Eje x categórico
En los gráficos anteriores vimos que los casos de paperas no empezaron a notificarse hasta 1999, por lo que las comparaciones anteriores no tienen sentido.
Vamos a filtrar los datos para quedarnos solo con los casos informados a partir de 1999 y luego crear un diagrama de barras apiladas que muestre la proporción de diferentes enfermedades por región.
Modifica la cadena de manipulación de datos para dejar los datos en el formato que necesitas y luego construye tu gráfico de barras apiladas y dibújalo. No te preocupes por ordenar las barras como hicimos en el ejercicio anterior. ¿Ves algún patrón sorprendente?
Este ejercicio forma parte del curso
Buenas prácticas de visualización en R
Instrucciones del ejercicio
- Filtra
who_diseasepara quedarte solo con los años 1999 y posteriores. - Añade a
group_by()para mantener la información deregionen el resumen. - Completa los estéticos con
x = region,y = total_casesyfill = disease.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
disease_counts <- who_disease %>%
# Filter to on or later than 1999
filter(___) %>%
mutate(disease = ifelse(disease %in% c('measles', 'mumps'), disease, 'other')) %>%
group_by(disease, ___) %>% # Add region column to grouping
summarise(total_cases = sum(cases))
# Set aesthetics so disease is the stacking variable, region is the x-axis and counts are the y
ggplot(disease_counts, aes(___)) +
# Add a column geometry with the proper position value.
___(___)