Hackeando o R: gerando gráficos de modo interativo com o esquisse

No Hackeando o R de hoje, vamos apresentar o pacote esquisse, que facilita a geração de gráficos interativos no R. A principal funcionalidade do pacote é o add-in que ele adiciona ao R, que permite gerar gráficos de modo intuitivo e sem olhar diretamente para o código, sendo uma boa ferramenta para trabalhos rápidos. Após instalar o pacote, podemos acessar suas ferramentas no RStudio:

Vamos então carregar alguns dados para trabalhar dentro da ferramenta. Para o exemplo, utilizaremos 4 das principais variáveis reportadas pelo Boletim FOCUS.

library(rbcb)
library(tidyverse)

dados = get_annual_market_expectations(c('PIB Total', 'IPCA', 
'Taxa de câmbio', 
'Meta para taxa over-selic'
),
start_date = '2019-01-01') %>%
replace_na(replace = list(indic_detail = 'Média'))

dados$indic = ifelse(dados$indic == 'Taxa de câmbio', 'Taxa de Câmbio', 
dados$indic)

dados = dados %>% filter(reference_year == '2021' & base == 0 & 
indic_detail %in% c('Média', 'Fim do ano') & 
indic %in% c('IPCA', 'Meta para taxa over-selic',
'PIB Total', 'Taxa de Câmbio') & 
date > '2020-06-01')

Ao abrir o add-in, iremos selecionar os dados a serem utilizados:

Dentro da ferramenta, teremos então todas as colunas do dataframe, e diversas opções do ggplot2. Abaixo, colocamos a data no eixo x, a expectativa média no eixo y, e separamos os dados pela variável. É importante notar que os dados já foram transformados no formato tall, como fazemos em gráficos de múltiplas linhas normalmente.

Podemos personalizar diversas configurações, como adicionar título, mudar coordenadas, e alterar o layout. Após isso, podemos salvar o gráfico localmente. Outra opção é salvá-lo diretamente em um slide de PowerPoint. Isso pode ser feito tanto diretamente no add-in, como para objetos do tipo ggplot que você já possui localmente.



Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Manter relatórios diários com dados e análises atualizados é um desafio, pois envolve várias etapas: coleta de dados, tratamento de informações, produção de análises e atualização de relatório. Para superar este desafio algumas ferramentas como Python + Quarto + GitHub podem ser usadas para automatizar tudo que for automatizável. Neste artigo mostramos um exemplo com dados do mercado financeiro.

Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Um Dashboard é um painel de controle que consolida uma variedade de informações sobre um determinado objeto de estudo em um ou mais painéis. Ele simplifica significativamente o processo de análise de dados, oferecendo uma visão global e fácil de entender. Uma maneira simples de construir um Dashboard para acompanhar uma ação específica é utilizando duas ferramentas: Quarto e Python. Neste post, mostramos o resultado da criação de um Dashboard de Ação.

Analisando séries temporais no Python e esquecendo de vez o Excel

Séries temporais representam uma disciplina extremamente importante em diversas áreas, principalmente na economia e na ciência de dados. Mas, afinal, como lidar com esses dados que se apresentam ao longo do tempo? Neste exercício, demonstraremos como compreender uma série temporal e como o Python se destaca como uma das melhores ferramentas para analisar esse tipo de dado.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.