Визуализация данных в R

class: center, middle, inverse, title-slide

.title[
# Визуализация данных в R
]
.subtitle[
## Дополнительные материалы с плохими примерами
]
.author[
### Анастасия Жарикова
]
.date[
### 16.12.2022
]

---

# Gapminder

```r
library(gapminder)
head(gapminder)
```

```
# A tibble: 6 × 6
  country     continent  year lifeExp      pop gdpPercap
  <fct>       <fct>     <int>   <dbl>    <int>     <dbl>
1 Afghanistan Asia       1952    28.8  8425333      779.
2 Afghanistan Asia       1957    30.3  9240934      821.
3 Afghanistan Asia       1962    32.0 10267083      853.
4 Afghanistan Asia       1967    34.0 11537966      836.
5 Afghanistan Asia       1972    36.1 13079460      740.
6 Afghanistan Asia       1977    38.4 14880372      786.
```

---

# Используйте темы

```r
library(patchwork)
p <- ggplot(gapminder) + geom_point(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp))
p
```

---

# Темы бывают разные

```r
p1 <- p + theme_classic()
p2 <- p + theme_bw()
p1 + p2
```

---

# Подписи

Графики должны иметь названия

Оси должны быть подписаны адекватно, а не по названиям столбцов

Единицы измерений указывать обязательно

Единицы измерений должны быть удобны для чтения

Размер текстовых элементов графика необходимо подобрать

Избегайте излишних подписей осей в панелях картинок

https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggtheme.html

---

# "Умный" zoom

Что вы об этом помните?

---

# Логарифмирование

```r
lg2 <- ggplot(gapminder) + geom_point(aes(x = log2(gdpPercap), y = lifeExp))
lg10 <- ggplot(gapminder) + geom_point(aes(x = log10(gdpPercap), y = lifeExp))
lg2 + lg10
```

Что сделать с левым графиком?

---

# Уточнение засечек на осях

```r
lg2 + scale_x_continuous(breaks=seq(6,20,2))
```

---

# Где плотность выше?

```r
ggplot(gapminder) + geom_point(aes(x = log2(gdpPercap), y = lifeExp), alpha = 0.2, size = 2)
```

---

# Изучаем разнообразие

```r
length(unique(gapminder$country))
```

```
[1] 142
```

```r
length(unique(gapminder$continent))
```

```
[1] 5
```
---

# Описываем разнообразие

```r
table(gapminder$continent)
```

```

Africa Americas     Asia   Europe  Oceania 
     624      300      396      360       24 
```

---
# Визуализируем разнообразие

```r
ggplot(gapminder) + geom_bar(aes(y = continent)) + theme_bw()
```

<img src="data:image/png;base64,#figs/unnamed-chunk-9-1.png" width="80%" style="display: block; margin: auto;" />
---

# Визуализируем разнообразие

```r
gapminder %>%
  count(continent) %>%
  mutate(pct = prop.table(n)) %>%
  ggplot(aes(x = continent, y = n, label = scales::percent(pct))) + 
    geom_col(position = 'dodge') +
  geom_text(position = position_dodge(width = .9), vjust = -0.5, size = 3) + theme_bw()
```

---
# Визуализируем разнообразие

Как переставить столбцы местами?

Что делать, если подписи не влезают в поле?

---
# Добавляем третью "ось"

```r
ggplot(gapminder) + geom_point(aes(x = log2(gdpPercap), y = lifeExp, colour = continent), alpha = 0.5, size = 2) + theme_bw()
```

---
# Добавляем третью "ось"

```r
ggplot(gapminder) + geom_point(aes(x = log2(gdpPercap), y = lifeExp, fill = continent), alpha = 0.6, size = 2, shape = 21, color = 'black') + theme_bw()
```

---
# Добавляем третью "ось"

```r
ggplot(gapminder) + geom_point(aes(x = log2(gdpPercap), y = lifeExp, colour = country), alpha = 0.2, size = 2) + theme_bw() + theme(legend.position = "none")
```

---

# Изучаем разнообразие

```r
ggplot(gapminder) + geom_boxplot(aes(x = continent, y = log10(gdpPercap))) + theme_bw()
```

---

# Изучаем разнообразие

```r
ggplot(gapminder) + geom_boxplot(aes(x = country, y = log10(gdpPercap))) + theme_bw() 
```

Почему плохо?

---

# Используйте цвета обоснованно

```r
ggplot(gapminder) + geom_boxplot(aes(x = continent, y = log10(gdpPercap), fill = continent)) + theme_bw()
```

---

# Используйте цвета обоснованно

```r
ggplot(gapminder) + geom_boxplot(aes(x = continent, y = log10(gdpPercap)), fill = '#00afb9') + theme_bw()
```

---
# Все надписи долдны быть читаемыми

```r
ggplot(gapminder) + geom_boxplot(aes(x = continent, y = log10(gdpPercap)), fill = '#00afb9') + theme_bw() +
  theme(axis.text=element_text(size=14)) + xlab("") +
  scale_x_discrete(guide = guide_axis(n.dodge = 2))
```

---
# Оцениваем разнообразие

```r
gapminder %>% group_by(continent) %>%
  summarise(lifeExp_med = median(lifeExp)) %>% ungroup() %>%
  mutate(type = case_when(lifeExp_med > median(gapminder$lifeExp) ~ 'UP',
                          TRUE ~ 'DOWN')) %>%
  ggplot(aes(x = continent, y = lifeExp_med, fill = type)) + geom_col(position = 'dodge') +
  geom_hline(yintercept=median(gapminder$lifeExp)) + theme_bw()
```

---

# Оцениваем отношение

```r
iris %>%
  ggplot(aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) + geom_point() + 
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1) + theme_bw()
```

---
# Размерность осей

```r
set.seed(19191)                                      
data <- data.frame(x = c(rnorm(500), rnorm(5000, 10, 5)),
                    group = as.factor(c(rep(1, 500), rep(2, 5000))))
```

---
# Что здесь не так?

```r
data %>% filter(group == 1) %>% ggplot(aes(x = x)) + geom_histogram(position = "identity") + theme_bw() -> p1
data %>% filter(group == 2) %>% ggplot(aes(x = x)) + geom_histogram(position = "identity") + theme_bw() -> p2
p1 + p2
```

---
# Что здесь не так?

https://www.hindawi.com/journals/amse/2022/3802603/
---
# Больше графиков!

https://r-graph-gallery.com/index.html

---
# Еще больше графиков!

https://r-charts.com/miscellaneous/ggcats/

https://r-charts.com/miscellaneous/geomlime/

---

# Работа с геномными интервалами

https://kodomo.fbb.msu.ru/FBB/year_18/ppt/gen_int.pdf