Visualizar dados no R

O ecossistema R oferece múltiplas bibliotecas de gráficos com diferentes recursos. Por padrão, cada instância do Spark no Microsoft Fabric inclui um conjunto de bibliotecas de código aberto populares e curadas. Adicione ou gerencie bibliotecas e versões usando as capacidades de gerenciamento de bibliotecas do Microsoft Fabric.

Pré-requisitos

  • Abrir ou criar um notebook. Para saber como, consulte Como usar notebooks do Microsoft Fabric.

  • Defina a opção de idioma para SparkR (R) para mudar o idioma principal.

  • Anexe seu notebook a um lakehouse. No lado esquerdo, selecione Adicionar para incluir um lakehouse existente ou criar um lakehouse.

ggplot2

A biblioteca ggplot2 é popular para visualização de dados e análise exploratória de dados.

Captura de tela do gráfico de dispersão do ggplot2. 

%%sparkr
library(ggplot2)
data(mpg, package="ggplot2") 
theme_set(theme_bw()) 

g <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy))

# Scatterplot
g + geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", se=F) +
  labs(subtitle="mpg: city vs highway mileage", 
       y="hwy", 
       x="cty", 
       title="Scatterplot with overlapping points", 
       caption="Source: midwest")

rbokeh

O rbokeh é uma biblioteca de plotagem de R nativa para criar gráficos interativos.

Captura de tela dos pontos do rbokeh. 

library(rbokeh)
p <- figure() %>%
  ly_points(Sepal.Length, Sepal.Width, data = iris,
    color = Species, glyph = Species,
    hover = list(Sepal.Length, Sepal.Width))
p

R Plotly

O Plotly é uma biblioteca de gráficos R que cria gráficos interativos e com qualidade de publicação.

Captura de tela do gráfico de linhas. 

library(plotly) 

fig <- plot_ly() %>% 
  add_lines(x = c("a","b","c"), y = c(1,3,2))%>% 
  layout(title="sample figure", xaxis = list(title = 'x'), yaxis = list(title = 'y'), plot_bgcolor = "#c7daec") 

fig

Highcharter

O Highcharter é um wrapper R da biblioteca JavaScript Highcharts e seus módulos.

Captura de tela do gráfico de dispersão do Highcharts. 

library(magrittr)
library(highcharter)
hchart(mtcars, "scatter", hcaes(wt, mpg, z = drat, color = hp)) %>%
  hc_title(text = "Scatter chart with size and color")

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