Macarena Valenzuela Beltrán 8 de julio
Llamamos a la librería
library(tidyverse)## -- Attaching packages ------------------ tidyverse 1.3.0 --
## v ggplot2 3.3.2 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.0.2 v dplyr 1.0.0
## v tidyr 1.0.0 v stringr 1.4.0
## v readr 1.3.1 v forcats 0.5.0
## -- Conflicts --------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
Llamamos a la base de datos mpg
ggplot2::mpg## # A tibble: 234 x 11
## manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl class
## <chr> <chr> <dbl> <int> <int> <chr> <chr> <int> <int> <chr> <chr>
## 1 audi a4 1.8 1999 4 auto(l~ f 18 29 p comp~
## 2 audi a4 1.8 1999 4 manual~ f 21 29 p comp~
## 3 audi a4 2 2008 4 manual~ f 20 31 p comp~
## 4 audi a4 2 2008 4 auto(a~ f 21 30 p comp~
## 5 audi a4 2.8 1999 6 auto(l~ f 16 26 p comp~
## 6 audi a4 2.8 1999 6 manual~ f 18 26 p comp~
## 7 audi a4 3.1 2008 6 auto(a~ f 18 27 p comp~
## 8 audi a4 quat~ 1.8 1999 4 manual~ 4 18 26 p comp~
## 9 audi a4 quat~ 1.8 1999 4 auto(l~ 4 16 25 p comp~
## 10 audi a4 quat~ 2 2008 4 manual~ 4 20 28 p comp~
## # ... with 224 more rows
preguntamos de que trata la base de datos mpg
?mpg## starting httpd help server ... done
Hacemos un view de mpg
view(mpg)el primer gráfico
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))
veamos el desplazamiento en carretera por clase de auto
ggplot(data= mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, colour = class))+
facet_wrap(~class, nrow = 2)