En este tutorial, mostraré cómo escribir diagramas ggplot2 en Excel para crear visualizaciones de datos personalizadas reproducibles y más avanzadas con calidad y estética mejoradas. Puedes ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
ggplot2 plots es un paquete R muy conocido para la visualización de datos. Vamos a extender eso a Excel a través del paquete XLSX abierto. Esto se usa para leer, escribir o editar archivos XLSX, por lo que debe ser la extensión de archivo de Excel moderna.
Puede usar esto para automatizar completamente la producción de libros de Excel desde R. Tiene algunas similitudes con VBA en términos de cómo funciona. Lo bueno de usar este paquete es que puede ampliar las capacidades de sus informes de Excel con las capacidades de R.
ggplot2 es un paquete de visualización muy respetado. Muchos de los principales periodistas y publicaciones de datos usan este paquete, y lo cubrimos en los cursos R para usuarios de LuckyTemplates en LuckyTemplates. Puedes echarle un vistazo a eso también.
Tabla de contenido
Cómo escribir diagramas ggplot2 en Excel
Para nuestra demostración de hoy, nos centraremos en el paquete XLSX abierto y escribiremos esos resultados, particularmente ggplot2 en Excel. Vamos a necesitar crear objetos en R. Vamos a poder manipular esos objetos, insertar todo en Excel y luego cerrar el libro.
Estoy aquí en el estudio R. Vamos a leer un conjunto de datos MPG aquí desde la web. También tengo algunos paquetes que estamos usando.
Ahora, sigamos adelante y comencemos con la función principal. Crearemos el libro de trabajo aquí, y luego lo llamaré analysis_sheet . Podrías llamarlo como quieras. Va a ser addWorksheet a este libro de trabajo. Llamemos al nombre de la hoja, Análisis.
Voy a hacer una regresión lineal muy básica. Vamos a visualizar esos resultados y luego vamos a pasarlos a Excel. Llamaré a esto mpg_lm para el modelo lineal. R realmente está diseñado para el análisis estadístico, por lo que tiene una función para hacer una regresión lineal. Vamos a modelar mpg en peso. Esta es una regresión lineal.
Ahora, voy a ordenar los resultados. El paquete de funciones ordenadas está destinado a tomar algunos de los resultados de R y ponerlos en una máquina más consistente y un formato fácil de usar aquí. Tenemos todo apilado en una forma de tabla consistente, por lo que será mucho más fácil ponerlo en Excel. A Excel le gusta tener cosas en tablas.
Escribamos esto en Excel ahora. Voy a usar writeDataTable . La hoja será la hoja de análisis y diremos que X es igual a mpg_lm_tidy . Esto se escribirá como una tabla en Excel y no incluiremos los nombres de las filas.
Y luego, lo que vamos a hacer es visualizar esto. Lo comprobaremos primero en R y luego enviaremos esos resultados a Excel . Básicamente, lo que estamos haciendo aquí es crear un gráfico de escáner. Agregaré geom_point y luego agregaré geom_smooth . El método aquí será lm para el modelo lineal. Cuando ejecuto esto, vemos nuestro gráfico de regresión.
Tenemos peso en el eje X. Tenemos mgp en la Y, y luego vemos que la relación de pendiente negativa aquí es nuestra línea de ajuste de regresión. Entonces, aquí tenemos los coeficientes, los valores de ajuste, etc.
Y luego, vamos a agregar la trama para poder agregar esto también al libro de trabajo. Será insertPlot , digamos workbook ( wb ), la hoja volverá a ser analysis_sheet y luego podremos especificar la fila de inicio y las dimensiones.
Lo último que vamos a hacer aquí es especificar hacia dónde va este informe. Voy a llamar a este mpg-report, y luego voy a guardar mi libro de trabajo. Voy a ejecutar esto, y luego podemos ir a buscar este archivo y echarle un vistazo.
Estoy en Excel ahora. El lugar en el que termina este archivo tiene que ver con el lugar donde se encuentra su directorio de trabajo en R, por lo que puede sintonizarlo.
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Conclusión
En este tutorial, le mostré cómo escribir diagramas ggplot2 en Excel. ¿Por qué haría esto en comparación con Excel cuando se trata de trazar? Bueno, una cosa es la reproducibilidad de ggplot. Todo está basado en código. No hay que apuntar ni hacer clic, y eso hace que las cosas sean más personalizables.
La desventaja, por otro lado, es que no son interactivos. La imagen es solo estática. No podemos hacer clic en él. No tenemos tooltips ni nada por el estilo. Es posible que los gráficos de ggplot no sean familiares para sus usuarios, por lo que puede ser otro inconveniente.
Nos hemos centrado en crear diagramas ggplot2 y enviarlos a Excel. Realmente podría crear un informe completo en R para Excel. Cualquier cosa que necesite hacer en Excel, puede llamar de forma remota desde R. Un caso de uso específico para esto sería esos gráficos de Excel difíciles de hacer con los que Excel realmente tiene problemas. Excel tiene algunas capacidades estadísticas, por lo que R será mucho más fácil de realizar.
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