Date: 2026-05-20

# Introdução ao ipeaplot

#### 2026-05-20

O ipeaplot é um pacote em R desenvolvido para facilitar a padronização de gráficos e figuras seguindo a política editorial do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea). O pacote traz algumas funções que facilitam o ajuste de formatação e de cores de gráficos criados com o pacote `ggplot2`, garantindo a conformidade com as diretrizes editoriais das publicações do Ipea.

# Instalação

Você pode instalar a versão em desenvolvimento do ipeaplot direto do Github:

    # Development version
    utils::remove.packages('ipeaplot')
    remotes::install_github("ipeadata-lab/ipeaplot")

# Visão geral do pacote.

O pacote ipeaplot foi desenhado para ser usado em conjunto com o pacote ggplot2, a biblioteca mais popular de visualização de dados em R. Atualmente, o ipeaplot inclui quatro funções principais para ajudar você a alterar o estilo de suas figuras de forma a seguir as diretrizes editoriais do Ipea:

1. `theme_ipea()` - formatação de elementos estilísticos da figura (eixos, fontes, linhas, grid, etc.);
2. `scale_color_ipea()` e `scale_fill_ipea()`- selecionam paleta de cores dentro de um conjunto de opções utilizadas pelo Ipea;
3. `save_ipeaplot()` - função unificada para salvar objetos ggplot em múltiplos formatos (`.eps`, `.pdf`, `.png`, `.jpg`), oferecendo flexibilidade e controle avançado sobre a exportação de figuras.

# Fontes

Por limitações de licenciamento, o ipeaplot utiliza, em títulos e rótulos das figuras, a fonte sem serifa padrão do sistema operacional do usuário e não a tipografia recomendada pelo Editorial do Ipea (Frutiger). Se as figuras forem salvas em formatos “editáveis” (pdf ou eps, usando a função `save_ipeaplot()`), a equipe editorial poderá alterar a fonte no momento da edição de uma publicação.

# Demonstração do pacote

Primeiro, vamos carregar as bibliotecas e uma amostra de dados que usaremos para demonstrar o ipeaplot. Nos exemplos a seguir, vamos utilizar os dados `mtcars` do R.

    # Load packages
    library(ipeaplot)
    library(ggplot2)
    library(dplyr)
    library(abjData)
    library(geobr)
    library(patchwork)

    # Load mtcars dataset
    data(mtcars)

No painel abaixo, à direita, temos a representação de um gráfico no formato padrão do ggplot2. Já à esquerda, destacamos o resultado obtido após a aplicação de linhas de código com as funções theme_ipea() e scale_color_ipea(). Essas funções incorporam à figura diretrizes visuais fundamentais das publicações do Ipea, proporcionando uma apresentação alinhada aos padrões estilístico estabelecidos pelo instituto. Nas próximas seções, vamos explorar como usar as funções do ipeaplot editar as figuras seguindo essas diretrizes.

    fig_raw <- ggplot() +
                  geom_point(data = mtcars, aes(x = hp , y = mpg, color = cyl)) +
                  labs(y='Consumo de Combustível (milhas por galão)',
                       x ='Potência (Número de cavalos)',
                       color='Cilindradas')

    fig_base <- fig_raw +
                  scale_color_ipea() +
                  theme_ipea()

    fig_base

## Paleta de cores

Existem duas funções básicas para selecionar a paleta de cores da figura: `scale_color_ipea()` e `scale_fill_ipea()`. O funcionamento de ambas funções seguem a mesma lógica e parâmetros.

O parâmetro `palette` permite escolher uma paleta de cores entre as opções de paletas utilizadas pelo Editorial do Ipea. O padrão da função é a paleta `"Blue"`, mas o parâmetro pode receber diversas outras opções. Isso inclui tanto paletas com cores sequenciais (`"Blue", "Green", "Orange", "Pink"`), quanto paletes com cores divergentes (`"Red-Blue", "Orange-Blue"`).

Cores sequenciais:

Cores divergentes:

Para usar as paletas de cores, basta adicionar uma das funções na construção da sua figura com `ggplot2`:

    # paleta sequencial verde
    fig_base + scale_color_ipea(palette = "Green")

    # paleta divergente de laranja a azul
    fig_base + scale_color_ipea(palette = "Orange-Blue")

Além de selecionar a paleta de cores, as funções `scale_color_ipea()` e `scale_fill_ipea()` trazem ainda outros parâmetros que permitem escolher o separador de casa decimal (ponto ou vírgula), ajustar o tamanho da barra de legenda etc. A lista completa de parâmetros está disponível na documentação da função `?scale_color_ipea()`.

## Ajustando o `theme` das figuras

A função `theme_ipea()` aplica às figuras o padrão visual de gráficos utilizados pelo Ipea em suas publicações. Ainda, a função traz uma maneira conveniente de ajustar diversas características das figuras, como por exemplo os eixos, posição da legenda, escalas dos eixos etc.

Para ilustrar essa função, vamos utilizar alguns dados do Atlas do Desenvolvimento Humano organizados em um projeto de parceria entre Ipea, FJP e PNUD). Para carregar os dados, basta rodar:

    df <- abjData::pnud_muni

Essa base de dados traz para cada municipio uma série de indicadores socioeconômicos para diferentes anos. Neste exemplo abaixo, nós primeiro calculamos qual a proporção de domicílios que possuia coleta de esgoto em cada região do país a cada anos, e em seguida geramos o gráfico:

    # cria variavel identificando a regiao de cada municipio
    df <- df |>
          mutate(regiao = substring(uf, 1, 1),
                 regiao = case_when(regiao == 1 ~ 'Norte',
                                    regiao == 2 ~ 'Nordeste',
                                    regiao == 3 ~ 'Sudeste',
                                    regiao == 4 ~ 'Sul',
                                    regiao == 5 ~ 'Centro Oeste'))

    # calcula media de colega de esgoto por ano e regiao
    df_fig1 <- df |>
               mutate(regiao = substring(uf, 1, 1)) |>
               group_by(ano, regiao) |>
               summarise( t_lixo = weighted.mean(x=t_lixo, w = pop)) |>
               collect()

    # plot
    ggplot() +
      geom_line(data = df_fig1, aes(x=ano, y=t_lixo, color= regiao)) +
      scale_color_ipea(palette = 'Orange') +
      labs(title = 'Proporção da população com coleta de lixo', color='Região') +
      ylab('Proporção em %') +
      xlab('Ano') +
      theme_ipea()

Os mesmos dados também poderiam ser visualizados com um gráfico de colunas:

    ggplot() +
      geom_col(data = df_fig1, aes(x=ano, y=t_lixo, fill= factor(ano))) +
      scale_fill_ipea(palette = 'Green') +
      labs(title = 'Proporção da população com coleta de lixo', fill='Ano') +
      ylab('Proporção em %') +
      xlab('Ano') +
      facet_wrap(. ~ regiao) +
      theme_ipea(x_breaks = 3)

### Mapas

As funções do ipeaplot também facilitam na criação de mapas. No exemplo abaixo, nós vamos fazer um mapa choroplético que mostra a média de anos de estudo dos municípios do Brasil.

O primeiro passo, é baixar a malha espacial de municípios. Isso pode ser feito com o pacote geobr, desenvolvido pelo Ipea. Para baixar esses dados, basta rodar:

    # Load municipality and state spatial data
    mun <- geobr::read_municipality(year = 2010)
    uf  <- geobr::read_state(year = 2010)

Agora nós precisamos fazer um merge dos dados espaciais e dos dados com as estimativas de anos de estudo. A variável com os códigos do municípios é a nossa chave para unir as duas bases.

    # Subset and select specific columns from the 'pnud_muni' dataset
    df_escola <- df |>
                 subset(ano == 2010) %>%
                 select(ano, code_muni = codmun7, e_anosestudo)

    # Perform a left join between the 'mun' and 'pnud' data frames
    df3 <- dplyr::left_join(mun, df_escola, by = 'code_muni')

Agora basta criar o mapa:

    ggplot() +
      geom_sf(data = df3, aes(fill = e_anosestudo), color = NA) +
      geom_sf(data = uf, color = "black", fill = NA) +
      ggtitle("Média de anos de estudo") +
      scale_fill_ipea(palette = 'Orange-Blue',
                      name='Anos de\nestudo') +
      theme_ipea(axis_lines = 'none', include_ticks = F, axis_values = F)

## Salvando figura

Finalmente, o pacote ipeaplot traz a função `save_ipeaplot()` para facilitar a exportação da figura para múltiplos formatos de arquivo, incluindo formatos vetoriais de alta resolução como `.eps` e `.pdf`, além de formatos raster como `.png` e `.jpg`.

A função `save_ipeaplot()` oferece uma interface unificada e flexível para salvar gráficos, permitindo especificar múltiplos formatos simultaneamente, controlar dimensões, qualidade, e diversas outras opções avançadas.

### Uso básico

Para usar a função, basta passar o objeto ggplot da figura que deseja salvar, o nome base do arquivo `file.name` (sem extensão) e opcionalmente especificar os formatos desejados:

    # Salvar apenas em EPS (formato padrão)
    save_ipeaplot(fig_base, file.name = "figura_exemplo")

    # Salvar em múltiplos formatos
    save_ipeaplot(fig_base,
                  file.name = "figura_exemplo",
                  format = c("eps", "pdf", "png"))

### Parâmetros principais

A função `save_ipeaplot()` oferece diversos parâmetros para controle fino da exportação:

- `format`: Vetor com formatos desejados (`"eps"`, `"pdf"`, `"png"`, `"jpg"`)
- `width` e `height`: Dimensões da figura (padrão: 6.30 × 3.94 polegadas)
- `units`: Unidades das dimensões (`"in"`, `"mm"`, `"cm"`, `"px"`)
- `dpi`: Resolução para formatos raster (padrão: 300)
- `background`: Cor de fundo (use `NA` para PNG transparente)
- `quality`: Qualidade para JPEG (0-100, padrão: 95)
- `path`: Diretório de saída (padrão: diretório atual)

### Exemplos avançados

    # Exemplo com configurações personalizadas
    save_ipeaplot(fig_base,
                  file.name = "figura_personalizada",
                  format = c("eps", "png"),
                  width = 8, height = 5,
                  units = "in",
                  dpi = 600,
                  background = "white",
                  path = "figuras/")

    # Salvar com data no nome do arquivo
    save_ipeaplot(fig_base,
                  file.name = "figura_com_data",
                  format = "pdf",
                  include_date = TRUE)

    # Evitar sobrescrever arquivos existentes
    save_ipeaplot(fig_base,
                  file.name = "figura_segura",
                  format = "png",
                  overwrite = FALSE)

A função automaticamente cria o diretório de saída se necessário e oferece opções avançadas como uso de Cairo para melhor qualidade vetorial e ragg para renderização raster otimizada.