Graficos SAMBA

###Maria Miele
##script para graficos do SAMBA

library(xlsx)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(xlsx)
library(gapminder)
library(magrittr)


#o ggplot tem pacotes de extensão para ele. Uma recomendada é ggtheme
#install.packages("ggthemes") usando a ferrament packages 

install.packages("ggthemes") 
library(ggthemes)


BDfinal<-read.xlsx("C:/Users/maju/Dropbox/DOUTORADO/BANCO DE DADOS/Dados/BBase_final.xlsx","Sheet1")


#Graficos rapidos, testar dados 
#Histograma uma dimensão
qplot(x=Peso_1v,data=BDfinal)
qplot(x=IdadeMae,data=BDfinal)
qplot(x=Altura_v1,data = BDfinal)
qplot(x=Nasc_peso,data=BDfinal)


#fica sem limite separando as barras
qplot(x=Peso_1v,data=BDfinal,geom="histogram")


#duas dimensões
#padrao geom="point"
qplot(x=Peso_1v, y=Altura_1v, data = BDfinal) 
#padrao geom="linha"
qplot(x=Peso_1v, y=Altura_1v, data = BDfinal, geom="line")
#liga um valor ao prox
qplot(x=Peso_1v, y=Altura_1v, data = BDfinal, geom="path") 

#cores de acordo com o centro ====== fazer MUAC e IMC============================
#sem especificar fica o de pontos
qplot(x=Peso_1v, y=Altura_1v, data = BDfinal, color=centro) 

#formato de acordo com o centro ou IMC ou idade....
qplot(x=Peso_1v, y=Altura_1v, data = BDfinal, shape=centro)

#ambos
qplot(x=Peso_1v, y=Altura_1v, data = BDfinal, shape=centro, color=centro) 

##################barras
#grafico de barra
ggplot(BDfinal, aes(Peso_1v))+geom_bar() 

#histograma - avisa que esta utilizando bin sem valor
ggplot(BDfinal, aes(Peso_1v))+geom_histogram() 

ggplot(BDfinal, aes(Peso_1v))+geom_histogram(binwidth = 0.4) 

#############poligano de frequencia
#opçao de escolher o bin (largura)
ggplot(BDfinal, aes(Peso_1v))+geom_freqpoly() 
ggplot(BDfinal, aes(Peso_1v))+geom_freqpoly(binwidth = 0.1)


#grafico de pontos
ggplot(iris, aes(Petal.Length))+geom_dotplot(binwidth = 0.1)

#estimativa de sensidade de kernel
ggplot(BDfinal, aes(Peso_1v))+geom_density()


############mais complexidade
#cria objeto com dados antropometricos

###altera centro passando para SE e NE nas linhas



k<- ggplot(AntNS)

k+ geom_histogram(aes(MUAC1,fill=centro),binwidth=0.1,alpha=0.3,colour="black")


#fill= preenchimento
#alpha = transparencia
#colour=contorno

#sabendo que dentro do () aes é sempre função da colula e fora das bordas
#pode inverter borda e preenchimento interno
k+ geom_histogram(aes(MUAC1,colour=centro),binwidth=0.1,alpha=0.3,fill="black")

#tirando a transparencia do preto
k+ geom_histogram(aes(MUAC1,colour=centro),binwidth=0.1,fill="black")

#igual so que com grafico de densidade (formula de kenel) - CURVA EM CORES ###tentar sobrepor MUAC
k+ geom_density(aes(MUAC1, fill=centro), alpha=0.3,colour="black")
k+ geom_density(aes(BMI1, fill=centro), alpha=0.3,colour="black")

#o diagrama de densidade usa formala de kenEl CURVA EM CORES
#para isso n acontecer usa o argumento *..count.. para ele plotar quais as obs de cada um para ele fazer a altura
k+geom_density(aes(MUAC1,..count..,fill=centro),alpha=0.5, colour="black")
k+geom_density(aes(BMI1,..count..,fill=centro),alpha=0.5, colour="black")

k+geom_density(aes(MUAC2,..count..,fill=centro),alpha=0.5, colour="black")
k+geom_density(aes(BMI2,..count..,fill=centro),alpha=0.5, colour="black")

k+geom_density(aes(MUAC3,..count..,fill=centro),alpha=0.5, colour="black")
k+geom_density(aes(BMI3,..count..,fill=centro),alpha=0.5, colour="black")

#igual com poligano de frequencia
k+ geom_freqpoly(aes(MUAC1, colour=centro), binwidth=0.1,show.legend = TRUE)

#####combinando graficos
#aqui usa cor preta de contorno
k+ geom_histogram(aes(MUAC1,fill=centro),binwidth=0.1,alpha=0.3, colour="black")+
  geom_density(aes(MUAC1,0.1*..count..,fill=centro),alpha=0.5, colour="black")

#aqui o poligano de frequencia faz a cor sem especificar contorno preto
k+geom_histogram(aes(MUAC1,fill=centro),binwidth = 0.1,alpha=0.3)+
  geom_freqpoly(aes(MUAC1,colour=centro),binwidth=0.1)

k+geom_dotplot(aes(MUAC1,fill=centro),binwidth = 0.1,alpha=0.3)+
  geom_freqpoly(aes(MUAC1,colour=centro),binwidth=0.1)



###########graficos de 2 dimensoes##################

#usabdo banco antropometria
#grafico de barra e coluna já formando tabela 

AntNS<-read.xlsx("C:/Users/miele/Dropbox/DOUTORADO/BANCO DE DADOS/Dados/Antropometria/AntroBF2.xlsx","Sheet1")

#preparando dados da coluna e desvio padrão
gr <- AntNS %>% group_by(centro) %>% summarise(media = mean(Peso_1v), desvio = sd (Peso_1v)) #2 colunas criadas

##########roda e já forma uma tabela

view(gr)

#cria um dataframe com essa formula, assim toda a vez a formula está pronta e não precisa repetir

gr <- ggplot(gr)


#grafico de coluna, primeiro argumento sempre aes que é estetica e eixos
gr+geom_col(aes(x=Peso_1v, y=Altura))

#existem 4 tipos de graf de linha: "dashed" "longdash"  "solid" "dotted"
#linerange precisa de 1 eixo x e 2 eixos y com min e max.
#linetype é o tipo de linha

gr+geom_linerange(aes(x=MUAC_1, ymin=media-desvio,ymax=media+desvio), linetype="dashed")
gr+geom_errorbar(aes(x=centro, ymin=media-desvio,ymax=media+desvio), linetype="longdash")

#igual de cima mas é horizontal e inverte os comandos de y e x

gr+geom_errorbarh(aes(y=MUAC_1,x=media,xmin=media-desvio,xmax=media+desvio))

#Abaixo definindo cores por especies traço plotado

gr+geom_pointrange(aes(x=centro, y=media,ymin=media-desvio,ymax=media+desvio, colour=centro), size=1)

#combinando gráficos de coluna com barra de erro.
#fill é preenchimento

gr+geom_col(aes(x=centro, y=media, fill=centro))+geom_errorbar(aes(x=centro, ymin=media-desvio, ymax=media+desvio),linetype="longdash")


#grafico de coluna, primeiro argumento sempre aes que é estetica e eixos
gr+geom_col(aes(x=Species, y=media))

########################trabalhando os dados do Iris cru PAREI AQUI
#criar dataframe para usar o banco iris

###boxplot e grafico de violino banco geral SAMBA
##cria objeto g

b <- ggplot(AntNS)

#cria eixo x= centro  e y= pesos

b+geom_boxplot(aes(centro,MUAC1))
b+geom_boxplot(aes(centro,BMI1))

#tipo de centro x medidas
b+geom_boxplot(aes(centro,MUAC1))+geom_jitter(aes(centro,BMI1))
b+geom_boxplot(aes(centro,MUAC2))+geom_jitter(aes(centro,BMI))

########VIOLINO PONTOS
b+geom_violin(aes(centro,MUAC1))+geom_jitter(aes(centro,BMI1))
b+geom_violin(aes(centro,MUAC2))+geom_jitter(aes(centro,BMI2))
b+geom_violin(aes(centro,MUAC3))+geom_jitter(aes(centro,BMI3))

#mudando as coordenadas cartesianas
#limites eixos, funçao concatenar dados , Onde começa e onde termina cada eixo

b+geom_boxplot(aes(centro,MUAC_1))+geom_jitter(aes(centro,MUAC_1))+
  coord_cartesian(xlim = c(0,4), ylim=c(1,150))+theme_minimal()

b+geom_violin(aes(centro,MUAC_1))+geom_jitter(aes(centro,MUAC_1))+
  coord_cartesian(xlim = c(0,4), ylim=c(1,150))+theme_minimal()


##coordenadas 
#flip é girar

b+geom_boxplot(aes(centro,MUAC1))+coord_flip()
b+geom_violin(aes(centro,MUAC1))+geom_jitter(aes(centro,BMI1))+coord_flip()


##grafico
#cria data frame com as variaveis dieta NF

pf <- data.frame(
  grupo=c("NF","PF","UPF"),
  valor=c(1199,718,594)
)

ggplot(pf)+geom_col(aes(x=1,y=valor,fill=grupo))

#theta indica qual eixo compoe o eixo, no caso y. Polar é redondo - PIZZA
ggplot(pf)+geom_col(aes(x=1,y=valor,fill=grupo))+coord_polar(theta = "y")

#se mudar para eixo x no theta vira grafico de ALVO
ggplot(pf)+geom_col(aes(x=1,y=valor,fill=grupo))+coord_polar(theta = "x")


#facet_grid - divide um grafico em varios (linha~coluna) separado por til
#(~coluna) ou (linha~). Igual quando deleta linha ou coluna só que com til e não virgula
#dividido por idade


b+geom_boxplot(aes(centro,MUAC1)+facet_grid(~BMI1))
#por linha acrescenta .)
b+geom_boxplot(aes(centro,MUAC1))+facet_grid(BMI1~)

b+geom_boxplot(aes(centro,MUAC1))+facet_grid(BMI1~Etnia_cat2.)


######Grafico de bolhas####################################################
#usando thema bw salvo para visualização dos graficos

theme_set(theme_bw())

###extrair uma amostra de 250 do dataframe########################MUAC
#subset, extrair uma amostra
##posição dos pontos
##cores = centro
##uSANDO  banco BMI xs MUAC

### Dataframe e colunas
#substituir o nome das especies para NE e SE
MB <- AntroBF
MB$centro <- gsub ("UNICAMP", "SE", MB$centro)
MB$centro <- gsub ("UNESP", "SE", MB$centro)
MB$centro<- gsub ("UFRGS", "SE", MB$centro)

MB$centro <- gsub ("MEAC", "NE", MB$centro)
MB$centro <- gsub ("UFPE", "NE", MB$centro)


###trabalhando graficos com Muac e BMI

MB %>% ggplot(aes(x= MUAC1, y=BMI1, color=centro))+
  geom_point(alpha=0.3)
  
#size tamanho das bolhas - scale estaca do tamanho quando é continuo arranjado pelo tamanho min e max

MB %>% ggplot(aes(x= MUAC1, y=BMI1,size=Soma4D1,color=centro))+
  geom_point(alpha=0.3)

MB %>% ggplot(aes(x= MUAC_2, y=BMI2,size=Soma4D2,color=centro))+
  geom_point(alpha=0.3)

MB %>% ggplot(aes(x= MUAC_3, y=BMI3,size=Soma4D3,color=centro))+
  geom_point(alpha=0.3)



###medidas antropometricas - usando uma amostra aleatoria de 250 para visualizar
## alpha percentua de transparencia

MB %>%sample_n(250) %>% ggplot(aes(x=MUAC1, y=BMI1, size=Soma4D1,color=centro))+
  geom_point(alpha=0.3)
  
##alterando formatos e trazendo mais variáveis

ggplot(MB)+
  geom_jitter(aes(x=MUAC1, y=BMI1,colour=centro, size=Soma4D1, shape=centro),
              alpha=0.5)



####testar desfecho

#fica sem limite separando as barras
qplot(x=Caso_PE,data=BDfinal,geom="histogram")