Isto garante que o eixo fique encaixado na base sem espaço: scale_y_continuous( expand = c(0, 0) ) .👇 Melhor ainda é assim porque ele respeita as dismensões definidas: scale_y_continuous( limits = c(20, 40), breaks = seq(20, 40, by = 2), expand = expansion(mult = 0) )

Especialmente para a geom_col( ) e geom_bar( ) o argumento position = é muito útil: position = "identity" - Mantém as posições originais dos dados. Indicado para gráficos de dispersão

position = "stack" - Empilha os elementos uns sobre os outros.

position = "dodge" - Posiciona os elementos lado a lado para facilitar a comparação.

position = "fill" - Funciona como "stack", mas normaliza os valores para que o total de cada barra seja 100%.

position = "jitter" - Adiciona aleatoriedade às posições dos pontos para evitar sobreposição. Útil em geom_point().

Para transformar o eixo y para porcentagem:

scale_y_continuous(labels = scales::percent)

Quando se usa isso, o vetor deixa de ser data para caracter:

Rbase mutate( data = format(as.Date(coleta), "%d/%m/%Y") lubridate( ) mutate(coleta = format(dmy(coleta), "%d/%m/%Y"))<br>

Com pipe (|>) dentro do mutate ()<br> estacao_3 |> <br> mutate(<br> coleta = coleta |> <br> ymd() |> <br> format("%d/%m/%Y")<br> )

Caso queira alterar os nomes das facetas, faça direto no facet_grid ou facet_wrap:

facet_grid(. ~ estacao, labeller = labeller ( estacao = c( "chuvoso" = "Chuvoso", "seco" = "Seco" ) ))

☝️ No facet_grid o ponto (.) à esquerda do til (~) significa que não haverá facetas nas linhas. A variável à direita (estacao) será usada para criar as facetas em colunas.

O facet_wrap não usa ponto (.) porque divide os painéis em uma única variável e organiza as facetas em várias linhas e colunas automaticamente 👇.<br> facet_wrap( ~cyl, labeller = labeller(cyl = c("4" = "Quatro Cilindros", "6" = "Seis Cilindros", "8" = "Oito Cilindros")))

Para salvar os gráficos use o próprio {ggplot}:

ggplot2::ggsave( filename = "data_formato.png", # ou .svg<br> plot = last_plot(), <br /> device = "png", # ou .svg<br> # path = pasta width = 10 / 2.54, # medida em cm/ 2.54 polegas <br /> height = 7.5 / 2.54, # medida em cm/ 2.54 polegas dpi = 600 <br /> )

Para determinar as cores, pode-se usar:

scale_fill_manual( values = c( "Fibra" = "blue", "Fragmento" = "red" ), name = "" ) A parte final name = "" ☝️ é para excluir o nome da legenda.<br> <br> scale_color_manual( values = c( "Fibra" = "blue", "Fragmento" = "red" ), name = "" ) A parte final name = "" ☝️ é para excluir o nome da legenda.

Caso não queira que os NA's apareçam na legenda, sem alterar os dados, use:

scale_fill_manual( na.translate = F )<br> scale_color_manual( na.translate = F )<br>

Use paletas prontas:<br> paleta <- rcartocolor::carto_pal(n = 8, name = "Bold")[c(1, 3, 7, 2)]<br> scale_fill_manual(values = paleta)

Elimina a legenda do gráfico: scale_fill_manual(guide = "none")

Se usar width e height o size torna-se obsoleto:

theme( legend.key.height = unit(0.2, "cm"), legend.key.width = unit(0.2, "cm") )

Para excluir o título da legenda;

scale_fill_manual( name = "" )

Para alterar a espessura das barras use width: geom_bar ( aes(), width = 0.2 )

Para eliminar a legenda use: theme( legend.position = "none" )

Para eliminar títulos use: theme( axis.title = element_blank() )

É melhor que usar o labs=

Para salvar o gráfico use: fig.savefig("PVH_grafico_ventos_abr_set.png", dpi=600, bbox_inches='tight')

Salvando o gráfico em formato SVG fig.savefig("PVH_grafico_ventos_abr_set.svg", format='svg', dpi=600, bbox_inches='tight')

Outra importante função do {dplyr} é a recode( ). Com ela você pode substituir valores específicos em um vetor. Combina bem com a mutate( ). A ação se parece um pouco com a case_when( ), mas esta última é mais indicada mais indicada para processos mais complexos:

dados_modificados <- dados |> mutate( risco = recode(risco, "Alto" = "Risco Alto", "Médio" = "Risco Moderado", "Baixo" = "Risco Baixo") )