Heatmaps de distribuição bivariada em R

Como cientista de dados, você vai precisar analisar a distribuição das variáveis do seu conjunto de dados. Normalmente, isso é feito com histogramas — ótimo para mostrar a faixa de valores da variável, sua dispersão e onde os valores se concentram.

Este tutorial usa R. Se você ainda não está familiarizado com R, recomendo fazer nosso curso gratuito Introduction to R na DataCamp.

Conjunto de dados de compartilhamento de bicicletas

Para este tutorial, você vai usar o Bike Sharing Demand Dataset de uma competição do Kaggle.

Siga o link, vá até a aba de dados e baixe o arquivo train.csv.

Carregue o dataset no R.

library(dplyr)
bike<- read.csv("train.csv",
                na.strings = FALSE,
                strip.white = TRUE)
glimpse(bike)Tecnologia

Recursos do dataset

Seleção de variáveis

Você vai analisar a relação entre atemp e humidity por season, então selecione essas colunas do dataset. Lembre de carregar o pacote dplyr.

bike_data<-
  bike %>%  
  dplyr::select(season, atemp, humidity)
head(bike_data)Tecnologia

Histogramas

Beleza, agora você está pronto para começar a análise. Comece criando um histograma para cada variável por estação. Vamos usar a biblioteca ggplot2, então não esqueça de carregá-la.

Histograma de umidade

library(ggplot2)
bike_data %>%
  ggplot( aes(x=humidity) ) +
  geom_histogram(bins=30) +
  facet_wrap(~season,ncol = 2)Tecnologia

Com o histograma, dá para ver que há umidade mais alta no inverno (o que faz sentido), e você tem uma noção de como ela se distribui em cada estação.

Agora adicione a densidade, um rug de densidade e troque os nomes dos facets para deixar a visualização mais agradável.

bike_data %>%
  mutate(season_label = case_when(
    season == 1 ~ "Spring",
    season == 2 ~ "Summer",
    season == 3 ~ "fall",
    season == 4 ~ "winter")) %>%
  ggplot( aes(x=humidity) ) +
  geom_histogram(bins=30,aes(y = ..density..)) +
  geom_rug()+
  geom_density()+
  facet_wrap(~season_label,ncol = 2)+
  ggtitle("Histogram of humidity by season")Tecnologia

Agora dá para sentir melhor como a umidade se comporta. Faça o mesmo com atemp.

Histograma de atemp

Reaproveite o código acima e troque a variável para atemp,

bike_data %>%
  mutate(season_label = case_when(
    season == 1 ~ "Spring",
    season == 2 ~ "Summer",
    season == 3 ~ "fall",
    season == 4 ~ "winter")) %>%
  ggplot( aes(x=atemp) ) +
  geom_histogram(bins=30,aes(y = ..density..)) +
  geom_rug()+
  geom_density()+
  facet_wrap(~season_label,ncol = 2)+
  ggtitle("Histogram of atemp by season")Tecnologia

Histograma de atemp por estação

Até aqui, tudo certo — os resultados batem com o esperado para cada estação. Em cada gráfico, você tem uma aproximação da função de distribuição de probabilidade.

Mas é difícil, com base nesses gráficos, visualizar como as variáveis interagem entre si. O primeiro desafio é que seu histograma precisaria ser em 3D, já que você quer encontrar a função de distribuição para as duas variáveis ao mesmo tempo.

Ajustando uma distribuição bivariada aos seus dados

O objetivo é visualizar a distribuição bivariada. Para isso, primeiro é preciso ajustá-la aos dados. Vamos usar a biblioteca MASS e a função kde2d. A kde2d estima a distribuição bivariada, assumindo normalidade para as variáveis aleatórias. As entradas da função são:

Agora aplique ao dataset filtrando para o verão,

library(MASS)
bike_data_summer <- bike_data %>% filter(season==1)
bike_density <- kde2d(bike_data_summer$atemp,bike_data_summer$humidity, n=1000)Tecnologia

Observação: ao carregar a biblioteca MASS, ela vem com uma função select, o que conflita com a select do dplyr. Para resolver, quando usar a select do dplyr, adicione dplyr::, assim: dplyr::select(), para funcionar corretamente.

Agora veja a classe e a estrutura de bike_density

class(bike_density)
str(bike_density)Tecnologia

É uma lista com 3 valores: x, y e z. Os dois primeiros trazem os valores das variáveis e o terceiro é uma matriz com os valores da fdp. Dê uma olhada na densidade usando a função contour:

contour(bike_density)
text(12.2,92,"1",cex=1.5)
points(12.2,89,col="red",pch=18)
text(10.4,47,"2",cex=1.5)
points(10.4,43,col="red",pch=18)
text(21,45,"3",cex=1.5)
points(21,40,col="red",pch=18)
text(21.6,82,"4",cex=1.5)
points(21.6,78,col="red",pch=18)Tecnologia

Observando o gráfico, dá para identificar alguns pontos de acúmulo, que podem ser entendidos como os valores mais frequentes para a combinação das duas variáveis. Os valores de cada ponto estão resumidos na tabela a seguir:

Heatmap

Para criar seu heatmap, primeiro defina a escala de cores que você quer usar. Você pode fazer isso com a função colorRampPalette

hm_col_scale<-colorRampPalette(c("black","blue","green","orange","red"))(1000)
Tecnologia

hm_col_scale é um vetor que vai do preto ao vermelho usando código RGB em 1000 passos.

Agora plote seu heatmap usando a função image, que é usada para plotar matrizes.

image(bike_density$z,  
      col = hm_col_scale,
      zlim=c(min(bike_density$z), max(bike_density$z)))
text(0.31,0.46,"Most Frequent",col="blue",cex=0.8)
points(0.31,0.45,col="blue",pch=18)
Tecnologia

Como você pode ver, isso traz mais informação do que o gráfico de contorno, porque agora as cores indicam a intensidade dos pontos de acúmulo. Dá para ver que os valores mais frequentes de umidade e atemp durante a primavera ficam por volta do ponto (10,4; 43).

Conclusão

Agora que você sabe criar um heatmap, é sua vez de colocar em prática. Comece olhando para as outras estações e a relação com as demais variáveis.

Pense em como usar isso para estimar quantas bicicletas você deve disponibilizar para diferentes valores das variáveis, considerando que os pontos mais frequentes têm maior probabilidade.

Se quiser aprender mais sobre visualização de dados com ggplot, confira nosso curso Data Visualization with ggplot2.