ggplot2 - Trabajar con leyendas

Los ejes y las leyendas se denominan colectivamente como guías. Nos permiten leer las observaciones del gráfico y mapearlas con respecto a los valores originales. Las claves de leyenda y las etiquetas de graduación están determinadas por los saltos de escala. Las leyendas y los ejes se producen automáticamente en función de las respectivas escalas y geoms que se necesitan para la trama.

Se implementarán los siguientes pasos para comprender el funcionamiento de las leyendas en ggplot2:

Inclusión de paquete y conjunto de datos en el espacio de trabajo

Creemos el mismo gráfico para enfocarnos en la leyenda del gráfico generado con ggplot2 -

> # Load ggplot
> library(ggplot2)
>
> # Read in dataset
> data(iris)
>
> # Plot
> p <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length, colour=Species)) + geom_point()
> p

Si observa la trama, las leyendas se crean en la mayoría de las esquinas izquierdas como se menciona a continuación:

Aquí, la leyenda incluye varios tipos de especies del conjunto de datos dado.

Cambio de atributos para leyendas

Podemos eliminar la leyenda con la ayuda de la propiedad "legend.position" y obtenemos el resultado apropiado:

> # Remove Legend
> p + theme(legend.position="none")

También podemos ocultar el título de la leyenda con la propiedad "element_blank ()" como se indica a continuación:

> # Hide the legend title
> p + theme(legend.title=element_blank())

También podemos usar la posición de la leyenda cuando sea necesario. Esta propiedad se utiliza para generar una representación gráfica precisa.

> #Change the legend position
> p + theme(legend.position="top")
>
> p + theme(legend.position="bottom")

Top representation

Bottom representation

Cambiar el estilo de fuente de las leyendas

Podemos cambiar el estilo de fuente y el tipo de fuente del título y otros atributos de la leyenda como se menciona a continuación:

> #Change the legend title and text font styles
> # legend title
> p + theme(legend.title = element_text(colour = "blue", size = 10, + face = "bold"))
> # legend labels
> p + theme(legend.text = element_text(colour = "red", size = 8, + face = "bold"))

La salida generada se da a continuación:

Los próximos capítulos se centrarán en varios tipos de gráficos con varias propiedades de fondo como el color, los temas y la importancia de cada uno de ellos desde el punto de vista de la ciencia de datos.