Las facetas son una característica poderosa de ggplot2 que te permite dividir tus datos en subconjuntos y representarlos en paneles separados en una sola visualización. Esto es especialmente útil cuando deseas explorar las relaciones y patrones en tus datos condicionales a una o más variables.
1. Facetas por una variable: Puedes crear facetas por una variable específica utilizando la función facet_wrap(). Por ejemplo, para crear un panel para cada nivel de una variable categórica:
ggplot(datos, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ variable_grupo)
2. Facetas por múltiples variables: También puedes crear facetas por múltiples variables utilizando la función facet_grid(). Por ejemplo, para crear paneles basados en dos variables categóricas:
ggplot(datos, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point() +
facet_grid(variable_grupo ~ variable_tipo)
3. Personalización de facetas:
a. Escalas libres: Puedes ajustar las escalas de los ejes en cada panel individualmente utilizando el argumento scales. Por ejemplo, para tener escalas libres en el eje y:
ggplot(datos, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ variable_grupo, scales = "free_y")
b. Espaciado personalizado: Puedes controlar el espacio entre los paneles utilizando el argumento space. Por ejemplo, para reducir el espacio entre los paneles:
ggplot(datos, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ variable_grupo, space = "free")
c. Etiquetas personalizadas: Puedes personalizar las etiquetas de las facetas utilizando la función labeller. Por ejemplo, para cambiar las etiquetas por nombres más descriptivos:
ggplot(datos, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ variable_grupo, labeller = labeller(variable_grupo = c("Grupo A" = "A", "Grupo B" = "B")))
d. Orden personalizado: Puedes especificar el orden en que se muestran las facetas utilizando el argumento levels. Por ejemplo, para ordenar las facetas alfabéticamente por el nombre del grupo:
ggplot(datos, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ variable_grupo, levels = c("A", "B"))
4. Combinación de facetas: También puedes combinar facetas por filas y columnas utilizando la función facet_grid(). Por ejemplo, para crear una matriz de paneles basados en dos variables categóricas:
ggplot(datos, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point() +
facet_grid(variable_grupo ~ variable_tipo)
Experimenta con estas técnicas de personalización de facetas para explorar visualmente las relaciones y patrones más complejos en tus datos.
