Gráfico de áreas apiladas con R

Los gráficos de área se definen como las regiones rellenas entre dos series que comparten áreas comunes. Un gráfico de áreas apiladas es fácilmente comprensible si conoce el gráfico de áreas. Este gráfico muestra la evolución del costo/valor de varios grupos en el mismo gráfico. Los valores de cada grupo se muestran uno encima del otro. Usando esta gráfica, podemos analizar el valor numérico total de las variables presentes en cada grupo por secciones y la importancia de cada grupo.

R usa la función geom_area() para crear gráficos de áreas apiladas.

Sintaxis: ggplot(Data, aes(x=x_variable, y=y_variable, fill=group_variable)) + geom_area()

Parámetros:

• Datos: este parámetro contiene un conjunto de datos completo que se utiliza en el gráfico de áreas apiladas.
• x: este parámetro contiene el valor numérico de la variable para el eje x en el gráfico de áreas apiladas.
• y: este parámetro contiene el valor numérico de las variables para el eje y en el gráfico de áreas apiladas.
• relleno: este parámetro contiene una columna de grupo de datos que se utiliza principalmente para analizar en un gráfico de áreas apiladas.

Creación de un gráfico básico de áreas apiladas:

Paso 1: importar paquetes

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyverse)

Paso 2: Crear conjunto de datos

En la columna Grupo, Cuatro direcciones se replica 4 veces. Columna de año, la secuencia se genera desde 2017 hasta 2020, cada 4 veces. Columna de precio, generada por la función runif(n, min, max) .

group <- rep(c("NORTH","SOUTH","EAST","WEST"),times=4)  
year <- as.numeric(rep(seq(2017,2020),each=4)) 
price <- runif(16, 50, 100)
  
data <- data.frame(year, price, group)

Producción:

Paso 3: Trazar los datos

ggplot(data, aes(x=year, y=price, fill=group)) + geom_area()

Producción:

Gráfico de porcentaje de áreas apiladas

En el gráfico básico de áreas apiladas, si nos interesa el interés relativo de cada grupo, entonces podemos dibujar un gráfico de porcentaje de áreas apiladas. Esta gráfica normalizará nuestros datos y luego la trazará. Esto se puede hacer usando la biblioteca dplyr .

Paso 1: Calcular el porcentaje

data <- data  %>%
+     group_by(year, group) %>%
+     summarise(n = sum(price)) %>%
+     mutate(percentage = n / sum(n))

Producción:

Paso 2: Trazar datos

Podemos agregar color en una trama por la biblioteca Viridis, Título por ggtitle y theme_ipsum del paquete hrbrthemes

library(viridis)
library(hrbrthemes)
  
ggplot(data, aes(x=year, y=percentage, fill=group)) 
+     geom_area(alpha=0.8 , size=.5, colour="white") 
+    scale_fill_viridis(discrete = T) 
+    theme_ipsum() 
+     ggtitle("Percentage Stacked-Area Plot")

Producción: