ggplot2 – Trabajar con leyendas

ggplot2 – Trabajar con leyendas

Los ejes y las leyendas se denominan colectivamente tutorials. Nos permiten leer las observaciones del gráfico y mostrarlas en relación con los valores originales. Tanto las claves de leyenda como las marcas de verificación se definen mediante saltos de escala. Las leyendas y los ejes se generan automáticamente en función de la escala y la geometría adecuadas necesarias para el trazado.

Se implementarán los siguientes pasos para comprender cómo funcionan las leyendas en ggplot2:

Incluir un paquete y un conjunto de datos en el espacio de trabajo

Creemos la misma trama para enfocarnos en la leyenda de la trama creada con ggplot2 –

> # Load ggplot
> library(ggplot2)
>
> # Read in dataset
> data(iris)
>
> # Plot
> p <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length, colour=Species)) + geom_point()
> p

Si está viendo la trama, las leyendas se crean en las esquinas más a la izquierda como se indica a continuación:

Aquí, la leyenda incluye varios tipos de vistas de un conjunto de datos determinado.

Cambiar atributos de leyenda

Podemos eliminar la leyenda usando la propiedad «legend.position» y obtener el resultado apropiado:

> # Remove Legend
> p + theme(legend.position="none")

También podemos ocultar el título de la leyenda usando la propiedad element_blank () como se muestra a continuación:

> # Hide the legend title
> p + theme(legend.title=element_blank())

También podemos usar la posición de la leyenda según sea necesario. Esta propiedad se utiliza para crear una representación precisa del gráfico.

> #Change the legend position
> p + theme(legend.position="top")
>
> p + theme(legend.position="bottom")

Mejor presentación

Vista inferior

Cambiar el estilo de fuente de las leyendas

Podemos cambiar el estilo de fuente y el tipo de fuente del título y otros atributos de leyenda como se indica a continuación:

> #Change the legend title and text font styles
> # legend title
> p + theme(legend.title = element_text(colour = "blue", size = 10, + face = "bold"))
> # legend labels
> p + theme(legend.text = element_text(colour = "red", size = 8, + face = "bold"))

El resultado generado se da a continuación:

Los siguientes capítulos analizarán diferentes tipos de gráficos con diferentes propiedades de fondo, como el color, los temas y la importancia de cada uno desde la perspectiva de la ciencia de datos.