Capítulo 4 Visualização de Dados com o R
Você chegou ao fim da versão online do livro Visualização de Dados com o R. O conteúdo integral da obra pode ser adquirido na loja da Amazon como ebook ou livro impresso. A compra do livro é uma ótima maneira de suportar este e outros projetos do autor.
4.1 Sobre o R
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4.2 Pacote ggplot2
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4.2.1 Alternativas ao ggplot2
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4.3 O ciclo de criação de figuras
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4.4 Dados de entrada
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4.4.1 O formato dos dados
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4.4.2 Tipos de dados
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4.5 O sistema de camadas do ggplot2
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4.6 Mapeamento de canais com aes()
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4.6.1 Função geom_line()
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4.6.2 Função geom_point()
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4.6.3 Função geom_col()
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4.6.4 Função geom_text()
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4.7 Uma aplicação com dados reais
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4.8 Paletas de cores
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4.8.1 Aplicando uma paleta a um gráfico
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4.9 Temas
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4.9.1 Aplicando um tema a um gráfico
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4.9.2 Módulos adicionais de temas
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4.10 Painéis e facetas
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4.11 Exportando figuras
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4.12 Exercícios
A solução dos exercícios de final de capítulo pode ser compilada localmente com o comando vdr::exercises_compile_solution(). Alternativamente, podes baixar uma versão do arquivo compilado no site do livro7.
Q.1
Em um novo script do R, crie um vetor de valores aleatórios da distribuição Normal com o comando rnorm(N), onde N é igual a 100. Agora, crie um gráfico de pontos onde o eixo y é representado pela série anterior, e o eixo x é simplesmente a contagem dos valores (1..100). Para este gráfico, utilize o template básico do ggplot2, isto é, não precisas modificar nenhum elemento textual do gráfico, por enquanto.
Q.2
Para o gráfico anterior, adicione os seguintes elementos textuais e gráficos:
- título, subtítulo;
- caption com a data e tempo de compilação do gráfico;
- textos nos eixos x e y;- aplique o tema
theme_light
Q.3
Para o mesmo gráfico anterior, adicione uma nova coluna chamada type no dataframe, a qual pode tomar o valor “A” ou “B”. Para isto, podes usar o comando sample(c("A", "B"), size = N, replace = TRUE). Note que o valor de N foi definido anteriormente.
Com base no novo dataframe, crie um gráfico de linhas com cores diferentes para cada valor em type.
Q.5
Agora, use o gráfico anterior, mas modifique o formato dos pontos, definindo que o argumento shape será mapeado de acordo com coluna type. Também aumente o tamanho de todos os pontos do gráfico para 3.
Q.6
Agora, modifique o código para que o tamanho dos pontos seja relativo a coluna x do dataframe de entrada. Isto é, o efeito desejado é que os pontos aumentem de tamanho ao longo do eixo horizontal.
Q.7
Neste exercício, remova a camada de pontos utilizada no gráfico e adicione o texto disponível na coluna type (A ou B) no mesmo local onde os pontos se situavam.
Q.8
Para o gráfico anterior, use as funções do pacote colorspace para implementar a paleta de cores “Harmonic” do canal color (dados qualitativos).
Q.9
Exporte a figura anterior com as seguintes informações:
- arquivo de exportação chamado “fig-eoc-vdr.png” e localizado na pasta padrão “Documentos” (atalho com
~); - use um tamanho 10 X 10 em centímetros
Verifique se o arquivo foi criado corretamente na pasta desejada.
Q.10
Com base na função yfR::yf_collection_get, baixe os dados de preços de ações para a composição atual do índice Ibovespa, com início a cinco anos atrás e término como sendo a data atual. Com base nos dados importados, siga os seguintes passos:
- filtre os dados para manter apenas as 5 ações com maior rentabilidade acumulado na período, e as 5 com menor.
- construa uma figura com os retornos acumulados das 10 ações selecionadas anteriormente, onde o eixo horizontal representa as datas.
- Implemente as seguintes modificações no gráfico:
- Adicione título, subtítulo e caption e também o texto dos eixo horizontal e vertical;
- modifique a escala do eixo horizontal para percentagens com comando
scale_y_continuous(labels = scales::percent); - use o tema
theme_light;
- exporte a figura resultante para um arquivo de tamanha tamanho 10 cm (height) X 15 cm (width) chamado “fig-ibov-10-ações.png”, e localizado na pasta padrão “Documentos” (atalho com
~);