🚀 Taller: Visualización de datos con R y ggplot2

Encuentro 3: Anotaciones, Interactividad y Publicación

Pablo Tiscornia

Estación R

2025-09-09

Bienvenidos y bienvenidas al Encuentro 3 🚀

Repaso de encuentros anteriores

✅ Encuentro 1: Fundamentos

Gramática de los gráficos: data + aesthetics + geoms
Estructura básica de ggplot2
Diferencia entre mapeo y fijación
Variables continuas vs. categóricas

✅ Encuentro 2: Diseño y estética

Personalización visual: títulos, escalas, colores
Paletas profesionales y accesibilidad
Organización espacial: facetas y patchwork
Buenas prácticas de diseño

🎯 Hoy: Llevemos todo al siguiente nivel

Anotaciones inteligentes para contar historias
Interactividad básica con plotly
Publicación profesional y exportación

📝 Anotaciones inteligentes

¿Por qué anotar nuestros gráficos?

Las visualizaciones comunican mejor cuando:

Destacan elementos clave
Cuentan una historia clara
Guían la atención del lector
Proporcionan contexto adicional

Tipos de anotaciones:

Texto explicativo: geom_text(), geom_label()
Elementos gráficos: annotate()
Líneas de referencia: geom_hline(), geom_vline()
Formas y áreas: geom_rect(), geom_polygon()

geom_text() vs geom_label()

`geom_text()`: Texto simple

ggplot(tbl_desocup_2020_25, aes(x = Anio, y = n)) +
  geom_col(fill = "#4F7CFF") +
  geom_text(aes(label = n))

`geom_label()`: Texto con fondo

ggplot(tbl_desocup_2020_25, aes(x = Anio, y = n)) +
  geom_col(fill = "#4F7CFF") +
  geom_label(aes(label = n))

Control de posición con `vjust` y `hjust`

vjust (vertical)

0 = ⬆️
0.5 = centro
1 = ⬇️

hjust (horizontal)

0 = ➡️
0.5 = centro
1 = ⬅️

Ejempplo

ggplot(tbl_desocup_2020_25, aes(x = Anio, y = n)) +
  geom_col(fill = "#4F7CFF") +
  geom_label(
    aes(label = n),
    vjust = 1,
    hjust = 0,
    color = "black",
    size = 4,
    fontface = "bold"
  )

annotate(): Anotaciones flexibles

Agregando texto específico

ggplot(tbl_desocup_2020_25, aes(x = Anio, y = n)) +
  geom_line(color = "#4F7CFF", size = 1.5) +
  geom_point(color = "#4F7CFF", size = 3) +
  annotate(
    "text",
    x = 2021,
    y = max(tbl_desocup_2020_25$n),
    label = "Pico histórico\n2023",
    size = 4,
    color = "red",
    fontface = "bold"
  ) +
  theme_minimal()

annotate(): Elementos gráficos

Rectángulos y flechas

ggplot(tbl_desocup_2020_25, aes(x = Anio, y = n)) +
  geom_line(color = "#4F7CFF", size = 1.5) +
  geom_point(color = "#4F7CFF", size = 3) +
  annotate(
    "rect",
    xmin = 2019.5,
    xmax = 2022.5,
    ymin = 0,
    ymax = 3000,
    alpha = 0.2,
    fill = "red"
  ) +
  annotate(
    "text",
    x = 2021,
    y = 3000,
    label = "COVID-19",
    size = 4
  ) +
  theme_minimal()

ggrepel: Etiquetas que no se superponen

Instalación y uso básico

# install.packages("ggrepel")
library(ggrepel)

ggplot(mtcars, aes(x = disp, y = hp)) +
  geom_point(size = 4, color = "#4F7CFF") +
  geom_text_repel(
    aes(label = rownames(mtcars)),
    size = 3.5,
    fontface = "bold"
  ) +
  theme_minimal()

`ggrepel`: ejemplo

`geom_text()`: Etiquetas superpuestas

`geom_text_repel()`: Etiquetas legibles

🚀 Gráficos interactivos con plotly

¿Qué es plotly?

Una librería para visualizaciones interactivas

Tooltips (información al hacer hover)
Zoom y pan para explorar datos
Selección de elementos
Animaciones suaves
Compatible con ggplot2 a través de ggplotly()

Instalación

# install.packages("plotly")
library(plotly)

Uso básico

# Convertir ggplot a interactivo
p <- ggplot(data, aes(x, y)) +
  geom_point()

ggplotly(p)

ggplotly(): De estático a interactivo

Conversión simple

p <- ggplot(tbl_desocup_2020_25, aes(x = Anio, y = n)) +
  geom_line(group = 1, color = "#4F7CFF", size = 1.5) +
  geom_point(color = "#4F7CFF", size = 3) +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Desocupación interactiva", x = "Año", y = "Desocupados")

ggplotly(p)

Personalizando tooltips

Información adicional al hacer hover

p <- ggplot(
  tbl_desocup_2020_25,
  aes(
    x = Anio,
    y = n,
    text = paste(
      "Año:",
      Anio,
      "<br>Desocupados:",
      scales::comma(n),
      "<br>Período: 2020-2025"
    )
  )
) +
  geom_line(color = "#4F7CFF", size = 1.5) +
  geom_point(color = "#4F7CFF", size = 4) +
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Desocupación con tooltips personalizados",
    x = "Año",
    y = "Desocupados"
  )

ggplotly(p, tooltip = "text")

Gráficos con múltiples series

Interactividad con grupos

df_estados <- df_eph |>
  filter(ESTADO %in% c(1, 2)) |>
  count(ANO4, ESTADO) |>
  mutate(ESTADO = factor(ESTADO, labels = c("Ocupados", "Desocupados")))

p <- ggplot(df_estados, aes(x = ANO4, y = n, color = ESTADO)) +
  geom_line(size = 1.2) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_manual(
    values = c("Ocupados" = "#4F7CFF", "Desocupados" = "#FF6B6B")
  ) +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Ocupados vs Desocupados", x = "Año", y = "Población")

ggplotly(p)

Configuraciones avanzadas de plotly

Control de la interactividad

p <- ggplot(tbl_desocup_2020_25, aes(x = Anio, y = n)) +
  geom_col(fill = "#4F7CFF") +
  theme_minimal()

ggplotly(p) %>%
  layout(
    title = list(
      text = "Desocupación - Configuración avanzada",
      font = list(size = 18)
    ),
    xaxis = list(title = "Año"),
    yaxis = list(title = "Desocupados")
  ) %>%
  config(
    displayModeBar = TRUE
  )

💾 Exportación y publicación

ggsave(): Guardando nuestras visualizaciones

Formatos y configuraciones

# PNG para web y presentaciones
ggsave(
  "grafico.png",
  plot = mi_grafico,
  width = 12,
  height = 8,
  dpi = 300,
  units = "cm"
)

# PDF para publicaciones académicas
ggsave("grafico.pdf", plot = mi_grafico, width = 8, height = 6, units = "in")

# SVG para máxima calidad y escalabilidad
ggsave("grafico.svg", plot = mi_grafico, width = 10, height = 7, units = "cm")

Configurando dimensiones y resolución

Guías por tipo de uso

📱 Redes sociales

Instagram: 1080x1080 px (cuadrado)
Twitter: 1024x512 px (2:1)
LinkedIn: 1200x627 px (~2:1)

ggsave("insta.png", width = 1080, height = 1080, units = "px", dpi = 96)

📊 Publicaciones

Presentaciones: 1280x720 px (16:9)
Artículos: 300 DPI, 6-8 pulgadas
Web: 96 DPI, tamaños flexibles

ggsave("articulo.png", width = 8, height = 6, units = "in", dpi = 300)

Ejemplo práctico: Guardando múltiples versiones

mi_grafico <- ggplot(tbl_desocup_2020_25, aes(x = Anio, y = n)) +
  geom_line(group = 1, color = "#4F7CFF", size = 1.5) +
  geom_point(color = "#4F7CFF", size = 3) +
  geom_text_repel(aes(label = scales::comma(n)), size = 3, fontface = "bold") +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Evolución de la desocupación en Argentina",
    subtitle = "Período 2020-2025",
    x = "Año",
    y = "Desocupados",
    caption = "Fuente: EPH - INDEC | Elaborado por Estación R"
  )

# Versión para web
ggsave(
  "desocupacion_web.png",
  plot = mi_grafico,
  width = 12,
  height = 8,
  units = "cm",
  dpi = 150
)

# Versión para imprimir
ggsave(
  "desocupacion_print.png",
  plot = mi_grafico,
  width = 8,
  height = 6,
  units = "in",
  dpi = 300
)

Publicación profesional

Elementos esenciales

✅ Siempre incluir

Título descriptivo y claro
Subtítulo con contexto adicional
Fuente de datos en el caption
Ejes etiquetados apropiadamente
Leyendas cuando sea necesario
Créditos de elaboración

📐 Consideraciones técnicas

Resolución apropiada según el medio
Colores accesibles para daltonismo
Tipografía legible en el tamaño final
Proporciones adecuadas (16:9, 4:3, etc.)
Espaciado suficiente entre elementos

Ejercicio integrador final 🏆

Creá una visualización completa para publicación que incluya:

Datos: Usar df_eph con una variable de tu elección
Visualización: Gráfico apropiado para los datos elegidos
Anotaciones: Al menos 2 elementos (texto, línea de referencia, etc.)
Personalización: Paleta profesional, títulos, etiquetas
Interactividad: Convertir a plotly con tooltips personalizados
Exportación: Guardar en formato PNG de alta resolución

Datasets sugeridos:

# Ejemplo 1: Salarios por educación
df_salarios <- df_eph |>
  filter(!is.na(P21), NIVEL_ED %in% 1:7) |>
  group_by(ANO4, NIVEL_ED) |>
  summarise(salario_promedio = mean(P21, na.rm = TRUE))

# Ejemplo 2: Desocupación por edad
df_edad <- df_eph |>
  filter(ESTADO == 2) |>
  count(ANO4, CH06, name = "desocupados")

⏰ Tiempo: 15 minutos

Solución - Ejercicio integrador

df_edad_desocup <- df_eph |>
  filter(ESTADO == 2, CH06 >= 14, CH06 <= 65) |>
  mutate(
    grupo_edad = case_when(
      CH06 >= 14 & CH06 <= 24 ~ "14-24 años",
      CH06 >= 25 & CH06 <= 34 ~ "25-34 años",
      CH06 >= 35 & CH06 <= 54 ~ "35-54 años",
      CH06 >= 55 & CH06 <= 65 ~ "55-65 años"
    )
  ) |>
  count(ANO4, grupo_edad, name = "desocupados") |>
  drop_na()

promedio_total <- mean(df_edad_desocup$desocupados)

p_final <- ggplot(
  df_edad_desocup,
  aes(
    x = ANO4,
    y = desocupados,
    color = grupo_edad,
    text = paste(
      "Año:",
      ANO4,
      "<br>Grupo:",
      grupo_edad,
      "<br>Desocupados:",
      scales::comma(desocupados)
    )
  )
) +
  geom_line(size = 1.2) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_hline(
    yintercept = promedio_total,
    linetype = "dashed",
    color = "gray40",
    size = 0.8
  ) +
  annotate(
    "text",
    x = 2021.5,
    y = promedio_total + 5000,
    label = paste("Promedio general:", scales::comma(round(promedio_total))),
    color = "gray40",
    fontface = "bold",
    size = 3.5
  ) +
  scale_color_brewer(type = "qual", palette = "Set2") +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
  theme_minimal() +
  theme(
    legend.position = "bottom",
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14),
    plot.subtitle = element_text(color = "gray50")
  ) +
  labs(
    title = "Desocupación por grupos etarios en Argentina",
    subtitle = "Evolución 2020-2025 por rangos de edad",
    x = "Año",
    y = "Desocupados",
    color = "Grupo etario",
    caption = "Fuente: EPH - INDEC | Elaborado por Estación R"
  )

# Versión interactiva
ggplotly(p_final, tooltip = "text")

# Guardar versión final
ggsave(
  "desocupacion_por_edad_final.png",
  plot = p_final,
  width = 12,
  height = 8,
  units = "in",
  dpi = 300
)

📚 Recursos avanzados y próximos pasos

Extensiones avanzadas de ggplot2

🎬 Animaciones

{gganimate}: Gráficos animados
{magick}: Procesamiento de imágenes

🗺️ Mapas y geoespaciales

{sf}: Datos espaciales
{maps}: Mapas base
{leaflet}: Mapas interactivos

📊 Gráficos especializados

{ggraph}: Redes y grafos
{ggforce}: Formas y geometrías adicionales
{ggridges}: Gráficos de cresta
{waffle}: Gráficos de waffle

🎨 Temas avanzados

{hrbrthemes}: Temas tipográficos
{ggthemes}: Temas inspirados en medios
{cowplot}: Layouts científicos

Flujo de trabajo recomendado

📋 Checklist para visualizaciones profesionales

📊 Análisis exploratorio: Entender los datos primero
🎯 Definir objetivo: ¿Qué historia querés contar?
📝 Boceto inicial: Sketch en papel o mental
⚙️ Código iterativo: Empezar simple, agregar capas
🎨 Diseño y estética: Colores, títulos, temas
📝 Anotaciones: Guiar la lectura e interpretación
⟳ Iterar: Feedback y mejoras constantes
✅ Revisión: Verificar claridad y precisión
💾 Exportación: Formato y resolución apropiados

Comunidad y recursos continuos

🌐 Para seguir aprendiendo

Desafíos y práctica

#TidyTuesday: Datos semanales
#30DayChartChallenge: Reto anual
R Graph Gallery: Inspiración y código
Data-to-Viz: Guía de selección

Comunidades activas

R4DS Community: Slack colaborativo
RStudio Community: Foro oficial
#RStats: Twitter/X y Mastodon
r/rstats: Reddit especializado
Grupos R-Ladies / R en Buenos Aires: Meetups locales

📖 Libros esenciales

“ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis” - Hadley Wickham
“Fundamentals of Data Visualization” - Claus Wilke
“Data Visualization: A Practical Introduction” - Kieran Healy

Tu certificación y próximos pasos

🏆 Para obtener el certificado

Completa la evaluación final en la plataforma
Sube tu proyecto integrador (1 visualización usando todo lo aprendido)
Participa en la sesión de feedback (opcional pero recomendada)

Feedback y evaluación

📝 Ayudanos a mejorar

Tu opinión es valiosa para seguir mejorando el taller:

Encuesta de satisfacción
Feedback específico: ¿Qué fue más/menos útil?
Sugerencias de contenido: ¿Qué te gustaría ver en futuros talleres?

🤝 Mantengámonos conectados

Canal Slack: Seguimos disponibles para consultas
Newsletter: Recursos y novedades de R

LinkedIn: Conectemos profesionalmente
GitHub: Compartí tus proyectos
Twitter/X: Taggea @estacion_erre en tus visualizaciones

🚀 Taller: Visualización de datos con R y ggplot2

Bienvenidos y bienvenidas al Encuentro 3 🚀

Repaso de encuentros anteriores

✅ Encuentro 1: Fundamentos

✅ Encuentro 2: Diseño y estética

🎯 Hoy: Llevemos todo al siguiente nivel

📝 Anotaciones inteligentes

¿Por qué anotar nuestros gráficos?

Las visualizaciones comunican mejor cuando:

Tipos de anotaciones:

geom_text() vs geom_label()

geom_text(): Texto simple

geom_label(): Texto con fondo

Control de posición con vjust y hjust

vjust (vertical)

hjust (horizontal)

Ejempplo

annotate(): Anotaciones flexibles

Agregando texto específico

annotate(): Elementos gráficos

Rectángulos y flechas

ggrepel: Etiquetas que no se superponen

Instalación y uso básico

ggrepel: ejemplo

geom_text(): Etiquetas superpuestas

geom_text_repel(): Etiquetas legibles

🚀 Gráficos interactivos con plotly

¿Qué es plotly?

Una librería para visualizaciones interactivas

Instalación

Uso básico

ggplotly(): De estático a interactivo

Conversión simple

Personalizando tooltips

Información adicional al hacer hover

Gráficos con múltiples series

Interactividad con grupos

Configuraciones avanzadas de plotly

Control de la interactividad

💾 Exportación y publicación

ggsave(): Guardando nuestras visualizaciones

Formatos y configuraciones

Configurando dimensiones y resolución

Guías por tipo de uso

📱 Redes sociales

📊 Publicaciones

Ejemplo práctico: Guardando múltiples versiones

Publicación profesional

Elementos esenciales

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Datasets sugeridos:

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`geom_text()`: Texto simple

`geom_label()`: Texto con fondo

Control de posición con `vjust` y `hjust`

`ggrepel`: ejemplo

`geom_text()`: Etiquetas superpuestas

`geom_text_repel()`: Etiquetas legibles