em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M186.1 328.7c0 20.9-10.9 55.1-36.7 55.1s-36.7-34.2-36.7-55.1 10.9-55.1 36.7-55.1 36.7 34.2 36.7 55.1zM480 278.2c0 31.9-3.2 65.7-17.5 95-37.9 76.6-142.1 74.8-216.7 74.8-75.8 0-186.2 2.7-225.6-74.8-14.6-29-20.2-63.1-20.2-95 0-41.9 13.9-81.5 41.5-113.6-5.2-15.8-7.7-32.4-7.7-48.8 0-21.5 4.9-32.3 14.6-51.8 45.3 0 74.3 9 108.8 36 29-6.9 58.8-10 88.7-10 27 0 54.2 2.9 80.4 9.2 34-26.7 63-35.2 107.8-35.2 9.8 19.5 14.6 30.3 14.6 51.8 0 16.4-2.6 32.7-7.7 48.2 27.5 32.4 39 72.3 39 114.2zm-64.3 50.5c0-43.9-26.7-82.6-73.5-82.6-18.9 0-37 3.4-56 6-14.9 2.3-29.8 3.2-45.1 3.2-15.2 0-30.1-.9-45.1-3.2-18.7-2.6-37-6-56-6-46.8 0-73.5 38.7-73.5 82.6 0 87.8 80.4 101.3 150.4 101.3h48.2c70.3 0 150.6-13.4 150.6-101.3zm-82.6-55.1c-25.8 0-36.7 34.2-36.7 55.1s10.9 55.1 36.7 55.1 36.7-34.2 36.7-55.1-10.9-55.1-36.7-55.1z"/></svg> Recursos en espanol ](https://github.com/rladies/recursos_en_espanol)  
[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 480 512" style="height:1em;width:0.94em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M186.1 328.7c0 20.9-10.9 55.1-36.7 55.1s-36.7-34.2-36.7-55.1 10.9-55.1 36.7-55.1 36.7 34.2 36.7 55.1zM480 278.2c0 31.9-3.2 65.7-17.5 95-37.9 76.6-142.1 74.8-216.7 74.8-75.8 0-186.2 2.7-225.6-74.8-14.6-29-20.2-63.1-20.2-95 0-41.9 13.9-81.5 41.5-113.6-5.2-15.8-7.7-32.4-7.7-48.8 0-21.5 4.9-32.3 14.6-51.8 45.3 0 74.3 9 108.8 36 29-6.9 58.8-10 88.7-10 27 0 54.2 2.9 80.4 9.2 34-26.7 63-35.2 107.8-35.2 9.8 19.5 14.6 30.3 14.6 51.8 0 16.4-2.6 32.7-7.7 48.2 27.5 32.4 39 72.3 39 114.2zm-64.3 50.5c0-43.9-26.7-82.6-73.5-82.6-18.9 0-37 3.4-56 6-14.9 2.3-29.8 3.2-45.1 3.2-15.2 0-30.1-.9-45.1-3.2-18.7-2.6-37-6-56-6-46.8 0-73.5 38.7-73.5 82.6 0 87.8 80.4 101.3 150.4 101.3h48.2c70.3 0 150.6-13.4 150.6-101.3zm-82.6-55.1c-25.8 0-36.7 34.2-36.7 55.1s10.9 55.1 36.7 55.1 36.7-34.2 36.7-55.1-10.9-55.1-36.7-55.1z"/></svg> RdesdeCero por Yanina Bellini](https://github.com/rladies/meetup-presentations_santarosa/blob/master/RdesdeCero)

-En ingles:  
[IntroduccionToGGplot](https://englelab.gatech.edu/useRguide/introduction-to-ggplot2.html)  
[gg is for Grammar of Graphics](https://pkg.garrickadenbuie.com/trug-ggplot2)

-Imágenes adicionales  
[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;width:1em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M48 32C21.5 32 0 53.5 0 80v352c0 26.5 21.5 48 48 48h416c26.5 0 48-21.5 48-48V80c0-26.5-21.5-48-48-48H48zm0 32h106c3.3 0 6 2.7 6 6v20c0 3.3-2.7 6-6 6H38c-3.3 0-6-2.7-6-6V80c0-8.8 7.2-16 16-16zm426 96H38c-3.3 0-6-2.7-6-6v-36c0-3.3 2.7-6 6-6h138l30.2-45.3c1.1-1.7 3-2.7 5-2.7H464c8.8 0 16 7.2 16 16v74c0 3.3-2.7 6-6 6zM256 424c-66.2 0-120-53.8-120-120s53.8-120 120-120 120 53.8 120 120-53.8 120-120 120zm0-208c-48.5 0-88 39.5-88 88s39.5 88 88 88 88-39.5 88-88-39.5-88-88-88zm-48 104c-8.8 0-16-7.2-16-16 0-35.3 28.7-64 64-64 8.8 0 16 7.2 16 16s-7.2 16-16 16c-17.6 0-32 14.4-32 32 0 8.8-7.2 16-16 16z"/></svg> Portada por David Pisnoy](https://unsplash.com/@davidpisnoy)<br>
[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;width:1em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#f2cc8f;overflow:visible;position:relative;"><path d="M48 32C21.5 32 0 53.5 0 80v352c0 26.5 21.5 48 48 48h416c26.5 0 48-21.5 48-48V80c0-26.5-21.5-48-48-48H48zm0 32h106c3.3 0 6 2.7 6 6v20c0 3.3-2.7 6-6 6H38c-3.3 0-6-2.7-6-6V80c0-8.8 7.2-16 16-16zm426 96H38c-3.3 0-6-2.7-6-6v-36c0-3.3 2.7-6 6-6h138l30.2-45.3c1.1-1.7 3-2.7 5-2.7H464c8.8 0 16 7.2 16 16v74c0 3.3-2.7 6-6 6zM256 424c-66.2 0-120-53.8-120-120s53.8-120 120-120 120 53.8 120 120-53.8 120-120 120zm0-208c-48.5 0-88 39.5-88 88s39.5 88 88 88 88-39.5 88-88-39.5-88-88-88zm-48 104c-8.8 0-16-7.2-16-16 0-35.3 28.7-64 64-64 8.8 0 16 7.2 16 16s-7.2 16-16 16c-17.6 0-32 14.4-32 32 0 8.8-7.2 16-16 16z"/></svg> Unsplash](https://unsplash.com/)

---

## 1.1. Teoría

El objetivo de un gráfico es comunicar. En ciencia, la idea es brindar información de manera sencilla y fácil de entender.

<img src="http://www.typesofgraphs.com/wp-content/uploads/2015/12/Typesofgraphs.png" height="350" />
  
Fuente:  [VizThinker](https://paldhous.github.io/ucb/2016/dataviz/week2.html)

---

## 1.1. Teoría

Graficar es transformar datos a visualizaciones que varian en tamaño, forma y colores.

<img src="https://paldhous.github.io/ucb/2016/dataviz/img/class2_1.jpg" height="350" />
  
Fuente:  [VizThinker](https://paldhous.github.io/ucb/2016/dataviz/week2.html)

---

## 1.1. Teoría

Hay muchas maneras de graficar datos, pero hay diferentes maneras de percibirlos.

<img src="https://paldhous.github.io/ucb/2016/dataviz/img/class2_2.jpg" height="350" />
  
Fuente:  [VizThinker](https://paldhous.github.io/ucb/2016/dataviz/week2.html)

---

## 1.1. Teoría

Cual es más intuitiva?

Fuente:  [VizThinker](https://paldhous.github.io/ucb/2016/dataviz/week2.html)

---

## 1.1. Teoría

Cual debo de usar?

Experimentar diferentes gráficas y elegir la que cuente mejor la historia.

**Tableau Public** creó esta tabla que te da sugerencias de acuerdo a tu tipo de datos que visualización deberías usar.

---

## 1.2. Intro a ggplot

Hay muchos paquetes para hacer gráficos ademas de **ggplot2**. 
- Usaremos **ggplot2** ya que es uno de los mas versátiles

--
... y del que encuentras más ayuda e inspiración.

---

## 1.2. Como funciona?

Para objetivos prácticos, un gráfico se puede dividir en tres componentes esenciales:  
- **Datos** (data): conjunto de datos compuesto por variables que mapeamos.  
- **Estética** (aes): atributos estéticos del objeto geométrico, posición color, forma, tamaño.
- **Geometría** (geom): objeto geométrico en cuestión. Puntos, lineas, barras?

El paquete **ggplot** funciona por **capas**, si han usado SIG (sistema de información geográfica) estarán mas familiarizados.

Fuente: [ggplot2 book](https://englelab.gatech.edu/useRguide/working-with-data-overview.html)

---

## 1.3. Instalar y cargar

```r
install.packages("ggplot2")
```

Otros paquetes que nos serán útiles hoy:

```r
library(datos)
```

```
## Warning: package 'datos' was built under R version 4.2.3
```

```r
library(tidyverse)
library(ggplot2)
```

---

## 1.3. Instalar y cargar

Cargar datos de prueba

```r
Prueba<-datos::clima
```

---

## 1.3. Agregar datos

```r
ggplot(data=Prueba)
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png)

---

## 1.3. Agregar ejes

```r
ggplot(data=Prueba,mapping=aes(x=humedad,y=visibilidad))
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-15-1.png)

Noten que sus ejes tienen que ser columnas en su tabla.

---

## 1.3. Agregar geometría

```r
ggplot(data=Prueba, 
       mapping=aes(x=humedad,y=visibilidad))+
*      geom_point()
```

Nota: te salio un warning?
Que dice el warning?
Te avisa que había NAs y que no se incluyeron en el gráfico.

---
## 1.4. Tipos de gráficos

Hoy veremos:  
-Puntos  
-Lineas  
-Barras  
-Boxplots  
-Trayectorias  
-Mapas  
... pero hay muchos mas.

.center[
<img src="http://www.typesofgraphs.com/wp-content/uploads/2015/12/Typesofgraphs.png" height="300" />
]

---
name: puntos

## 1.4. Gráfico de puntos

Datos inventados de camarones, tamaño y densidad del cultivo.

```r
Especies<-c('Lito','Lito','Lito','Lito','Lito')
Camarones<-as.data.frame(Especies)
Camarones$Tamanio<-c(1.5,1.6,1.8,1.9,2.1)
Camarones$Densidad<-c(100,200,300,400,500)
```

---

## 1.4. Gráfico de puntos

Gráfico de datos inventados de camarones, tamaño y densidad del cultivo.

```r
ggplot(data=Camarones,mapping=aes(x=Tamanio, y=Densidad))+
* geom_point()
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-23-1.png)

---
name: lineas

## 1.4. Gráfico de lineas

Datos inventados de tipo de algas, en meses (tiempo) y densidad (cantidad)

```r
Algas<-c('B','E','B','B','B','B','E','B','E','B')
MareaRoja<-as.data.frame(Algas)
MareaRoja$Tiempo<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
MareaRoja$Cantidad<-c(100,200,300,200,200,300,400,500,700,200)
```

---

## 1.4. Gráfico de lineas

Gráfico de datos inventados de tipo de bacterias, meses (tiempo) y densidad (cantidad)

```r
ggplot(data=MareaRoja,mapping=aes(x=Tiempo, y=Cantidad))+
* geom_line()
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-27-1.png)

---

## 1.4. Gráfico de barras

Datos Inventados de microbiota vaginal en mujeres de diferente edad, y densidad (cantidad)

```r
Microbiota<-c('B','E','B','B','B','B','E','B','E','B')
Microbiota<-as.data.frame(Microbiota)
Microbiota$Edad<-c(20,25,30,35,40,45,50,55,60,65)
Microbiota$Cantidad<-c(100,200,300,200,200,300,400,500,700,200)
```

---

## 1.4. Gráfico de barras

Gráfico de datos inventados

```r
ggplot(data=Microbiota,mapping=aes(x=Edad, y=Cantidad))+
* geom_bar()
```
Error: stat_count() can only have an x or y aesthetic.
Hay que agregar un argumento porque no sabe que quieres en las barras.

---

## 1.4. Gráfico de barras

Gráfico de datos inventados de microbiota por edad y cantidades

```r
ggplot(data=Microbiota,mapping=aes(x=Edad, y=Cantidad))+
* geom_bar(stat='identity')
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-32-1.png)

---

## 1.4. Boxplot

Datos inventados de salinidad en Bahía de Santa María diferencias en las estaciones muestreadas

```r
Salinidad<-c(38,39,38,37,36,40,38,36,35,38)
Mes<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
Estacion<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2)
BSM<-as.data.frame(Salinidad)
BSM$Mes<-Mes
BSM$Estacion<-as.factor(Estacion)
```

---

## 1.4. Boxplot

Gráfico de datos inventados de salinidad en Bahía de Santa María diferencias en las estaciones muestreadas.

```r
ggplot(data = BSM, aes(x=Estacion, y = Salinidad, group=Estacion)) +
* geom_boxplot()
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-36-1.png)

---

## 1.4. Trayectorias

Datos inventados de un bobo café que tenemos datos de latitud y longitud.

```r
Latitud<-c(8,9,10,9,8,6,5,9,8,7,6,5) #eje x
Longitud<-c(5,6,7,6,5,4,3,4,5,6,7,5) #eje y
Bobos<-as.data.frame(Longitud)
Bobos$Latitud<-Latitud
```

---

## 1.4. Trayectorias

Gráficos de datos inventados de un bobo café que tenemos datos de latitud y longitud.

```r
ggplot(data = Bobos, aes(x = Latitud, y = Longitud)) +
* geom_path()
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-40-1.png)

---

## 1.4. Mapas

```r
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthdata)
```

```
## 
## Attaching package: 'rnaturalearthdata'
```

```
## The following object is masked from 'package:rnaturalearth':
## 
##     countries110
```

```r
world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf") # en clase sf
```

---

## 1.4. Mapas

Coordenadas de Sinaloa approx. 20 grados Norte, 110 grados Oeste (Noroeste)

```r
ggplot()+
*   geom_sf(data = world) +
*   coord_sf(xlim = c(-110, -105), ylim = c(20, 25), expand = FALSE)
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-45-1.png)

---

# Ejercicios <svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;width:1em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#FFFFFF;overflow:visible;position:relative;"><path d="M497.9 142.1l-46.1 46.1c-4.7 4.7-12.3 4.7-17 0l-111-111c-4.7-4.7-4.7-12.3 0-17l46.1-46.1c18.7-18.7 49.1-18.7 67.9 0l60.1 60.1c18.8 18.7 18.8 49.1 0 67.9zM284.2 99.8L21.6 362.4.4 483.9c-2.9 16.4 11.4 30.6 27.8 27.8l121.5-21.3 262.6-262.6c4.7-4.7 4.7-12.3 0-17l-111-111c-4.8-4.7-12.4-4.7-17.1 0zM124.1 339.9c-5.5-5.5-5.5-14.3 0-19.8l154-154c5.5-5.5 14.3-5.5 19.8 0s5.5 14.3 0 19.8l-154 154c-5.5 5.5-14.3 5.5-19.8 0zM88 424h48v36.3l-64.5 11.3-31.1-31.1L51.7 376H88v48z"/></svg>

Crea un gráfico de puntos con los datos de Pingüinos 🐧

```r
library(datos)
Pingus<-datos::pinguinos
```
]

.panel[.panel-name[Rellenar]
- Rellena los espacios (*****) para crear un gráfico de puntos el largo del pico y el largo de la aleta.

```r
#ggplot(data=***, mapping=aes(x=***,y=***))+
#  geom_***()
```
]

```r
ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm))+
  geom_point()
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-50-1.png)

]
]

---

name: estetica
class: title-slide, inverse, right, middle
background-image: url(https://images.unsplash.com/photo-1525909002-1b05e0c869d8?ixid=MXwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHw%3D&ixlib=rb-1.2.1&auto=format&fit=crop&w=675&q=80)
background-size:cover

# 2. Estéticas

---

## 2.1. Colores de los símbolos

```r
ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, 
*                               color=especie))+
  geom_point()
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-53-1.png)

---

## 2.2. Temas

```r
ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, color=especie))+
  geom_point()+
* theme_bw()
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-56-1.png)

---

## 2.3. Fondos

```r
ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, color=especie))+
  geom_point()+
  theme_bw()+
* theme(panel.background = element_rect(fill = 'darkblue'))
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-59-1.png)

---

## 2.4. Modificar ejes

```r
ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, color=especie))+
  geom_point()+
  theme_bw()+
* xlab('Largo Pico')+ylab('Largo Aleta')
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-62-1.png)

---

## 2.5. Tamaño de letras

```r
ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, color=especie))+
  geom_point()+
  theme_bw()+
* theme(axis.title = element_text(size=20))
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-65-1.png)

---

## 2.6. Leyendas

```r
ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, color=especie))+
  geom_point()+
  theme_bw()+
* theme(legend.position = "top")
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-68-1.png)

---

## 2.7 Cheat sheet

Help>CheatSheets>Data Visualization with ggplot

---

## 2.8. Errores comunes

No tener los datos ordenados.  
Noten que para definir los ejes usamos columnas, por lo tanto es importante que tengan sus datos ordenados de esta manera.  
Si no los tienen asi por ahora, lo veremos mas adelante en 'ordenar mis datos'.

<img src="https://r4ds-en-espaniol.netlify.app/diagrams_w_text_as_path/es/visualization-stat-bar.svg" width="600" />
  
Fuente: [R4DS](https://r4ds-en-espaniol.netlify.app/)

---

## 2.8. Errores comunes de sintaxis

No poner el **+**

```r
#ggplot(data=Pingus, 
#       mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, color=especie))
#       geom_point()
```

Poner el **+** en el lugar incorrecto

```r
#ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, color=especie))
# +geom_point()
```

No cerrar paréntesis

```r
#ggplot(data=Pingus, mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, color=especie)+
# geom_point()
```
Falta un parentesis despues de especie.

---

## 2.9. Grafico como objeto

Se pueden guardar los gráficos como objeto

```r
MiGrafico<-ggplot(data=Pingus, 
                  mapping=aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, 
                              color=especie))+ geom_point()
```

Y agregar estéticas a su gráfico base con el signo de +

```r
*MiGrafico+
  theme_bw()+
  theme(legend.position = "top")
```

---

## 2.10. Omitir partes

No necesitan escribir todo (data, mapping se puede omitir) si siguen un orden.

```r
MiGrafico<-ggplot(Pingus, 
                  aes(x=largo_pico_mm,y=largo_aleta_mm, 
                              color=especie))+geom_point()
MiGrafico
```

![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-77-1.png)

---

- Crear un gráfico de puntos con los datos de diamantes <br>
- Graficar el *precio* por el *quilate* -
- Cambiar el color de lo puntos de acuerdo al *corte* 
- Cambiar el nombre en el eje x por 'Precio en dolares' y el eje y por 'kt'.

```r
Diamantes<-datos::diamantes
```
]
.panel[.panel-name[Rellenar]
Graficar el *precio* por el *quilate* y cambiar el color de lo puntos de acuerdo al *corte* y cambiar el nombre en el eje x por *Precio en dolares* y el eje y por *kt*.

```r
#ggplot(data=***,mapping=aes(x=***, y=***, color=****))+
#  geom_****()+
#  theme_bw()+
#  xlab("**")+ylab("***")
```
]

```r
ggplot(data=Diamantes,mapping=aes(x=precio, y=quilate, color=corte))+
  geom_point()+
  theme_bw()+
  xlab("Precio en pesos")+ylab("kt")
```

Gráfico  
![](Clase2_files/figure-html/unnamed-chunk-81-1.png)

]
]

---
name: exportar
# 3. Exportar

Para exportar tu figura puedes usar la función **ggsave**

```r
ggsave(Figura, 
       filename = "~/Figura.png",
       width = 24, 
       height = 24, 
       units = "in",
       dpi = 500)
```

---

# 4. Otras posibilidades

```r
library(gganimate)
library(plotly)
```

<img src="https://www.datanovia.com/en/wp-content/uploads/dn-tutorials/r-tutorial/images/transition_time.gif" height="350" />
]

Explorar:

- [Visualizaciones en R](https://www.notion.so/Data-Viz-Bookmarks-dc01718020bd4fd6a8a4ca80e6bce933) by Silvia Canelón (@spcanelon) and Tom Mock (@thomas_mock)  <br>

- Twitter: <br> #tidytuesday <br> #DatosDeMiercoles, #30díasdegráficos <br>

- [RGraphGallery](https://www.r-graph-gallery.com/) <br>

- [DataToViz](https://www.data-to-viz.com/) <br>

- [Coolors](https://coolors.co/) <br>
]

---

# Recapitulando
- [Uso de ggplot](#intro)<br>
- Grafico de [puntos](#puntos) 
- Grafico de [lineas](#lineas) 
- Grafico de [barras](#barras) 
- Grafico de [caja](#boxplot) 
- [Trayectorias](#trayectorias)
- [Mapas](#mapas) <br>
- [Cambiar estetica](#estetica)
- [Exportar](#exportar) <br>

Para dudas, comentarios y sugerencias: <br>
Escríbeme a miriamjlerma@gmail.com

Este material esta accesible <br> y se encuentra en mi [<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;width:1em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#ffd166;overflow:visible;position:relative;"><path d="M432,320H400a16,16,0,0,0-16,16V448H64V128H208a16,16,0,0,0,16-16V80a16,16,0,0,0-16-16H48A48,48,0,0,0,0,112V464a48,48,0,0,0,48,48H400a48,48,0,0,0,48-48V336A16,16,0,0,0,432,320ZM488,0h-128c-21.37,0-32.05,25.91-17,41l35.73,35.73L135,320.37a24,24,0,0,0,0,34L157.67,377a24,24,0,0,0,34,0L435.28,133.32,471,169c15,15,41,4.5,41-17V24A24,24,0,0,0,488,0Z"/></svg>github](https://github.com/MiriamLL/Curso_CIAD/)<br>
y mi [<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;width:1em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#ffd166;overflow:visible;position:relative;"><path d="M432,320H400a16,16,0,0,0-16,16V448H64V128H208a16,16,0,0,0,16-16V80a16,16,0,0,0-16-16H48A48,48,0,0,0,0,112V464a48,48,0,0,0,48,48H400a48,48,0,0,0,48-48V336A16,16,0,0,0,432,320ZM488,0h-128c-21.37,0-32.05,25.91-17,41l35.73,35.73L135,320.37a24,24,0,0,0,0,34L157.67,377a24,24,0,0,0,34,0L435.28,133.32,471,169c15,15,41,4.5,41-17V24A24,24,0,0,0,488,0Z"/></svg>página](https://www.miriam-lerma.com)

]

<h1>
.right[

[<svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 576 512" style="height:1em;width:1.12em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#ffd166;overflow:visible;position:relative;"><path d="M280.37 148.26L96 300.11V464a16 16 0 0 0 16 16l112.06-.29a16 16 0 0 0 15.92-16V368a16 16 0 0 1 16-16h64a16 16 0 0 1 16 16v95.64a16 16 0 0 0 16 16.05L464 480a16 16 0 0 0 16-16V300L295.67 148.26a12.19 12.19 0 0 0-15.3 0zM571.6 251.47L488 182.56V44.05a12 12 0 0 0-12-12h-56a12 12 0 0 0-12 12v72.61L318.47 43a48 48 0 0 0-61 0L4.34 251.47a12 12 0 0 0-1.6 16.9l25.5 31A12 12 0 0 0 45.15 301l235.22-193.74a12.19 12.19 0 0 1 15.3 0L530.9 301a12 12 0 0 0 16.9-1.6l25.5-31a12 12 0 0 0-1.7-16.93z"/></svg>](https://www.miriam-lerma.com/teaching.html)
]</h1>