knitr::opts_chunk$set( collapse = TRUE, comment = "#>", # fig.path = "man/figures/README-", out.width = "100%" )
Podemos fazer gráficos usando os dados do pacote {mananciais}
.
Utilizaremos as funções do pacote tidyverse. O pacote ggplot2
, usado nos códigos abaixo, faz parte do pacote tidyverse
.
O código abaixo carrega esses dois pacotes. Caso não tenha instalado, é necessário instalá-los.
library(mananciais) library(ggplot2) # pacote para criar gráficos library(dplyr) # pacote para manipulação de dados library(magrittr, include.only = "%>%") # carregar o pipe
Obter a base atualizada:
mananciais <- dados_mananciais()
Abaixo segue o código e o gráfico resultante, com todos os dados disponíveis na base de dados (todos os sistemas, e todos os anos).
mananciais %>% ggplot() + geom_line(aes(x = data, y = volume_porcentagem)) + scale_y_continuous(breaks = c(-25, 0, 25, 50, 75, 100)) + facet_wrap(~ sistema, ncol = 2) + theme_bw() + labs(x = "Ano", y = "Volume operacional (%)")
Abaixo segue o código e o gráfico resultante, com os dados referentes ao ano 2021 disponíveis na base de dados.
mananciais %>% dplyr::mutate(ano = lubridate::year(data)) %>% dplyr::filter(ano == 2021) %>% ggplot() + geom_line(aes(x = data, y = volume_porcentagem)) + scale_y_continuous(breaks = c(-25, 0, 25, 50, 75, 100)) + facet_wrap(~ sistema, ncol = 2) + theme_bw() + labs(x = "Meses", y = "Volume operacional (%)")
Abaixo segue o código e o gráfico resultante, com os dados referentes ao sistema Cantareira.
mananciais %>% dplyr::mutate(ano = lubridate::year(data)) %>% dplyr::filter(sistema == "Cantareira") %>% ggplot() + geom_line(aes(x = data, y = volume_porcentagem)) + scale_y_continuous(breaks = c(-25, 0, 25, 50, 75, 100)) + facet_wrap(~ sistema, ncol = 2) + theme_bw() + labs(x = "Anos", y = "Volume operacional (%)")
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