O pacote googleVis permite fazer gráficos da galeria Google Charts de dentro do R. O deselvolvedor do pacote, Markus Gesmann, mantém o pacote aberto no GitHub.

As funções do googleVis possuem o prefixo gvis e o restante é composto pelo nome do gráfico na galeria Google com as letras maiúsculas e sem espaços. Não existe uma correspondência um para um.

Todos os gráficos recebem objetos de classe data.frame. Todos os aspectos gráficos são controlados dentro de uma lista para o argumento options=. No entanto, a forma de modificar aspectos gráficos não segue os padrões R mas as definições em javascript.

Os exemplos abaixo ilustram como usar algumas das funções do pacote e modificar elementos gráficos.

Instalação

https://cran.r-project.org/web/packages/googleVis/
https://github.com/mages/googleVis

## Estável
install.packages("googleVis")

## Em desenvolvimento
library(devtools)
install_github("mages/googleVis")

Como começar:

library(googleVis)

## Para que output das funções gvis* não sejam páginas autocontidas mas
## os fragmentos mínimos para produzir os gráficos.
op <- options(gvis.plot.tag="chart")

## Funções gráficas do pacote googleVis.
apropos(what="^gvis", mode="function")
##  [1] "gvisAnnotatedTimeLine" "gvisAnnotationChart"  
##  [3] "gvisAreaChart"         "gvisBarChart"         
##  [5] "gvisBubbleChart"       "gvisCalendar"         
##  [7] "gvisCandlestickChart"  "gvisColumnChart"      
##  [9] "gvisComboChart"        "gvisGauge"            
## [11] "gvisGeoChart"          "gvisGeoMap"           
## [13] "gvisHistogram"         "gvisIntensityMap"     
## [15] "gvisLineChart"         "gvisMap"              
## [17] "gvisMerge"             "gvisMotionChart"      
## [19] "gvisOrgChart"          "gvisPieChart"         
## [21] "gvisSankey"            "gvisScatterChart"     
## [23] "gvisSteppedAreaChart"  "gvisTable"            
## [25] "gvisTimeline"          "gvisTreeMap"

Exemplos

Diagrama de dispersão (gvisScatterChart)

Exemplo com o data frame woman.

## Diagrama de dispesão.
Scatter <- gvisScatterChart(
    women, 
    options=list(
        legend="none",
        vAxis="{title:'weight (lbs)'}",
        hAxis="{title:'height (in)'}", 
        width=800, height=600))
plot(Scatter)

Para saber o que pode ser modificado, visitar a documentação de cada tipo de gráfico na galeria do Google. A documentação do ScatterChart. Abaixo um exemplo com o data frame cars.

Scatter <- gvisScatterChart(
    cars, 
    options=list(
        gvis.editor="Edit me!",
        explorer="{actions: ['dragToZoom', 'rightClickToReset'],
                   maxZoomIn:0.05}",
        legend="none",
        colors="['green']",
        pointShape="square",
        pointSize=5,
        vAxis="{title:'Distance',
                titleTextStyle:{color:'red', italic:false},
                minValue:0, maxValue:130}",
        hAxis="{title:'Speed',
                titleTextStyle:{color:'blue'},
                minValue:3, maxValue:26}",
        width=800, height=600))

## Plot retorna o código HTML para o gráfico.
plot(Scatter)

Gráfico de barras (gvisBarChart)

Utiliza o data frame HairEyeColor.

## str(HairEyeColor)
x <- apply(HairEyeColor, 1, sum)
H <- data.frame(hair=names(x), sum=x)
H$share <- H$sum/sum(H$sum)

Bar <- gvisBarChart(data=H, yvar="sum", xvar="hair",
                    options=list(
                        hAxis="{title:'Frequência absoluta'}",
                        vAxis="{title:'Cor de cabelo'}",
                        colors="['yellow']",
                        width=800, height=600))
plot(Bar)
Column <- gvisColumnChart(data=H, yvar="share", xvar="hair",
                          options=list(
                              hAxis="{title:'Cor de cabelo'}",
                              vAxis="{title:'Frequência relativa'}",
                              colors="['orange']",
                              width=800, height=600))
plot(Column)

Box-plot (gvisCandlestickChart)

x <- boxplot(Sepal.Length~Species, data=iris, outline=FALSE, plot=FALSE)
x <- data.frame(t(x$stats[-3,]))
names(x) <- c("Low", "Open", "Close", "High")
x <- cbind(Species=levels(iris$Species), x)

Candle <- gvisCandlestickChart(
    data=x,
    options=list(
        legend="none",
        hAxis="{title:'Espécies'}",
        vAxis="{title:'Comprimento da pétala'}",
        colors="['#123654']",
        width=800, height=600))
plot(Candle)

Gráfico de Setores (gvisPieChart)

## str(HairEyeColor)
x <- apply(HairEyeColor, 2, sum)
H <- data.frame(eyes=names(x), sum=x)
H$share <- H$sum/sum(H$sum)

Pie <- gvisPieChart(
    data=H, labelvar="eyes", numvar="sum",
    options=list(
        colors="['#7F462C', '#1569C7', '#C68E17', '#008000']",
        width=800, height=600))
plot(Pie)

Mapas Geográficos (gvisGeoChart)

População dos Estados brasileiros: https://pt.wikipedia.org/wiki/Lista_de_unidades_federativas_do_Brasil_por_população.

##----------------------------------------------------------------------
## Código do Web Scraping.

## library(XML)
## url <- "https://pt.wikipedia.org/wiki/Lista_de_unidades_federativas_do_Brasil_por_população"
## rl <- readLines(url)
## da <- readHTMLTable(rl, stringsAsFactors=FALSE)
## str(da)
## br <- da[[1]]
## br$Estado <- substr(br$Estado, 2, 20)
## br$População <- as.integer(gsub("\\D", "", br$População))
## dput(br[, c("Estado", "População")])

##----------------------------------------------------------------------

br <- data.frame(
    Estado = c("São Paulo", "Minas Gerais", "Rio de Janeiro", "Bahia",
               "Rio Grande do Sul", "Paraná", "Pernambuco", "Ceará",
               "Pará", "Maranhão", "Santa Catarina", "Goiás", "Paraíba",
               "Amazonas", "Espírito Santo", "Rio Grande do Norte",
               "Alagoas", "Mato Grosso", "Piauí", "Distrito Federal",
               "Mato Grosso do Sul", "Sergipe", "Rondônia", "Tocantins",
               "Acre", "Amapá", "Roraima"),
    População = c(44396484L, 20869101L, 16550024L, 15203934L, 11247972L,
                  11163018L, 9345173L, 8904459L, 8175113L, 6904241L,
                  6819190L, 6610681L, 3972202L, 3938336L, 3929911L,
                  3442175L, 3340932L, 3270973L, 3204028L, 2914830L,
                  2651235L, 2242937L, 1768204L, 1515126L, 803513L,
                  766679L, 505665L))
br$População <- log10(br$População)

breaks <- seq(floor(min(br$População)),
              ceiling(max(br$População)), by=0.5)

require(RColorBrewer)
pal <- brewer.pal(n=length(breaks), name="Blues")

cl <- paste("{values:[",
            paste0("'", formatC(breaks, format="d"), "'", collapse=","),
            "], colors:[",
            paste0("'", pal, "'", collapse=","),
            "]}")

GeoStates <- gvisGeoChart(
    data=br,
    locationvar="Estado",
    colorvar="População",
    options=list(
        title="lala",
        region="BR", 
        displayMode="regions", 
        resolution="provinces",
        colorAxis=cl,
        width=600, height=400))
plot(GeoStates)

Mapa via satélite (gvisMap)

##----------------------------------------------------------------------
## Código do Web Scraping.

## library(XML)
## url <- "http://relogiosdesol.blogspot.com.br/2009/11/coordenadas-geograficas-das-capitas-dos.html"
## rl <- readLines(url)
## da <- readHTMLTable(rl, stringsAsFactors=FALSE)
## br <- da[[1]][-1,]
## names(br) <- c("capital", "lat", "lon")

##----------------------------------------------------------------------

br <- data.frame(
    capital = c("Aracaju - SE", "Belém - PA", "Belo Horizonte - MG",
                "Boa Vista - RR", "Brasília - DF", "Campo Grande - MS",
                "Cuiabá - MT", "Curitiba - PR", "Florianópolis - SC",
                "Fortaleza - CE", "Goiânia - GO", "João Pessoa - PB",
                "Macapá - AP", "Maceió - AL", "Manaus - AM",
                "Natal - RN", "Palmas - TO", "Porto Alegre - RS",
                "Porto Velho - RO", "Recife - PE", "Rio Branco - AC",
                "Rio de Janeiro - RJ", "Salvador - BA", "São Luís - MA",
                "São Paulo - SP", "Teresina - PI", "Vitória - ES"),
    lat = c(-10.911, -1.456, -19.921, 2.82, -15.78, -20.443, -15.596,
            -25.428, -27.597, -3.717, -16.679, -7.115, 0.039, -9.666,
            -3.102, -5.795, -10.213, -30.033, -8.762, -8.054, -9.975,
            -22.903, -12.971, -2.53, -23.548, -5.089, -20.319),
    lon = -c(37.072, 48.504, 43.938, 60.673, 47.93, 54.646, 56.097,
             49.273, 48.549, 38.543, 49.254, 34.863, 51.066, 35.735,
             60.025, 35.209, 48.36, 51.23, 63.904, 34.881, 67.81,
             43.208, 38.511, 44.303, 46.636, 42.802, 40.338))
br$latlon <- with(br, paste(lat, lon, sep=":"))

Map <- gvisMap(br,
               locationvar="latlon",
               tipvar="capital", 
               options=list(showTip=TRUE, 
                            showLine=TRUE, 
                            enableScrollWheel=TRUE,
                            mapType='terrain', 
                            useMapTypeControl=TRUE,
                            width="800px",
                            height="800px"))
plot(Map)

Gráficos de Séries temporais (gvisLineChart)

Dados de precipitação de Dourados em 2014 extratídos da Embrapa CPAO: http://www.cpao.embrapa.br/clima/?lc=site/banco-dados/base_dados.

dourados <- data.frame(
    dias=seq(from=as.Date("2014-01-01"),
             to=as.Date("2014-12-31"), by=1),
    chuva=c(0.2, 0.0, 3.6, 32.0, 38.2, 2.8, 0.0, 44.8, 0.0, 0.8, 1.0,
            2.0, 23.0, 37.4, 1.0, 0.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 61.6, 0.0, 0.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.8, 0.0, 0.0, 0.2, 0.0, 6.8, 0.0, 0.0, 31.6, 3.6, 3.8, 0.0,
            0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 44.4, 17.6, 3.6, 0.2, 5.0, 28.2, 20.2,
            0.2, 0.0, 0.0, 13.2, 2.8, 0.0, 0.0, 1.8, 0.0, 0.0, 0.0,
            17.0, 5.6, 0.6, 0.0, 20.2, 0.2, 0.6, 0.8, 0.0, 7.0, 11.2,
            12.6, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.2, 1.6, 0.2, 0.4, 7.4,
            0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 17.2, 1.4, 11.6,
            4.2, 0.2, 1.0, 0.0, 0.0, 2.8, 0.4, 0.2, 12.8, 7.0, 0.2, 0.0,
            0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 45.2, 9.4, 0.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 0.0, 0.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 14.0, 0.4, 1.8, 0.2,
            0.0, 0.0, 0.0, 27.4, 7.6, 7.6, 10.6, 0.2, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 5.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 27.6, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.6, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 10.8, 5.8, 8.6, 13.8, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 20.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 26.2, 15.2, 0.0, 2.2,
            0.4, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.2, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.6,
            0.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 20.8, 2.2, 0.0, 0.0, 0.0,
            29.8, 0.0, 4.2, 14.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 5.2, 1.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 0.0, 32.2, 0.2, 0.0, 0.0, 35.4, 3.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 27.0, 9.2, 0.0, 3.4, 0.0, 0.0, 6.2, 0.0, 3.8, 0.0,
            32.4, 0.0, 0.0, 27.4, 1.4, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            0.0, 0.0, 24.2, 50.8, 0.0, 0.4, 21.2, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
            6.4, 12.4, 0.6, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.2, 9.4, 2.4, 1.8, 1.8,
            22.0, 5.0, 0.0, 0.0, 0.0, 17.6, 0.0, 0.0, 0.8, 14.2, 10.2,
            5.8, 0.0, 0.0, 2.2, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8, 0.0), 
    tmax=c(30.2, 33.9, 34.0, 29.8, 33.4, 30.0, 32.8, 32.3, 31.7, 34.0,
           34.9, 30.5, 29.8, 28.2, 28.2, 29.4, 31.3, 32.8, 33.5, 34.4,
           33.2, 33.3, 32.5, 32.8, 27.0, 32.4, 32.5, 33.4, 34.0, 34.1,
           35.6, 36.2, 36.3, 36.1, 35.2, 35.8, 37.9, 37.4, 37.9, 35.5,
           35.7, 35.7, 32.9, 32.2, 27.9, 28.6, 28.9, 30.4, 31.7, 32.6,
           31.4, 26.4, 29.7, 29.7, 30.1, 28.5, 28.9, 26.3, 29.7, 31.4,
           33.0, 21.9, 29.9, 32.1, 32.3, 29.8, 31.6, 33.7, 23.3, 25.1,
           30.2, 31.5, 32.0, 33.6, 33.3, 33.0, 32.5, 31.8, 28.8, 30.3,
           26.3, 28.3, 29.1, 30.4, 30.2, 30.8, 30.9, 27.4, 29.7, 30.1,
           30.5, 31.8, 31.5, 31.4, 32.3, 33.6, 34.5, 34.7, 34.5, 28.9,
           27.6, 27.2, 21.3, 21.3, 19.3, 22.3, 30.9, 27.4, 29.9, 27.2,
           29.3, 21.4, 27.0, 27.3, 27.2, 27.6, 27.0, 25.6, 28.4, 30.3,
           19.7, 24.0, 28.7, 28.9, 24.8, 27.2, 29.1, 28.9, 26.6, 25.0,
           25.2, 27.9, 25.9, 28.6, 26.8, 25.0, 26.3, 26.6, 28.8, 28.6,
           30.5, 30.7, 18.7, 14.0, 15.2, 12.5, 17.6, 21.3, 23.1, 25.3,
           29.0, 22.2, 20.8, 22.7, 26.6, 30.3, 29.8, 30.4, 25.9, 20.0,
           21.3, 26.7, 28.2, 29.9, 24.3, 27.6, 29.1, 28.3, 25.7, 23.4,
           23.2, 24.8, 24.7, 30.1, 30.2, 29.6, 30.7, 28.0, 14.7, 20.2,
           21.2, 25.0, 29.1, 30.4, 31.5, 30.8, 22.1, 17.1, 18.1, 16.8,
           20.3, 22.4, 25.3, 26.4, 27.1, 28.3, 30.7, 30.9, 21.2, 21.5,
           23.9, 26.4, 29.6, 22.6, 18.5, 16.9, 17.1, 17.5, 20.6, 24.9,
           28.0, 29.3, 31.1, 31.9, 32.5, 32.6, 30.5, 27.6, 31.1, 29.1,
           27.5, 28.4, 30.8, 33.0, 22.2, 22.6, 23.1, 29.7, 25.6, 29.7,
           31.4, 29.5, 32.6, 33.8, 34.6, 34.6, 33.0, 22.2, 21.9, 27.7,
           31.3, 33.5, 35.8, 33.8, 34.7, 34.4, 31.1, 28.8, 35.8, 24.8,
           30.6, 34.4, 35.4, 35.9, 35.5, 35.4, 36.3, 26.8, 28.1, 34.0,
           36.7, 28.9, 23.9, 26.9, 29.7, 33.7, 26.2, 31.1, 33.8, 22.4,
           32.0, 35.0, 35.0, 33.0, 31.0, 29.7, 28.8, 29.0, 30.8, 31.8,
           35.4, 35.5, 37.1, 38.2, 38.2, 39.4, 39.0, 39.2, 39.7, 40.8,
           38.6, 37.7, 23.2, 29.5, 31.0, 33.1, 30.6, 27.4, 30.8, 33.0,
           33.7, 33.6, 33.9, 32.5, 29.5, 31.7, 32.6, 31.5, 31.8, 32.9,
           32.7, 26.6, 31.2, 33.4, 32.0, 26.8, 30.1, 28.8, 29.7, 30.3,
           31.1, 33.6, 33.5, 29.6, 32.9, 22.2, 29.4, 32.3, 30.0, 26.1,
           31.6, 31.0, 30.4, 32.5, 30.3, 26.4, 25.4, 30.3, 29.6, 31.1,
           32.0, 30.3, 29.9, 31.9, 30.5, 30.8, 31.1, 32.9, 31.9, 31.8,
           30.3, 29.2, 32.8, 32.9, 31.9, 24.0, 29.5, 26.7, 32.2, 32.5,
           34.0, 34.8, 34.9, 33.2, 32.5),
    tmin=c(23.5, 22.4, 21.8, 20.1, 19.0, 19.1, 20.1, 19.1, 19.1, 19.6,
           21.1, 20.6, 18.9, 17.7, 20.6, 19.4, 19.0, 17.3, 20.3, 20.1,
           21.8, 20.9, 22.6, 22.3, 18.8, 18.5, 18.6, 20.2, 19.5, 19.7,
           20.5, 19.9, 21.1, 20.4, 22.4, 21.0, 21.1, 22.9, 21.3, 20.6,
           21.2, 21.6, 19.6, 21.6, 20.5, 20.4, 19.5, 23.4, 21.4, 21.9,
           21.1, 20.7, 21.2, 20.4, 20.5, 19.7, 19.5, 17.5, 16.0, 16.0,
           18.5, 18.1, 18.6, 19.9, 20.1, 19.5, 17.9, 18.0, 17.7, 17.2,
           18.5, 19.9, 18.3, 20.7, 19.9, 21.1, 19.4, 22.1, 20.7, 21.2,
           17.7, 14.0, 18.2, 18.8, 18.4, 17.9, 19.5, 21.0, 21.1, 20.7,
           18.7, 19.2, 19.5, 19.4, 20.7, 21.5, 21.4, 23.6, 19.9, 20.1,
           20.5, 19.3, 14.4, 11.5, 14.6, 16.6, 15.6, 16.7, 16.1, 16.7,
           17.7, 17.2, 16.0, 16.1, 13.6, 13.8, 17.1, 14.6, 15.4, 16.4,
           13.5, 12.3, 15.8, 17.8, 18.0, 17.0, 14.5, 16.9, 13.7, 10.4,
           13.7, 13.5, 16.5, 18.1, 16.3, 16.0, 12.9, 13.7, 14.1, 15.2,
           17.8, 18.3, 10.9, 10.4, 8.9, 8.3, 8.0, 4.9, 8.0, 12.8, 15.8,
           10.4, 7.5, 6.2, 14.8, 20.7, 21.9, 21.9, 14.9, 12.3, 13.8,
           14.6, 16.9, 17.8, 17.6, 17.0, 16.8, 16.1, 15.2, 12.3, 9.8,
           11.3, 11.7, 14.0, 17.4, 15.0, 17.4, 13.8, 12.5, 9.3, 7.2,
           8.7, 14.3, 15.2, 16.6, 15.0, 13.4, 12.7, 12.7, 14.3, 13.8,
           12.5, 12.1, 13.3, 14.1, 14.5, 15.8, 15.5, 9.5, 6.2, 5.9,
           10.0, 13.8, 17.0, 6.4, 6.3, 11.1, 11.0, 15.1, 13.4, 14.4,
           14.6, 12.8, 16.0, 16.0, 13.7, 16.0, 15.1, 15.0, 14.6, 13.3,
           14.3, 14.3, 15.9, 10.5, 6.4, 13.0, 14.3, 16.5, 15.0, 15.1,
           14.5, 13.2, 14.3, 17.0, 18.5, 14.4, 10.6, 10.0, 10.4, 13.1,
           16.2, 18.5, 17.8, 22.1, 20.5, 18.5, 16.0, 17.5, 17.7, 16.0,
           20.2, 18.4, 18.0, 17.2, 18.3, 19.5, 14.0, 11.7, 14.9, 20.3,
           19.1, 16.6, 13.0, 10.8, 16.5, 17.6, 17.6, 18.8, 18.5, 18.5,
           20.6, 19.9, 21.5, 19.2, 14.8, 14.3, 14.0, 16.4, 16.1, 18.5,
           19.9, 17.4, 20.5, 21.9, 21.8, 23.0, 22.8, 22.4, 23.4, 24.1,
           21.6, 18.3, 16.8, 17.8, 18.0, 18.9, 18.7, 19.7, 19.3, 21.4,
           22.0, 20.4, 20.1, 20.9, 19.6, 21.2, 20.5, 19.8, 22.3, 19.8,
           18.8, 17.7, 19.0, 18.3, 18.1, 17.9, 16.8, 14.6, 15.6, 16.5,
           15.8, 20.6, 19.9, 21.1, 17.7, 16.4, 20.7, 20.8, 20.3, 21.1,
           20.4, 20.7, 21.6, 21.1, 19.5, 19.3, 19.3, 20.7, 20.2, 18.6,
           18.8, 19.9, 20.5, 20.9, 21.0, 19.9, 21.1, 21.2, 21.0, 19.6,
           19.3, 21.2, 22.0, 22.3, 19.8, 18.1, 19.9, 21.2, 22.6, 21.6,
           22.7, 21.7, 21.2, 22.8))
Serie <- gvisLineChart(
    data=dourados,
    xvar="dias",
    yvar=c("tmin", "tmax"),
    options=list(
        hAxis="{title:'Dias em 2014'}",
        vAxis="{title:'Temperatura (Celsius)'}",
        width=800, height=400))
plot(Serie)

Diagrama de calendário (gvisCalendar)

Para ver o gráfico abaixo adequadamente, você tem que configurar como local do seu sistema operacional um ponto que não tenha horário de verão. Por exemplo, usar Bahia ao invés de Curitiba nas definições de Time & Date do Linux. Veja essa série de mensagens para maiores detalhes: googleVis/issue#15.

Cal <- gvisCalendar(
    dourados, 
    datevar="dias", 
    numvar="chuva",
    options=list(
        title="Precipitação diária em Dourados-MS",
        width=1000, height=300,
        calendar="{cellSize: 15,
                   cellColor:{stroke: 'red', strokeOpacity: 0.2},
                   focusedCellColor:{stroke: 'red'}}")
)
plot(Cal)

Referências