9.1 Una primera toma de contacto

En primer lugar vamos a cargar los paquetes ggplot2 y reshape2:

library(ggplot2)
library(reshape2)

Para el primer gráfico con ggplot2 vamos a leer y preprocesar de nuevo los datos del paro del INE:

paro <- read.table("data/paro.csv", header = T, sep = "\t")
paro <- dcast(paro, Gender + Provinces + Periodo ~ Situation)
paro$tasa.paro <- 100 * paro$unemployed / paro$active

paro$Periodo <- as.character(paro$Periodo)
paro$Periodo <- gsub("Q1", "-03-31", paro$Periodo)
paro$Periodo <- gsub("Q2", "-06-30", paro$Periodo)
paro$Periodo <- gsub("Q3", "-09-30", paro$Periodo)
paro$Periodo <- gsub("Q4", "-12-31", paro$Periodo)
paro$Periodo <- as.Date(paro$Periodo)

La expresión fundamental para crear un gráfico con ggplot2 es:

ggplot(paro, aes(x = Periodo, y = tasa.paro, col = Gender)) +
  geom_point() + geom_smooth(alpha = 0.2) + 
  facet_wrap(~ Provinces)

La expresión anterior combina varios elementos que discutiremos con detalle más adelante:

• Datos: siempre una tabla.
• Estéticas, que asocian a elementos representables gráficamente (la posición x e y, el color, etc.) columnas de la tabla de datos.
• Geometrías (o capas): puntos, rectas, histogramas, densidades, etc. También se llaman capas porque pueden superponerse.
• Facetas: parten un gráfico en sublienzos preservando las escalas (pequeños múltiplos)