Nuestro compañero de trabajo, Estatikoz,realizó el siguiente código para visualizar la información de gapminder
.
- Si bien la idea del gráfico es interesante, el objetivo de Estatikoz no era ver sólo la información del año 2000
- Tampóco le interesa sólo la información de Europa
- Por último, en gapminder también hay información sobre la esperanza de vida (
lifeExp
) que es relevante en el análisis.
library(tidyverse)
Registered S3 method overwritten by 'dplyr':
method from
print.rowwise_df
[30m── [1mAttaching packages[22m ───────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──[39m
[30m[32m✔[30m [34mggplot2[30m 3.2.1 [32m✔[30m [34mpurrr [30m 0.3.2
[32m✔[30m [34mtibble [30m 2.1.3 [32m✔[30m [34mdplyr [30m 0.8.3
[32m✔[30m [34mtidyr [30m 0.8.3 [32m✔[30m [34mstringr[30m 1.4.0
[32m✔[30m [34mreadr [30m 1.3.1 [32m✔[30m [34mforcats[30m 0.4.0[39m
[30m── [1mConflicts[22m ──────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
[31m✖[30m [34mdplyr[30m::[32mfilter()[30m masks [34mstats[30m::filter()
[31m✖[30m [34mdplyr[30m::[32mlag()[30m masks [34mstats[30m::lag()[39m
library(treemapify)
library(gapminder)
library(viridis)
Loading required package: viridisLite
gapminder <- gapminder_unfiltered
gapminder %>%
filter(year==2000, continent=='Europe') %>%
ggplot(., aes(area = pop, fill = gdpPercap, label = country)) +
geom_treemap() +
geom_treemap_text(fontface = "italic", colour = "white", place = "centre",
grow = TRUE)+
scale_fill_viridis(option = 'C')+
labs(title = 'Treemap Europe', subtitle = 'Año 2000',caption = 'Tamaño según población.')

El objetivo es transformar este código en una visualización Shiny que incorpore todos los elementos que faltan.
- hint: A veces esta bueno pegar las cosas con \(glue\)
- hint: Qué pasa con el ancho y largo del gráfico? lo podemos mejorar?
- hint: Que tipo de widget nos conviene usar para el input de años? podemos mirar las opciones acá: inputs
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