Introdução Link para o cabeçalho

Eu já havia escrito um post aqui indicando Como Alterar as Cores de um Gráfico Feito no ggplot2. Resolvi fazer esse post para mostar como dar um passo além na criação de gráficos, personalizando ainda mais a nossa produção.

Gráfico Base Link para o cabeçalho

O conjunto de dados com o qual iremos trabalhar se refere a medições realizadas em pinguins. Para instalar o pacote com esses dados, basta rodar o comando devtools::install_github("allisonhorst/palmerpenguins") (assumindo que o pacote devtools já está instalado em seu computador). Com o pacote instalado, basta carregá-lo na memória através do comando

library(palmerpenguins)

O gráfico base busca procurar a relação entre o comprimento das nadadeiras dos pinguins com a sua massa corporal. Abaixo vemos o gráfico base.

library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.0     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

g <- ggplot(penguins, aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g, colour = species)) +
  geom_point()
g

A figura acima mostra o gráfico criado com o tema padrão do ggplot2. Note o fundo cinza, com linhas de grade brancas. A seguir, veremos como os outros temas alteram essas e muitas outras características da apresentação dos gráficos.

Temas Padrão do ggplot2 Link para o cabeçalho

g + theme_bw()

g + theme_classic()

g + theme_dark()

g + theme_gray()

g + theme_grey()

g + theme_light()

g + theme_linedraw()

g + theme_minimal()

g + theme_test()

g + theme_void()

Temas do Pacote ggthemes Link para o cabeçalho

library(ggthemes)
g + theme_base()

g + theme_calc()

g + theme_clean()

g + theme_economist()

g + theme_economist_white()

g + theme_excel()

g + theme_excel_new()

g + theme_few()

g + theme_fivethirtyeight()

g + theme_foundation()

g + theme_gdocs()

g + theme_hc()

g + theme_igray()

g + theme_map()

g + theme_pander()

g + theme_par()

g + theme_solarized()

g + theme_solarized_2()

g + theme_stata()

g + theme_tufte()

Conclusão Link para o cabeçalho

Agora é só escolher o seu tema preferido e começar a alterar os seus gráficos. Note que nem todos os temas funcionaram bem com a paleta de cores padrão do ggplot. Por isso, não custa lemnrar que esse blog tem um post ensinando Como Alterar as Cores de um Gráfico Feito no ggplot2. Assim, basta escolher a melhor combinação entre tema e paleta de cores para criar a melhor visualização de dados possível para os seus dados.