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‎"oɯsıɯ ol ǝɹdɯǝıs sɐƃɐɥ ou ,soʇuıʇsıp sopɐʇlnsǝɹ sɐɔsnq ıS"

Gráficos al estilo Google Vis con R

Hace unos días vi un vídeo del profesor Hans Rosling, sobre comparativas de variables económicas a nivel mundial. El profesor Rosling logró explicar en 20 minutos muchas ideas, logró mantener una dinámica muy atractiva en su presentación y todas sus ideas fueron muy bien trasmitidas gracias a que utilizó unos gráficos que demuestran la evolución de las variables a lo largo del tiempo, en fin vea el vídeo aquí.


Una vez que se haya visto el vídeo, se tendrá idea de lo útil y efectivos que son esos gráficos y en este post quiero explicar la forma de construirlos en R, primero se debe instalar el paquete googleVis, una vez instalado y cargado este paquete, se selecciona una base de datos y se siguen las siguientes intrucciones:

  1. Cargar una base de datos que sea clase data.frame, en este ejemplo utilizo una base de datos llamada CA que contiene información de variables macroeconómicas de Centroamérica y Estados Unidos. Los datos para elaborar esta base fueron obtenidos de Penn World Table 7.0 (PWT 7.0). Al final de todo encontrará información sobre la base CA.
  2. Darle formato numérico (numeric) a la variable que utilizaremos como identificador de fechas si es del tipo "1900", es decir, si sólo es el año. Si es una fecha específica, se le debe dotar del formato date, por defecto el formato es, "%Y/%m/%d".
  3. Transformar el data.frame a códigos de Google Vis utilizando la función gvisMotionChart.
  4. Utilizar la función plot para obtener el gráfico.
A continuación se dan los comandos para obtener un atractivo gráfico como los usados en el vídeo por el profesor Rosling.

# paso 1
Descarga la base de datos de este link. Una vez que la tengas en tu PC impórtala usando:

CA<-read.table("CA.txt", header=TRUE, dec=".", sep="\t") # esto carga la base
head(CA) # viendo los primeros datos de la base CA


Otra manera de hacer, es copiando, pegando y ejecutando este códito en tu R:

CA <- structure(list(country = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L), .Label = c("Costa Rica", 
"El Salvador", "Guatemala", "Honduras", "Nicaragua", "Panama"
), class = "factor"), year = c(1951L, 1952L, 1953L, 1954L, 1955L, 
1956L, 1957L, 1958L, 1959L, 1960L, 1961L, 1962L, 1963L, 1964L, 
1965L, 1966L, 1967L, 1968L, 1969L, 1970L, 1971L, 1972L, 1973L, 
1974L, 1975L, 1976L, 1977L, 1978L, 1979L, 1980L, 1981L, 1982L, 
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2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 
1951L, 1952L, 1953L, 1954L, 1955L, 1956L, 1957L, 1958L, 1959L, 
1960L, 1961L, 1962L, 1963L, 1964L, 1965L, 1966L, 1967L, 1968L, 
1969L, 1970L, 1971L, 1972L, 1973L, 1974L, 1975L, 1976L, 1977L, 
1978L, 1979L, 1980L, 1981L, 1982L, 1983L, 1984L, 1985L, 1986L, 
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2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 1951L, 1952L, 1953L, 1954L, 
1955L, 1956L, 1957L, 1958L, 1959L, 1960L, 1961L, 1962L, 1963L, 
1964L, 1965L, 1966L, 1967L, 1968L, 1969L, 1970L, 1971L, 1972L, 
1973L, 1974L, 1975L, 1976L, 1977L, 1978L, 1979L, 1980L, 1981L, 
1982L, 1983L, 1984L, 1985L, 1986L, 1987L, 1988L, 1989L, 1990L, 
1991L, 1992L, 1993L, 1994L, 1995L, 1996L, 1997L, 1998L, 1999L, 
2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 
2009L, 1951L, 1952L, 1953L, 1954L, 1955L, 1956L, 1957L, 1958L, 
1959L, 1960L, 1961L, 1962L, 1963L, 1964L, 1965L, 1966L, 1967L, 
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2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L), date = structure(c(1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 
16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 
29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 
42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 
55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 
10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 
23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 
36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 
49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 1L, 2L, 
3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 
17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 
30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 
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11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 
37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 
50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 1L, 2L, 3L, 
4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 
18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 
31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 
44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 
57L, 58L, 59L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 
12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 
25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 
38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 
51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L), .Label = c("1951-12-31", 
"1952-12-31", "1953-12-31", "1954-12-31", "1955-12-31", "1956-12-31", 
"1957-12-31", "1958-12-31", "1959-12-31", "1960-12-31", "1961-12-31", 
"1962-12-31", "1963-12-31", "1964-12-31", "1965-12-31", "1966-12-31", 
"1967-12-31", "1968-12-31", "1969-12-31", "1970-12-31", "1971-12-31", 
"1972-12-31", "1973-12-31", "1974-12-31", "1975-12-31", "1976-12-31", 
"1977-12-31", "1978-12-31", "1979-12-31", "1980-12-31", "1981-12-31", 
"1982-12-31", "1983-12-31", "1984-12-31", "1985-12-31", "1986-12-31", 
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"2002-12-31", "2003-12-31", "2004-12-31", "2005-12-31", "2006-12-31", 
"2007-12-31", "2008-12-31", "2009-12-31"), class = "factor"), 
    pop = c(895.34, 926.32, 958.89, 993.79, 1031.78, 1071.65, 
    1112.3, 1154.41, 1200.15, 1248.02, 1296.59, 1345.19, 1393.44, 
    1440.18, 1487.61, 1538.44, 1588.72, 1638.48, 1687.1, 1735.52, 
    1785.64, 1834.8, 1886.04, 1937.41, 1991.58, 2048.56, 2108.46, 
    2192.37, 2259.71, 2299.12, 2357.29, 2424.37, 2494.35, 2567.52, 
    2643.77, 2723.07, 2799.77, 2875.23, 2951.41, 3027.14, 3093, 
    3168, 3257, 3351, 3445, 3536, 3625, 3714, 3800, 3883, 3956, 
    4021, 4084, 4147, 4209, 4270, 4331, 4393, 4455, 1989.76, 
    2042.87, 2099.13, 2158.55, 2221.14, 2286.89, 2355.81, 2427.89, 
    2503.15, 2581.58, 2664.84, 2747.69, 2836.09, 2923.87, 3017.85, 
    3128.21, 3232.93, 3347.32, 3469.18, 3603.91, 3710.34, 3790.9, 
    3878.2, 3971.78, 4071.18, 4174.74, 4282.59, 4396.28, 4508.06, 
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    13284.07, 13454.73, 13730.44, 13633.33, 13908.71, 14164.87, 
    14480.53, 14762.27, 14627.79, 15098.21, 15355.66, 15768.32, 
    16307.61, 16440.45, 16440.45, 7656.32, 7713.58, 7732.91, 
    7538.16, 7552.03, 7924.22, 8103.94, 8300.43, 8573.26, 8641.51, 
    8836.13, 8794.12, 9257.8, 9283.01, 9509.6, 9941.58, 10059.92, 
    10936.25, 11246.09, 11562.45, 11972.83, 12784.75, 13375.58, 
    13906.14, 13907.1, 14272.79, 15005.22, 15401.12, 16043.22, 
    16489.57, 16234.67, 15604.17, 14934.81, 14548.81, 14204.44, 
    13849.73, 13392.8, 13331.87, 13485.91, 13604.56, 13661.93, 
    13742.47, 14018.73, 14154.11, 14447.77, 14664.05, 14729.6, 
    14815.52, 15117.81, 15294.56, 15135.84, 15364.47, 15423.19, 
    15535.43, 15210.91, 15226.39, 15710.92, 15721.07, 15721.07, 
    6632.07, 6262.62, 6520.24, 5581.64, 5566.5, 6412, 6340.49, 
    6584.24, 6813.41, 6483.09, 6409.07, 6473.09, 6263.23, 6345.37, 
    6854.69, 6940.96, 7010.52, 7271.23, 7089.47, 7062.94, 7666.57, 
    7915.94, 7952.38, 8218.65, 8467.39, 8876.55, 8994.57, 9657.99, 
    10049.89, 9580.27, 9899.38, 9857.68, 9371.73, 9063.39, 9218.54, 
    8873.77, 9054.65, 8945.93, 9101.32, 8854.64, 8644.25, 8758.06, 
    8758.33, 8133.65, 8279.99, 8275.23, 8413.77, 8271.57, 7546.9, 
    7949.27, 8046.15, 8121.52, 8294.57, 8604.25, 8884.36, 9258.2, 
    9591.93, 9615.78, 9615.78, 7204.25, 8322.72, 8475.77, 9324.22, 
    9425.58, 9225.04, 9592.19, 9315.56, 8886.45, 9069.27, 9401.27, 
    10340.85, 10863.79, 11898.9, 12920.15, 13109.2, 13490.98, 
    13010.3, 13496.79, 13209.87, 13293.3, 12340.29, 14077.2, 
    15431.3, 14005.49, 14145.47, 15676.82, 12809.65, 7597.67, 
    9862.42, 10258.13, 9652.45, 9959.62, 9830.85, 9347.91, 8983.12, 
    8608.28, 7139.67, 6441.61, 5934.72, 5800.57, 5630.43, 5293.37, 
    5349.34, 5492.33, 5667.25, 5603.55, 5544.84, 5721.73, 5713.11, 
    5665.68, 5536.43, 5499.96, 5612.67, 5346.32, 5368.99, 5376.59, 
    5398.12, 5398.12, 5050.38, 5395.94, 5814.07, 5752.92, 6148.48, 
    6121.82, 6363.92, 6036.59, 5839.67, 6852.29, 7416.34, 7906.04, 
    8063.34, 8259.65, 8724.91, 9158.83, 9711.55, 10372.01, 10383.04, 
    10722.68, 11082.69, 10947, 11614.47, 11155.21, 11718.26, 
    11860.15, 12493.17, 12959.52, 13089.79, 15699.88, 16447.3, 
    16697.97, 15416.42, 15050.5, 15523.06, 16027.76, 15593.55, 
    14017.7, 13748.86, 14356.19, 16034.27, 15891.77, 15549.62, 
    15296.28, 15006.26, 14742.18, 15285.61, 15663.45, 15866.18, 
    16028.53, 15723.64, 15686.41, 15684.48, 16595.6, 17354.62, 
    18754.3, 20617, 21563.23, 21563.23)), .Names = c("country", 
"year", "date", "pop", "pop.rate", "xrat", "ppp", "rgdpl", "openk", 
"rgdpl2wok"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -354L))

# paso 2
CA[,3]<-as.Date(CA[,3]) # asignado el formato fecha a la variable date

# paso 3 
CA.PLOT<-gvisMotionChart(data=CA, idvar="country", timevar="date", chartid="CA")

# paso 4
plot(CA.PLOT)


Detalles de la base CA
Los datos para construir la base CA fueron tomados de PWT 7.0 y contiene las siguientes variables:

country: country name
year: year       
date: date with format YY/MM/DD
popPopulation (in thousands) 
pop.rate: Population growth rate, in % 
xratExchange Rate to US$
pppPurchasing Power Parity over GDP (in national currency units per US$)
rgdpl: PPP Converted GDP Per Capita (Laspeyres), derived from growth rates of c, g, i, at 2005 constant prices
openkOpenness at 2005 constant prices (%)
rgdpl2wokPPP Converted GDP Laspeyres per worker at 2005 constant prices.




El resultado final de esto es el siguiente gráfico.





Data: PWT 7.0, Chart ID: COMPARATIVA DE CA, por JILBER URBINA


R version 2.12.1 (2010-12-16),

Google Terms of Use



Para explotar la información que ofrece este tipo de gráficos se pueden modificar los argumentos de los ejes, el color, el tamaño y seleccionar uno o más países específicos a los cuales queremos seguirle la pista en su evolución temporal.

Por ejemplo, vamos a ver cómo evolucionan los tipos de cambio de los países centroamericanos con respecto al Dólar de Estados Unidos, además queremos ver también la evolución simultánea de la paridad del poder de compra a lo largo del periodo de 1951-2009.

Empezaremos seleccionado en el eje y la variable xrat (exchange rate), en el eje x pondremos el año (year), en color seleccionamos “Colores exclusivos” para que cada país sea identificado con un único color, en tamaño seleccionamos “ppp” esto indica que mientras más grande sea el tamaño de cada círculo, mayor es su ppp; luego escogemos Nicaragua para ver su evolución según el tipo de cambio y la paridad del poder adquisitivo, por último, desactivamos donde dice Rutas. Una vez hecho esto, hacemos clic en play y, veremos, cómo evolucionan las variables de los países.

Se puede ver que desde el inicio de la serie, en 1951, todos los países centroamericanos parecen ser muy similares en cuanto a las variables que hemos seleccionado hasta el año 1980, porque a partir de ese año, se ve una rápida devaluación de la moneda costarricense acompañada de un alto poder adquisitivo.

Si se cambian las variables de los ejes y se especifica en el eje y openk; en el x, ppp y en tamaño, xrat, y hacemos clic en play, vemos cómo evolucionan los países según tres variables: apertura económica, paridad del poder adquisitivo y tipo de cambio. Un rasgo muy notorio es que desde el inicio del periodo hasta el final Panamá y Honduras han sido los países con mayor apertura, ocupando el primer y segundo lugar, respetivamente, mientras que el tercer lugar históricamente se lo han disputado Guatemala y Costa Rica, pero en 2009 ha sido Nicaragua el que ocupa el tercer lugar. Esto se puede ver más claro si se selecciona el tipo de gráficos de líneas para ver esta tendencia.

También se puede ver que hasta 1978, todos los países del istmo tenían tasas de devaluaciones relativamente bajas, a excepción de Costa Rica que a partir 1979 empieza un proceso de gran devaluación.

No entraré en detalles a explicar las casusas de todos estos cambios, puesto que el propósito de este post sólo es enseñar a crear estos gráficos y explicar rápida y superficialmente su uso.
Nota: Una cosa que llama la atención es que en estas estadísticas del PWT no se ven reflejadas las exorbitantes devaluaciones de los “lunes negros” que tanto caracterizaron la década de los 80 a Nicaragua (por cierto, fue un lamentable periodo para nuestro país). Aunque las estadísticas están dadas por años, se debería ver reflejado ese incremento devaluativo de la tasa de cambio en el promedio anual, pero bueno, la idea de esto no es hacer un análisis preciso ni detallado del comportamiento de los países, sino como señalé antes, mostrar cómo se crean los gráficos.

4 comentarios:

  1. Jilber, muy buena información, ya he empezado a utilizar este vistoso API para hacer gráficos dinámicos.Saludos desde Matagalpa.

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  2. Muchas gracias @dcaceres, me alegra que estas breves notas hayan sido útiles.

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  3. Cordial saludo. Alguien que me pueda ayudar por favor. Estoy intentando hacer este ejercicio pero no me carga la BD, arroja el sgte mensaje:
    Error en file(file, "rt") : no se puede abrir la conexión
    Además: Mensajes de aviso perdidos
    In file(file, "rt") :
    no fue posible abrir el archivo 'CA.txt': No such file or directory

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  4. @Actual, primero has de descargar el archivo "CA.txt" en tu PC, luego importarlo usando la función `read.table`. He editado el post y he agregado una nueva forma de obtener los datos, sólo has de copiar, pegar y ejecutar eso en tu consola de R, espero que te sirva.

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