Personalizar los gráficos es fundamental para mejorar tanto la claridad como el atractivo visual de tus visualizaciones de datos. Al ajustar elementos como títulos, etiquetas, colores y temas, puedes hacer que tus gráficos sean más informativos y fáciles de interpretar. Una personalización efectiva no solo ayuda a resaltar los principales hallazgos y tendencias en los datos, sino que también mejora la comunicación al proporcionar el contexto necesario.

Características comunes de personalización

• Títulos y etiquetas: agregar títulos al gráfico, etiquetas de ejes y leyendas para un mejor contexto e interpretación;
• Temas: aplicar temas predefinidos como minimal, dark o classic para ajustar la apariencia del gráfico;
• Colores y rellenos: utilizar las estéticas fill y color para diferenciar grupos o enfatizar patrones;
• Leyendas: personalizar los títulos, el orden y la posición de las leyendas para hacer los gráficos más legibles;
• Anotaciones: agregar texto o formas (por ejemplo, flechas, etiquetas) para resaltar puntos de datos específicos;
• Escalas de color manuales: usar scale_fill_manual() o scale_color_manual() para establecer esquemas de color personalizados;
• Estilo y formato de texto: modificar el tamaño, estilo y tipo de fuente del texto para énfasis e identidad visual.

Ejemplo: agregar título, etiquetas y tema

Puedes mejorar un gráfico añadiendo títulos, etiquetas de ejes, leyendas y temas. En este ejemplo, un gráfico de barras muestra el average selling price by fuel type, con colores personalizados y un tema estilizado.

ggplot(df, aes(x = fuel, y = selling_price)) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", fill = "red", color = "black") +
  labs(title = "Average Selling Price by Fuel Type",
       x = "Fuel Type",
       y = "Average Price",
       caption = "Data Source: Car Sales Dataset") +
  theme_linedraw()