El otro día el diario Clarín sacó una nota afirmando que el pasado agosto se había dado el récord histórico de transplantes de órganos y se lo adjudicaba a la “Ley Justina”, que establece que todos somos donantes presuntos a menos que se declare lo contrario en vida. Dado que esta ley se aprobó hace poco más de un mes y todavía no está reglamentada, es poco probable que este récord se deba al cambio legal.

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(Versión en español) tl;dr: The functionality shown in this post is now on the ggnewscale package! 📦. You can find the original code in this gist. A somewhat common annoyance for some ggplot2 users is the lack of support for multiple colour and fill scales. Perusing StackOverflow you can find many questions relating to this issue: Unfortunately, this deluge of questions is met with a shortage of conclusive answers, most of them being some variation of “you can’t, but here’s how to hack it or visualise the data differently”.

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tl;dr: Esta funcionalidad está ahora en el paquete ggnewscale! 📦 En este gist está la versión origial del código. Un dolor importante para algunos usuarios de ggplot2 es la imposibilidad de usar más de una escala para cada tipo de parámetro estético. Una búsqueda en StackOverflow da como resultado múltiples preguntas: Pero ninguna respuesta tiene una solución realmente satisfactoria; la mayoría son del tipo “no se puede, pero esta es otra forma de graficar tus datos”.

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As an atmospheric scientists, a lot of my research consists on plotting and looking at global fields of atmospheric variables like pressure, temperature and the like. Since our planet is a sphere (well, almost), it is unbound and so longitude is a periodic dimension. That is, to the right of 180°E you go back to 180°W. But ggplot2 and other plotting systems, for the most part, assume linear dimensions.

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Algo increíblemente satisfactorio de ggplot2 es la posibilidad de ajustar curvas a los datos de manera súper fácil con geom_smooth(). Para mi investigación estaba mirando la relación entre dos ángulos y me di cuenta que la recta ajustada por cuadrados mínimos no estaba funcionando para ilustrar la obvia estructura que había en los datos. library(ggplot2) df <- readRDS("data/smooth_example.Rds") ggplot(df, aes(pc.angle, phase)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") Se me ocurrió que un mejor modelo podría ser usando el estimador de Theil-Sen, que es la mediana de todas las pendientes entre dos puntos distintos y está implementado en el paquete mblm.

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La interfaz entre usuarios de knitr/markdown y word/powerpoint no deja de ser áspera ya que es difícil cambiar el workflow propio para acomodar el de otras personas. En particular, es muy común tener que colaborar con personas que se sienten mucho más cómodas trabajando con presentaciones en PowerPoint que en las creadas con beamer o ioslides. Una forma de reducir la fricción sería la de generar un ppt automáticamente a partir de una archivo de markdown.

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El sábado pasado estábamos en el subte con mi novia y pasamos por la estación Ángel Gallardo de la Línea B y notamos que tenía unas ilustraciones en las paredes hechas a partir de líneas de distinto grosor. Charlamos un poco sobre ese estilo y cómo se podía replicar con ggplot2 usando el paquete ggridges. Lo primero que hago es leer la imagen. Este paso depende del formato (a menos que haya alguna forma de seleccionar el formato correcto automáticamente, pero no conozco).

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Foto de autor

Elio Campitelli


Atmospheric sciences graduate researcher at CONICET

Argentina