Date: 2026-05-20

# Cookbook 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).

Nesta vinheta, apresentamos exemplos práticos do uso do pacote para gerar visulizações de dados comuns em textos e relatórios do Ipea.

Em algumas figuras, os ajustes necessários para atender às diretrizes estilísticas do Editorial do Ipea demandam a criação de códigos específicos, extrapolando as configurações pré-estabelecidas no ipeaplot.

Essa vinheta tem, por isso, um formato de cookbook, proporcionando orientações práticas para a utilização de outros recursos do `ggplot2`.

Em todos os exemplos, é exibida a versão “bruta” da figura, tal como foi submetida à Coordenação do Editorial. Em seguida, indicamos como é possível, com o ipeaplot e algumas linhas de código adicionais, atingir o nível de padronização necessário às publicações do Ipea.

    # Leitura de bibliotecas
    library(ipeaplot)
    library(ggplot2)
    library(dplyr)
    library(data.table)
    library(abjData)
    library(reshape)
    library(knitr)

    # Leitura dos dados
    ## Gráfico 1
    Ano <- factor(c(2000,2005,2010,2015,2020,2025,2030,2035,2040,2045,2050))
    Populacao <- c(6.1,6.5,6.9,7.3,7.7,8.0,8.3,8.6,8.9,9.1,9.3)
    labels <- as.character(Populacao)
    labels <- gsub("." , "," , labels, fixed=T)
    base_graf1 <- data.frame(Ano,Populacao,labels)

    ## Gráfico 2
    Ano <- factor(c(1950,   1951,   1952,   1953,   1954,   1955,   1956,   1957,   1958,
                    1959,   1960,   1961,   1962,   1963,   1964,   1965,   1966,   1967,
                    1968,   1969,   1970,   1971,   1972,   1973,   1974,   1975,   1976,
                    1977,   1978,   1979,   1980,   1981,   1982,   1983,   1984,   1985,
                    1986,   1987,   1988,   1989,   1990,   1991,   1992,   1993,   1994,
                    1995,   1996,   1997,   1998,   1999,   2000,   2001,   2002,   2003,
                    2004,   2005,   2006,   2007,   2008,   2009,   2010,   2011,   2012,
                    2013,   2014))
    Populacao<- c( 1.850116458, 1.791417471,    1.760491225,    1.751060624,
                   1.757374206, 1.773968217,    1.795950884,    1.81926587,
                   1.840930397, 1.860403495,    1.879485845,    1.90178203,
                   1.931384556, 1.96968284 ,    2.011263472,  2.052385316,
                   2.083875031, 2.098137208,    2.091095193,    2.06831928,
                   2.043373483, 2.018775478,    1.985792138,    1.944170268,
                   1.898407101, 1.850171278,    1.807798778,    1.779963926,
                   1.770930519, 1.77532254 ,    1.778741317,    1.77934085,
                   1.787498884, 1.803957627,    1.823106379,    1.844715108,
                   1.856490979, 1.844087147,    1.801286156,    1.7376904,
                   1.669804195, 1.607655387,    1.548374095,    1.4949701,
                   1.447065626, 1.399607643,  1.354384982,  1.318725392,
                   1.294773864, 1.279786607,    1.268049775,    1.257045807,
                   1.248951736, 1.243210965,    1.239058923,    1.236026043,
                   1.23309632,  1.229128787,    1.223387196,    1.215887987,
                   1.207869122, 1.198749205,    1.186540058,    1.170622969,
                   1.151783904)
    labels <- as.character(Populacao)
    labels <- gsub("." , "," , labels, fixed=T)
    base_graf2<- data.frame(Ano,Populacao, labels)

    ## Gráfico 3
    # Valores Hipoteticos
    Pais <- factor(c("Ìndia","Japão","Alemanha","Reino Unido","França",
                     "Arábia Saudita","Rússia","China","Estados Unidos"))
    Gasto <- c(40,50,50,60,70,40,90,207,640)
    base_graf3<- data.frame(Pais,Gasto)
    base_graf3$pos <- ifelse(base_graf3$Pais == 'Estados Unidos',2,1)

    library(dplyr)
    base_graf3 <- base_graf3 %>%
      group_by(pos) %>%
      mutate(total = sum(Gasto))

    ## Gráfico 4
    Ano <- seq(2009,2020,1)
    Exabytes <- c(130,360,750,1400,3100,6000,10000,14000,19000,25000,31500,40000)

    base_graf4 <- data.frame(Ano,Exabytes)

    ## Gráfico 5

    Ano <- seq(2004,2013,1)
    Mundo <- c(4.2,3.8,4.1,4,1.5,-2,4,2.9,2.4,2.1)
    UE <- c(2.6,2.2,3.4,3.2,0.6,-4.6,2.1,1.7,-0.4,0)

    base_graf5 <- data.frame(Ano,Mundo,UE)
    base_graf5<- melt(base_graf5, id=c("Ano"))

    ## Gráfico 6
    pais <- c("Áustria","Bélgica","Bulgária","Croácia","Chipre","República Tcheca",
              "Dinamarca","Estônia","Finlândia","França","Alemanha","Grécia",
              "Hungria","Irlanda","Itália","Letônia","Lituânia","Luxemburgo",
              "Malta","Holanda","Polônia","Portugal","România",
              "Eslováquia","Eslovênia","Espanha","Suécia","Reino Unido")

    petroleo <- c(90,100,97,72,104,96,-37,60,90,97,96,100,
                  81,102,89,104,90,98,98,97,96,98,52,89,107,96,95,38)

    base_graf6 <- data.frame(pais,petroleo)

    ## Gráfico 7
    pais <- c("África do Sul","Brasil","Federação Russa",
              "China","Índia","OCDE")

    final <- c(0.695,0.55,0.43,0.413,0.38,0.315)

    inicio <- c(0.67,0.61,0.4,0.33,0.32,0.297)

    base_graf7 <- data.frame(pais,final,inicio)

    ## Gráfico 8
    # link <- 'https://github.com/ipeadata-lab/ipeaplot/files'
    # base_graf8 <- data.table::fread(paste0(link,'/12239277/dados_grafico9.csv'),
    #                                 dec = ",", encoding = 'Latin-1')

    base_graf8 <- data.table(pais = c("Nigéria", "Vietnã", "Índia", "Indonésia",
                             "Malásia", "China", "Arábia Saudita", "África do Sul", "México",
                             "Turquia", "Brasil", "Argentina", "Austrália", "Rússia", "Polônia",
                             "Canadá", "USA", "Fraça", "Reino Unido", "Espanha", "Coreia do Sul",
                             "Itália", "Japão", "Alemanha"),
                    `crescimento medio do PIB per capita_perct` = c(2,0.5, 0.8, 0.5, 1, 0.1, 1.1, 0.4, 0.5, 0.5, 0.3, 0.5, 0.7, -0.2,
                                                                    -0.1, 0.5, 0.5, 0.3, 0.32, 0.3, 0.12, 0.1, -0.1, 0),
                    `crescimento populacional medio_perct` = c(3.9,5.3, 4.6, 4.2, 3.65, 4.2, 3.1, 3.62, 3.46, 3.3, 3.4, 3.1, 2.5,
                                                               3.37, 3.1, 2.2, 2.2, 2.2, 2.18, 2.1, 2.28, 1.9, 2.1, 1.8),
                    `crescimento do PIB (ppc)_perct` = c(5.9,5.8, 5.4, 4.7, 4.65, 4.3, 4.2, 4.02, 3.96, 3.8, 3.7, 3.6, 3.2,
                                                         3.17, 3, 2.7, 2.7, 2.5, 2.5, 2.4, 2.4, 2, 2, 1.8))

## Gráfico 1

### Original

### Padrão ipea

    graf1 <- ggplot(data=base_graf1, aes(x=as.numeric(as.character(Ano)), y=Populacao)) +
      geom_bar(stat="identity", fill = '#015f96', width=2) +
      geom_rug(aes(x = as.numeric(as.character(Ano)) - 2.5),
               outside = TRUE, sides = "b", length = unit(2, "mm"), linewidth = 0.25) +
      coord_cartesian(expand = TRUE, clip = "off") +
      labs(fill = "",
           title="GRÁFICO 1",
           subtitle="Evolução do crescimento da população mundial 2000-2050\n(Em bilhões)",
           caption = 'Fonte: United Nations (2012a).\nTradução dos autores.') +
      theme_ipea(x_breaks = 11,include_ticks = F,
                 include_x_text_title = F,include_y_text_title = F) +
      geom_text(aes(label = gsub("\\.", ",",round(Populacao,1))),
                hjust = 0.5, vjust = -0.5)

    png(paste0(getwd(),"/prints_ipeaplot/grafico1.png"),  width=724, height=546)
    print(graf1)
    dev.off()

## Gráfico 2

### Original

### Padrão Ipea

    base_graf2$Ano <- as.numeric(as.character(base_graf2$Ano))
    ref <- (subset(base_graf2,substr(Ano,4,4) %in% c('5','0')))

    graf2 <- ggplot(base_graf2, aes(x=Ano, y=Populacao, group = 1))+
      geom_line(color = '#015f96') +
      labs(fill = "",
           title="GRÁFICO 2",
           subtitle="Taxa de crescimento da população mundial (Em %)",
           caption = 'Elaboração dos autores.') +
      theme_ipea(x_breaks = 14, x_text_angle = 90, include_ticks = F,expand_y_limit = T,
                 include_x_text_title = F,include_y_text_title = F) +
      geom_rug(data = ref, aes(x = Ano+2),inherit.aes = FALSE,
               outside = TRUE, sides = "b", length = unit(2, "mm"), linewidth = 0.25) +
      coord_cartesian(clip = "off")

    png(paste0(getwd(),"/prints_ipeaplot/grafico2.png"),  width=724, height=546)
    print(graf2)
    dev.off()

## Gráfico 3

### Original

### Padrão Ipea

    temp <- base_graf3 %>% distinct(pos, .keep_all = T)

    graf3 <- ggplot(base_graf3, aes(x= as.character(pos), y=Gasto, fill=Pais,
                                    label = Pais))+
      geom_bar(width = 0.5, stat = "identity", color= NA) +
      labs(y="Gastos com defesa",
           fill = "",
           title="GRÁFICO 3",
           subtitle="Gastos com defesa (Em bilhões de dólares)",
           caption = 'Fonte: Peter G. Peterson Foundation (2013).\nTradução dos autores.') +
      scale_fill_ipea() +
      geom_text( position = position_stack(vjust = 0.5), color = 'white') +
      geom_text(data = temp, aes(y = total ,label = paste0("U$ ",total)), vjust = -.5) +
      theme_ipea(legend.position="none",
                 include_x_text_title = F) +
      theme(axis.ticks.x = ggplot2::element_blank(),
            axis.text.x  = ggplot2::element_blank())

    png(paste0(getwd(),"/prints_ipeaplot/grafico3.png"),  width=724, height=546)
    print(graf3)
    dev.off()

## Gráfico 4

### Original

### Padrão Ipea

    graf4 <- ggplot(base_graf4, aes(x=Ano)) +
      geom_ribbon(aes(ymin=0, ymax=Exabytes), fill = "#015f96")+
      labs(fill = "",
           title="GRÁFICO 4",
           subtitle="Evolução do volume de informação digital até 2020",
           caption = 'Fonte: IDC’s Digital Universe Study (Gantz e Reinsel, 2012).') +
      theme_ipea(legend.position="none",expand_x_limit = F,
                 x_breaks = 10, y_breaks = 4,
                 include_x_text_title = F,include_y_text_title = F)

    png(paste0(getwd(),"/prints_ipeaplot/grafico4.png"),  width=724, height=546)
    print(graf4)
    dev.off()

## Gráfico 5

### Original

### Padrão Ipea

    graf5 <- ggplot(base_graf5, aes(Ano, value, group=variable, color=variable))+
      geom_line(linewidth=1)+
      geom_point(aes(shape=variable, fill = variable),
                 size=3, stroke=1.5, show.legend = F)+
      labs(color = "",
           title="GRÁFICO 5",
           subtitle="Crescimento anual do PIB da União Europeia (2004-2013) (Em %)",
           caption = 'Fonte: World Bank (2014).\nTradução dos autores.\nObs.: Os dados foram coletados no sítio do Banco Mundial.\nDisponível em: <http://goo.gl/IvtZ1a>. Acesso em: 26 set. 2014.') +
      theme_ipea(x_breaks = 10, y_breaks = 10, legend.position = 'bottom',
                 expand_y_limit = T,expand_x_limit = F,
                 include_x_text_title = F,include_y_text_title = F) +
      scale_color_ipea(palette_direction = -1, ) +
      scale_shape_manual(values = c(19, 21)) +
      scale_fill_manual(values = c(NA,"white"))

    png(paste0(getwd(),"/prints_ipeaplot/grafico5.png"),  width=724, height=546)
    print(graf5)
    dev.off()

## Gráfico 6

### Original

### Padrão Ipea

    base_graf6$pais<- factor(base_graf6$pais, levels=rev(sort(base_graf6$pais)))
    graf6 <- ggplot(data=base_graf6, aes(x=pais, y=petroleo)) +
      geom_bar(stat="identity", fill = '#015f96') +
      coord_flip() +
      labs(fill = "",
           title="GRÁFICO 6",
           subtitle="Importações de energia em termos do consumo total\nde energia dos países da União Europeia",
           caption = 'Fonte: Eurostat (2014).\nTradução dos autores.') +
      theme_ipea(legend.position = 'none', expand_x_limit = F,
                 include_x_text_title = F,include_y_text_title = F)

    png(paste0(getwd(),"/prints_ipeaplot/grafico6.png"),  width=724, height=546)
    print(graf6)
    dev.off()

## Gráfico 7

### Original

### Padrão Ipea

    base_graf7<- melt(base_graf7, id=c("pais"))

    graf7 <- ggplot(data=base_graf7, aes(x=pais, y=value, group=variable, fill=variable)) +
      geom_bar(position='dodge',stat="identity") +
      coord_flip()+
      labs(fill = "",
           title="GRÁFICO 7",
           subtitle="Mudanças nos níveis de desigualdade do BRICS, calculadas pelo coeficiente\nGini, entre o início da década de 1990 e o final da década de 2000",
           caption = '') +
      theme_ipea(legend.position = 'bottom',
                 include_x_text_title = F,include_y_text_title = F) +
      scale_fill_ipea()

    png(paste0(getwd(),"/prints_ipeaplot/grafico7.png"),  width=724, height=546)
    print(graf7)
    dev.off()

## Gráfico 8

### Original

### Padrão Ipea

    ######## GRAFICO 8
    base_graf8_aux <- base_graf8[,c(1,4)]
    base_graf8_aux$n <- 1:nrow(base_graf8_aux)
    base_graf8_new <- base_graf8[,-4]
    base_graf8_new<- melt(base_graf8_new, id=c("pais"))

    base_graf8_new <- base_graf8_new %>%
      group_by(variable) %>%
      mutate(n = 1:n())

    graf8 <-
    ggplot() +
      geom_bar(data=base_graf8_new, aes(x = reorder(pais, n), y=value,
                                        group=variable, fill=variable),
               stat="identity", width = 0.5) +
      labs(fill = "",
           title="GRÁFICO 8",
           subtitle="Crescimento médio real do PIB em PPC (2011-2050) (Em %)",
           caption = 'Fonte: PwC (2014).\nTradução dos autores') +
      geom_line(data=base_graf8_aux, aes(x = reorder(pais, n) ,y=`crescimento do PIB (ppc)_perct`, group = 1),
                color = 'gray') +
      scale_fill_ipea() +
      theme_ipea(legend.position = 'bottom', x_text_angle = 90) +
      coord_cartesian(clip = "off")

    png(paste0(getwd(),"/prints_ipeaplot/grafico8.png"),  width=724, height=546)
    print(graf8)
    dev.off()