Prefacio a la tercera edición

Bienvenidos a la tercera edición de “ggplot2: gráficos elegantes para análisis de datos”. Estoy muy emocionado de tener una nueva edición del libro actualizada con todos los cambios que le han ocurrido a ggplot2 en los últimos cinco años. También estoy emocionado de tener finalmente una versión en línea del libro, <https://ggplot2-book.org/>, gracias a un contrato renegociado con Springer.

Desde la última versión del libro, el cambio más importante en ggplot2 es el crecimiento de la comunidad de contribuyentes. Si bien sigo liderando el proyecto y sigo preocupándome profundamente por la visualización, ya no estoy involucrado en el desarrollo diario del paquete. Al momento de escribir este artículo, los desarrolladores principales de ggplot2 son:

Puede ver una lista actualizada y cómo convertirse en desarrollador principal en el documento de gobernanza de ggplot2.

Cambios principales

  • Los capítulos Análisis de datos, Transformación de datos y Modelado para visualización se han eliminado para que el libro pueda centrarse en la visualización. Si busca consejos generales sobre cómo hacer ciencia de datos en R, le recomendamos R para ciencia de datos (2e).

  • El capítulo Caja de herramientas se ha ampliado en seis capítulos que cubren aplicaciones prácticas de capas. Esto incluye más material sobre mapas y anotaciones, y un nuevo capítulo que analiza cómo organizar varios gráficos en una página.

  • De manera similar, el antiguo capítulo Escalas, ejes y leyendas se ha dividido en cuatro capítulos. Los tres primeros cubren la combinación práctica de escalas y guías para los tipos de escalas más comunes, y el último capítulo se centra en la teoría subyacente.

  • El antiguo capítulo de Posicionamiento se ha dividido en nuevos capítulos de Sistemas de coordenadas y Facetado, lo que brinda más espacio para detalles sobre estos importantes temas.

  • Los nuevos capítulos describen más sobre los aspectos internos de ggplot2 y cómo puede ampliarlo en su propio paquete.

Agradecimientos

Esta edición del libro fue posible gracias a dos nuevos coautores: Danielle Navarro y Thomas Lin Pedersen. Danielle contribuyó con la mayor parte del material nuevo en los capítulos de capas y escalas, y Thomas contribuyó con nuevos capítulos sobre cómo organizar las gráficas (usando su paquete patchwork) y sobre cómo extender ggplot2.

Este libro fue escrito abiertamente y los capítulos se anunciaron en Twitter cuando se completaron. Es verdaderamente un esfuerzo comunitario: muchas personas leyeron borradores, corrigieron errores tipográficos, sugirieron mejoras y contribuyeron con contenido. Sin esos colaboradores, el libro no sería tan bueno como es y estoy profundamente agradecido por su ayuda.

Muchas gracias a todos 34 personas que contribuyeron con mejoras específicas a través de pull request de GitHub (en orden alfabético por nombre de usuario): Alexej Gossmann (@agisga), @chriselrod, Carson Sievert (@cpsievert), Dave Childers (@davechilders), @dicorynia, Dennis Murphy (@djmurphy420), Danielle Navarro (@djnavarro), @dmurdoch, Zhuoer Dong (@dongzhuoer), Dan Yavorsky (@dyavorsky), Francisco Júnior (@fjuniorr), Gökçen Eraslan (@gokceneraslan), jashapiro (@jashapiro), Jim Hester (@jimhester), Jeffrey Girard (@jmgirard), Joel Gombin (@joelgombin), @jonas-hag, @lindbrook, @MarHer90, Mine Cetinkaya-Rundel (@mine-cetinkaya-rundel), Neil McGuigan (@neilmcguigan), Clemens Schmid (@nevrome), Pietro Monticone (@pitmonticone), Patrick Kennedy (@pkq), Robin (@Robinlovelace), Sean Hughes (@seaaan), Thomas Lin Pedersen (@thomasp85), Thomas Klebel (@tklebel), Tom Jemmett (@tomjemmett), Alex Trueman (@truemoid), Will Beasley (@wibeasley), Jake Thompson (@wjakethompson), Yang Cao (@yiluheihei), Hiroaki Yutani (@yutannihilation).