Visualización de Datos usando ggplot2 - Guía Rápida

Q: ¿Cuáles son los tres componentes clave en ggplot2 para construir una gráfica?

ggplot2 se basa en datos, sistema de coordenadas y objetos geométricos (geoms). Esa idea se conoce como la gramática de las gráficas.

Q: ¿Cómo se construye una gráfica completa con ggplot2?

Se inicia con ggplot(data = ... , aes(...)) y se completa agregando capas, con un geom por capa. Luego se pueden añadir funciones de coordenadas, facetas, escalas y tema.

Q: ¿Qué tipos de geoms se cubren para visualizar datos?

Se muestran geoms geométricos elementales, segmentos lineares, visualizaciones para una variable (continua y discreta), para dos variables, distribución bivariada continua, visualización del error y mapas.

Oct 20, 2026

Subido por cksankcs

Guía rápida en español que presenta la gramática de las gráficas en ggplot2: datos, sistema de coordenadas y objetos geométricos (geoms). Explica cómo asignar variables a estéticas como x, y, color y size, y cómo construir una gráfica completa agregando capas con comandos ggplot(...)+geom_xxx()+funciones de coordenadas, escalas, facetas y tema. Incluye ejemplos para geoms elementales, segmentos lineares, una y dos variables (continuas y discretas), distribución bivariada, funciones continuas, visualización de error y mapas.

IdiomaSpanish

CategoríaPresentaciones

FormatoPDF

Páginas2

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AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Conceptos básicos

Gramática de las gráficas (datos, coordenadas y geoms)

Construcción de una gráfica con capas

Geoms y tipos de visualización

Geométricas elementales

Segmentos lineares

Una variable (continua y discreta)

Dos variables

Distribución bivariada continua

Función continua

Visualizando el error

Mapas

Visualización de Datos usando ggplot2 Guía Rápida Conceptos Básicos ggplot2 se basa en la idea que cualquier gráfica se puede construir usando estos tres componentes: datos, coordenadas y objetos geométricos (geoms). Este concepto se llama: gramática de las gráficas. + data geom x = F y = A coordinate plot system Para visualizar resultados, asigne variables a las propiedades visuales, o estéticas, como tamaño, color y posición x ó y. Para construir una gráfica complete este patrón | F | M | A | | --- | --- | --- | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | + data geom x = F y = A color = F 4 3 = 2 1 0 0 1 2 3 4 coordinate plot system size = A ggplot(data = ) + ( mapping =aes( ) , stat = , position = ) + + + + Requerido No Requerido, se proveen valoresiniciales ggplot(data = mpg, aes(x = cty, y = hwy)) Este comando comienza una gráfica, complétela mediante agregando capas, un geom por capa. estéticas datos geom qplot(x = cty, y = hwy, data = mpg, geom = "point") Este comando es una gráfica completa, tiene datos, las estéticas están asignadas y por lo menos un geom. last_plot() Devuelve la última gráfica ggsave("plot.png", width = 5, height = 5) La última gráfica es grabada como una imagen de 5 por 5 pulgs., usa el mismo tipo de archivo que la extensión Geoms -Funciones geom se utilizan para visualizar resultados. Asigne variables a las propiedades estéticas del geom. Cada geom forma una capa. Geométricas Elementales a <-ggplot(economics, aes(date, unemploy)) b <-ggplot(seals, aes(x = long, y = lat)) a + geom_blank() (Bueno para expandir límites) b + geom_curve(aes(yend = lat + 1, xend=long+1,curvature=z)) -x, xend, y, yend, alpha, angle, color, curvature, linetype, size a + geom_path(lineend="butt", linejoin="round’, linemitre=1) x, y, alpha, color, group, linetype, size a + geom_polygon(aes(group = group)) x, y, alpha, color, fill, group, linetype, size b + geom_rect(aes(xmin = long, ymin=lat, xmax= long + 1, ymax = lat + 1)) -xmax, xmin, ymax, ymin, alpha, color, fill, linetype, size a + geom_ribbon(aes(ymin=unemploy-900, ymax=unemploy + 900)) -x, ymax, ymin alpha, color, fill, group, linetype, size Segmentos Lineares propiedades básicas: x, y, alpha, color, linetype, size b + geom_abline(aes(intercept=0, slope=1)) b + geom_hline(aes(yintercept = lat)) b + geom_vline(aes(xintercept = long)) b + geom_segment(aes(yend=lat+1, xend=long+1)) b + geom_spoke(aes(angle = 1:1155, radius = 1)) Una Variable Continua c <-ggplot(mpg, aes(hwy)); c2 <-ggplot(mpg) c + geom_area(stat = "bin") x, y, alpha, color, fill, linetype, size c + geom_density(kernel = "gaussian") x, y, alpha, color, fill, group, linetype, size, weight c + geom_dotplot() x, y, alpha, color, fill c + geom_freqpoly() x, y, alpha, color, group, linetype, size c + geom_histogram(binwidth = 5) x, y, alpha, color, fill, linetype, size, weight c2 + geom_qq(aes(sample = hwy)) x, y, alpha, color, fill, linetype, size, weight Discreta d <-ggplot(mpg, aes(fl)) d + geom_bar() x, alpha, color, fill, linetype, size, weight Dos Variables X Continua, Y Continua e <-ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) e + geom_label(aes(label = cty), nudge_x = 1, nudge_y = 1, check_overlap = TRUE) x, y, label, alpha, angle, color, family, fontface, hjust, lineheight, size, vjust e + geom_jitter(height = 2, width = 2) x, y, alpha, color, fill, shape, size e + geom_point() x, y, alpha, color, fill, shape, size, stroke e + geom_quantile() x, y, alpha, color, group, linetype, size, weight e + geom_rug(sides = "bl") x, y, alpha, color, linetype, size e + geom_smooth(method = lm) x, y, alpha, color, fill, group, linetype, size, weight e + geom_text(aes(label = cty), nudge_x = 1, nudge_y = 1, che

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los tres componentes clave en ggplot2 para construir una gráfica?

ggplot2 se basa en datos, sistema de coordenadas y objetos geométricos (geoms). Esa idea se conoce como la gramática de las gráficas.

¿Cómo se construye una gráfica completa con ggplot2?

Se inicia con ggplot(data = ... , aes(...)) y se completa agregando capas, con un geom por capa. Luego se pueden añadir funciones de coordenadas, facetas, escalas y tema.

¿Qué tipos de geoms se cubren para visualizar datos?

Se muestran geoms geométricos elementales, segmentos lineares, visualizaciones para una variable (continua y discreta), para dos variables, distribución bivariada continua, visualización del error y mapas.

Oct 20, 2026

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