Hola Mundo!
Me encanta como la cantidad de twits es proporcional a la emoción de LatinR. Hay más interacción durante la mejor parte del evento.
Comenta una 🍍 en el tweet si aprendiste algo nuevo!
El código para hacer la gráfica!
# Hecho por @GonzalezGouveia con gusto para
# Twitter #DatosDeMiercoles por @R4DS_es
# cargar paquetes
library(tidyverse)
library(ggrepel)
library(lubridate)
library(plotly)
library(htmlwidgets)
# si quieres instalar bbplot ejecuta:
# install.packages('devtools')
# devtools::install_github('bbc/bbplot')
library(bbplot)
# leer los datos de internet
tweets_latinr <- readr::read_csv("https://bit.ly/35etYaf")
# haciendo la gráfica
p <- tweets_latinr %>%
filter(fecha > '2019-09-22') %>%
ggplot(aes(x = fecha,
y = hora,
color = factor(hour(hora)),
text = tweet
)
) +
geom_jitter() +
labs(title = 'LatinR Engagement',
subtitle = 'Tweets por dia y hora',
color = 'hora') +
bbc_style() +
theme(legend.position = "none")
# haciendo grafica interactiva
pp <- ggplotly(p, tooltip = 'text')
# ejecutando grafica en R
pp
# exportando
saveWidget(pp, 'ddm-latinr.html')