Soluciones capítulo 6

library(dplyr)
library(tidyr)
library(palmerpenguins)
library(plotly)

Actividad 1

Utilizando los datos del dataset de penguins, pinta un gráfico de puntos que muestre la relación entre longitud y profunidad del pico. Añade un selector (dropdown) que permita al usuario elegir si quiere ver los datos de los machos, las hembras o ambos.

updatemenus <- list(
      list(
        buttons = list(
          list(label = "Ambos",
               method = "update",
               args = list(
                 list(visible = c(TRUE, TRUE))
               )),
          list(label = "Hembras",
               method = "update",
               args = list(
                 list(visible = c(TRUE, FALSE))
               )),
          list(label = "Machos",
               method = "update",
               args = list(
                 list(visible = c(FALSE, TRUE))
               ))
    )))

penguins_f <- filter(penguins, sex == "female")
penguins_m <- filter(penguins, sex == "male")

plot_ly(penguins_f, type = "scatter", mode = "markers",
        x = ~bill_length_mm, y = ~bill_depth_mm, color = I("purple"),
        name = "Hembras") %>%
  add_trace(data = penguins_m, color = I("orange"), name = "Machos") %>%
  layout(updatemenus = updatemenus)

Actividad 2

Lee los datos de evolución de la población en España (dat/poblacion_espana.csv). Crea una animación que muestre un gráfico de líneas, donde el eje x muestra la edad de inicio del rango (edad_desde), y el eje y muestra la población en ese rango. Anima el gráfico para que vaya mostrando la evolución año a año.

poblacion <- read.csv("dat/poblacion_espana.csv")

plot_ly(poblacion, type = "scatter", mode = "lines",
        x = ~edad_desde, y = ~poblacion, frame = ~anio, name = "Población") %>%
  layout(title = "Evolución de la población española",
         xaxis = list(title = "Rango edad"))