Y é para scale_y | R-bloggers

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Ontem, eu falei sobre scale_x. Hoje, continuarei nesse tópico, focando no eixo y.

A chave para usar qualquer uma das funções de scale_ é saber com que tipo de dados você está trabalhando (por exemplo, data, contínua, discreta). Ontem, eu falei sobre scale_x_date e scale_x_discrete. Geralmente, colocamos esses tipos de dados no eixo x, enquanto o eixo y é frequentemente usado para contagens. Ao exibir contagens, queremos pensar nas principais quebras que fazem sentido, bem como em qualquer formatação adicional para facilitar a leitura.

Se eu voltar às minhas páginas ao longo do tempo, você perceberá que as principais quebras estão nas dezenas de milhares. Geralmente, estamos acostumados a ver esses valores com uma vírgula separando os milhares das centenas. Eu poderia adicioná-los à minha trama assim (com uma pequena ajuda do pacote de balanças).

## 
## Attaching package: 'scales'
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## discard
## The following object is masked from 'package:readr':
##
## col_factor
reads2019 %>%
ggplot(aes(date_read, PagesRead)) +
geom_point() +
scale_x_date(date_labels = "%B",
date_breaks = "1 month") +
scale_y_continuous(labels = comma) +
labs(title = "Cumulative Pages Read Over 2019") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

Eu também poderia adicionar mais pausas importantes.

reads2019 %>%
ggplot(aes(date_read, PagesRead)) +
geom_point() +
scale_x_date(date_labels = "%B",
date_breaks = "1 month") +
scale_y_continuous(labels = comma,
breaks = seq(, 30000, 5000)) +
labs(title = "Cumulative Pages Read Over 2019") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

O pacote de escalas oferece outras maneiras de formatar dados, além dos três mostrados nesta série (transformação de log, porcentagem e agora continua com vírgula). Também permite formatar dados com moeda, bytes, classificações e notação científica.

Última mensagem amanhã!



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