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R_inta_LC3_2019.R
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#chequeo si tengo instalados los paquetes necesarios
if(!require(pacman))install.packages("pacman")
#instalo un paquete que no está en CRAN
devtools::install_github('bbc/bbplot')
#Cargo paquetes necesarios para los gráficos
pacman::p_load('dplyr', 'tidyr', 'readxl',
'ggplot2', 'ggalt',
'forcats', 'R.utils', 'png',
'grid', 'ggpubr', 'scales',
'bbplot', 'likert')
#Empiezo a graficar
#Vamos a utilizar la información de la encuesta que generamos
#en la practica anterior, vamos a ver la generación de un
#gráfico paso a paso
#Paso 1
ggplot(data = encuesta)
#Paso 2
ggplot(data = encuesta, mapping = aes(x = Instituto))
#Paso 3
ggplot(data = encuesta, mapping = aes(x = Instituto)) +
geom_bar()
#Paso 4
ggplot(data = encuesta, mapping = aes(x = Instituto, fill=Instituto)) +
geom_bar()
#Paso 5
ggplot(data = encuesta, mapping = aes(x = Instituto, fill=Instituto)) +
geom_bar() +
geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour="#333333")+
labs(y="Cantidad de personas", x= "Institutos del CNIA")
#Paso 6
ggplot(data = encuesta, mapping = aes(x = Instituto, fill=Instituto)) +
geom_bar() +
geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour="#333333")+
labs(y="Cantidad de personas", x= "Institutos del CNIA")+
labs(title="Taller de R en INTA",
subtitle = "¿En qué Instituto trabajas?")
#Paso 7
ggplot(data = encuesta, mapping = aes(x = Instituto, fill=Instituto)) +
geom_bar() +
geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour="#333333")+
labs(y="Cantidad de personas", x= "Institutos del CNIA")+
labs(title="Taller de R en INTA",
subtitle = "¿En qué Instituto trabajas?")+
theme(axis.text.x = element_blank())
#Paso 8
ggplot(data = encuesta, mapping = aes(x = Instituto, fill=Instituto)) +
geom_bar() +
geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour="#333333")+
labs(y="Cantidad de personas", x= "Institutos del CNIA")+
labs(title="Taller de R en INTA",
subtitle = "¿En qué Instituto trabajas?")+
theme(axis.text.x = element_blank()) +
theme(legend.position="top", legend.text = element_text(size=10, face="bold"),
legend.title = element_blank())
#Vamos a graficar otras variables
#Vamos a utilizar el estilo BBC con la variable Asiste al taller
encuesta %>%
drop_na(Asiste) %>%
ggplot(mapping = aes(x = Asiste, fill=Asiste)) +
geom_bar() +
geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour="#333333")+
bbc_style() +
labs(title="Taller de R en INTA",
subtitle = "¿Venis al taller?")+
theme(axis.title = element_text(size = 14), legend.position = "none") +
labs(y="Cantidad de personas")
#Vamos a graficar que Plataforma se prefiere de dos formas:
#Estilo BBC con grafico de barras
encuesta %>%
drop_na(PlataformaComunidad) %>%
ggplot(mapping = aes(x = PlataformaComunidad, fill=PlataformaComunidad)) +
geom_bar() +
geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour="#333333")+
bbc_style() +
labs(title="Taller de R en INTA",
subtitle = "¿Qué plataforma preferís para seguir comunicados?")+
theme(axis.title = element_text(size = 14), axis.text.x = element_blank()) +
labs(y="Cantidad de personas")
#Estilo lollipop chart, para lo que tenemos que calcular la cantidad
#de respuestas (cosa que no es necesaria para el grafico de barras)
encuesta %>%
drop_na(PlataformaComunidad) %>%
group_by(PlataformaComunidad)%>%
summarise(cantidad=n()) %>%
ggplot(aes(x=PlataformaComunidad, y=cantidad)) +
geom_segment(aes(x=PlataformaComunidad, xend=PlataformaComunidad, y=0, yend=cantidad), color="grey") +
geom_point(color="orange", size=6) +
theme_light() +
theme(
panel.grid.major.x = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank()
) +
xlab("Plataforma") +
ylab("Cantidad")+
labs(title="Taller de R en INTA",
subtitle = "¿Qué plataforma preferís para seguir comunicados?")
#Cómo aprendió a usar R.
#Vamos a ponerlo en orden ascendente y descendente
#De mayor a menor
comoAprendio %>%
group_by(Herramienta)%>%
summarise(cantidad=n()) %>%
mutate(CategoriaOrdenada = fct_reorder(Herramienta, cantidad)) %>%
ggplot(aes(x=CategoriaOrdenada, y=cantidad)) +
geom_bar(stat="identity", fill="#f68060", alpha=.6, width=.4) +
coord_flip()+
xlab("") +
ylab("Cantidad")+
labs(title="Taller de R en INTA",
subtitle = "¿Cómo adquiriste tus conocimientos actuales en programación?")
# De menor a mayor
comoAprendio %>%
group_by(Herramienta)%>%
summarise(cantidad=n()) %>%
mutate(CategoriaOrdenada = fct_reorder(Herramienta, desc(cantidad))) %>%
ggplot(aes(x=CategoriaOrdenada, y=cantidad)) +
geom_bar(stat="identity", fill="#f68060", alpha=.6, width=.4) +
coord_flip() +
xlab("") +
ylab("Cantidad")+
labs(title="Taller de R en INTA",
subtitle = "¿Cómo adquiriste tus conocimientos actuales en programación?")
#Vamos a realizar un gráfico con Herramientas_Pivot
#puedo utilizar la tabla creada
Herramientas_Pivot %>%
group_by(Herramienta, Uso) %>%
summarise(cantidad=n()) %>%
drop_na() %>%
ggplot(aes(fill=Uso, y=cantidad, x=Herramienta)) +
geom_bar( stat="identity") +
bbc_style()+
geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour = "#333333") +
labs(title = "Conocimiento de Herramientas") +
theme(axis.text = element_text(size = 14)) +
labs(y = "Cantidad de participantes")
#o puedo generar el conjunto de datos y pasarlo a ggplot2 con el pipe
encuesta %>%
select(8:17) %>%
gather("Herramienta", "Uso") %>%
group_by(Herramienta, Uso) %>%
summarise(cantidad=n()) %>%
drop_na() %>%
ggplot(aes(fill=Uso, y=cantidad, x=Herramienta)) +
geom_bar( stat="identity") +
bbc_style()+
geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour = "#333333") +
labs(title = "Conocimiento de Herramientas") +
theme(axis.text = element_text(size = 14)) +
labs(y = "Cantidad de participantes")