Mais interatividade aos gráficos

Objetivos:
1. Observar a capacidade extensiva de interação com o pacote “plotly”
2. Elaborar um gráfico com controle deslizante
3. Elaborar um gráfico com menu suspenso

      Até o momento só “arranhamos” o potencial de interatividade gráfica do pacote plotly. Como já mencionado, essa biblioteca permite um grande conjunto de ações de usuário, como deslizadores (sliders), menu de escolha, e botões, entre muitos.

Adicionando um controle deslizante por intervalo

      Um slider dessa natureza permite que se escolha uma janela de dados para um estudo mais detalhista naquela região. Nesse caso é possível agregar a um gráfico simples um controle deslizante de intervalo (rangeslider).

      Podemos ilustrar seu emprego pela observação de gases de efeito estufa, e em especial, da emissão de dióxido de carbono no Brasil a partir de uma base de dados da internet. Para isso, você aprenderá a obter um arquivo a partir de base de dados da internet, filtrar para um subconjunto desejado, e elaborar o gráfico resultante, com um controle deslizante adicional.

Emissão de CO\(_{2}\) e o efeito estufa

      As emissões de CO\(_{2}\) e outros gases pela queima de combustíveis fósseis tem grande responsabilidade sobre o efeito de estufa, incidindo diretamente sobre as alterações climáticas. Para reduzir essas emissões é necessário transformar a matriz energética atual, indústria e sistemas alimentares.

      Para compreender a emissão de CO\(_{2}\) observada no Brasil no período de 1890 a 2022, execute o trecho de código que segue em um script do `R (ou seja, copie, cole, e execute), a partir da fonte Our World in Data.

library(readr) # biblioteca de importação de dados
library(dplyr) # biblioteca para uso do operador pipe "%>%"
library(plotly)

# Carregamento dos dados da internet
url <- "https://raw.githubusercontent.com/owid/co2-data/master/owid-co2-data.csv"
co2_data <- read.csv(url)

# Filtragem dos dados para o Brasil usando subset()
co2_brasil <- subset(co2_data, country == "Brazil")

# Criação do gráfico interativo com plot_ly
co2_plot <- plot_ly(data = co2_brasil, x = ~year, y = ~co2, type = 'scatter', mode = 'lines+markers') %>%
  layout(title = "Emissões de CO2 no Brasil ao longo dos anos",
         xaxis = list(title = "Ano"),
         yaxis = list(title = "Emissão de CO2 (milhões de toneladas)"))

      Agora, a cereja do bolo. A inserção de um controle deslizante, para a seleção de faixas para um estudo mais focado.

co2_plot %>%
  rangeslider()

      Você pode copiar e colar os scripts na sequência para sua execução, ou apenas adicionar o comando rangeslider() com o operador pipe %>% ao final.

      Experimente agora posicionar o mouse num dos dois marcadores laterais do gráfico inferior, arrastando-o em seguida, e observe o resultado. O controle deslizante pode ser útil quando se deseja focar em determinada região do gráfico. Por exemplo, ajustar a emissão de CO\(_{2}\) para os últimos anos.

Adicionando um menu suspenso

      Menus suspensos (dropdown menu) permitem observar um gráfico diferente a cada opção selecionada. Para exemplificar esse recurso interativos, vamos primeiramente elaborar um conjunto de dados (dataframe) que possua a resposta linear, quadrática, e cúbica a uma variável independente, tal como segue:

x = 1:10 # vetor da variável independente "x"
yLin = x
yQuad = x^2 # criação da variável dependente quadrática 
yCub = x^3 # criação da variável dependente cúbica 

datLQC <-data.frame(x,yLin,yQuad,yCub) # criação da planilha de dados

      Agora podemos inserir o menu suspenso para opção das tendências matemáticas:

plot_ly(datLQC, x = ~x, y = ~yLin, type = "scatter", mode = "line", name = "Linear") %>%
  add_trace(x = ~x, y = ~yQuad, mode = "line", name = "Quadrático") %>%
  add_trace(x = ~x, y = ~yCub, mode = "line", name = "Cúbico") %>%
  layout(
    title = "Gráficos de potência",
    xaxis = list(title = "x"),
    yaxis = list(title = "x^n"),
    updatemenus = list(
      list(
        buttons = list(
          list(label = "yLin", method = "update", args = list(list(visible = c(TRUE, FALSE, FALSE)))),
          list(label = "yQuad", method = "update", args = list(list(visible = c(FALSE, TRUE, FALSE)))),
          list(label = "yCub", method = "update", args = list(list(visible = c(FALSE, FALSE, TRUE))))
        )
      )
    )
  )

      Ainda que você possa achar meio complicado o trecho de código acima, apenas copie-o, cole-o num script, e execute-o. Isso exemplifica a essência inerente ao Ensino Reprodutível, desde a simples reprodução do código, até sua alteração e mesmo a criação de novos. Sentindo curiosidade, você pode alterar alguns termos do código acima, como as etiquetas (label, substitua um nome, por ex) que surgem no menu suspenso, o tipo de gráfico pretendido (substitua scatter por bar, por exemplo), ou o título do gráfico (title).

      Em relação à interatividade produzida, adiciona-se às que já estavam presentes pelo comando plot_ly, a seleção do tipo de potência a representar pelo menu suspenso.

      Assim como para vários pacotes do R, existe um número significativo de comandos e widgets interativos com o plotly, e que, nesse caso específico, daria “pano pra manga” pra uma obra literária isolada. Mas você pode consultar inúmeros sites sobre o plotly para um aprendizado mais abrangente, os links abaixo, e mesmo um livro online gratuito, com códigos e gráficos correlatos. Para observar a imensa riqueza de gráficos interativos, dê uma olhada no website do plotly para o R.

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