Cambiar el orden de visualización de la leyenda del gráfico ggplot2 en R (ejemplo)

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En esta publicación, aprenderá cómo modificar el orden de los elementos de la leyenda de un gráfico ggplot2 en el lenguaje de programación R.

El tutorial contendrá estos bloques de contenido:

¡Empecemos!

Datos de ejemplo, paquetes y gráfico predeterminado

Usamos los siguientes datos como base para este tutorial de R:

datos < -datos . frame ( x =  1 : 5 ,                               # Datos de ejemplo 
                   y =  1 : 5 ,
                    grupo  = LETRAS [ 1 : 5 ] ) 
datos                                                      # Estructura de datos 
# xy grupo 
# 1 1 1 A 
# 2 2 2 B 
# 3 3 3 C 
# 4 4 4 D 
# 5 5 5 E

Como puede ver en base a la salida anterior de la consola de RStudio, los datos de ejemplo tienen cinco filas y tres columnas. Una de las columnas es una variable de agrupación, que también es responsable de los elementos de la leyenda en los gráficos posteriores.

Si queremos usar las funciones del paquete ggplot2, también tenemos que instalar y cargar ggplot2 en RStudio.

instalar _ paquetes ( "ggplot2" )                                 # Instalar y cargar la biblioteca de paquetes ggplot2 
( " ggplot2" )

A continuación, podemos trazar nuestros datos con especificaciones de leyenda predeterminadas (es decir, orden alfabético):

ggp <- ggplot ( datos, aes ( x, y, color =  grupo ) )  +           # Gráfico básico ggplot2 
  geom_point ( ) 
ggp                                                       # Imprimir gráfico

r gráfico figura 1 cambiar orden de visualización ggplot2 leyenda r

Como se muestra en la Figura 1, dibujamos un gráfico ggplot2 y una leyenda con el código R anterior.

Ejemplo: Cambiar el orden de los elementos de la leyenda ggplot2 al reordenar el factor de agrupación

Este ejemplo muestra cómo ordenar manualmente los elementos de la leyenda de un gráfico ggplot2. Primero, necesitamos replicar nuestros datos:

data_new <- data                                          # Replicar datos

Ahora, podemos modificar los niveles de los factores de nuestra columna de agrupación en el orden que queramos.

data_new$group <- factor ( data_new$group,                  # Renivelar 
                         niveles de factor de grupo = c ( "B" , "D" , "A" , "E" , "C" ) )

Ahora, podemos dibujar nuestros datos de nuevo:

ggp_new <- ggplot ( data_new, aes ( x, y, color =  grupo ) )  +   # Recrear parcela 
  geom_point ( ) 
ggp_new                                                   # Dibujar parcela actualizada

r gráfico figura 2 cambiar orden de visualización ggplot2 leyenda r

La Figura 2 muestra el resultado del código R anterior: Los elementos de la leyenda se ordenaron de acuerdo con la especificación de los niveles de los factores que hicimos antes.

Vídeo y recursos adicionales

En caso de que necesite más información sobre la sintaxis de programación R de esta publicación, puede ver el siguiente video de mi canal de YouTube. Estoy explicando el contenido del presente tutorial en el video.

Además, puede echar un vistazo a las publicaciones relacionadas de mi sitio web. Encuentre una selección de tutoriales relacionados aquí:

Este tutorial explica cómo controlar manualmente los elementos de la leyenda de un gráfico ggplot2 en el lenguaje de programación R. En caso de que tenga más comentarios y / o preguntas, hágamelo saber en los comentarios a continuación.

Alejandro Lugon Administrator

Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido enxico, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma dexico con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.

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