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graphique

Comment créer un barplot avec ggplot? geom_bar()

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dans graphique, tidyverse
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Il s’agit d’un des formats de graphiques les plus populaires : le barplot est simple à réaliser, encore plus avec ggplot2. Du moins, si l’on connait ses spécificités.

Package du tidyverse, {ggplot2} est un outil de visualisation ultra célèbre parmi les utilisateurs de R. Et pour cause, même si sa syntaxe peut surprendre à première vue, les résultats obtenus sont haut-de-gamme.

Alors, comment réaliser un barplot ? Tout simplement avec le geom geom_bar(). À noter que vous pouvez l’utiliser pour deux formats de barplots, qui demandent chacun d’adapter votre code.

Pour compter les occurences d’une variable, vous avez besoin de seulement spécifier en x la colonne sur laquelle effectuer le comptage.

  library(ggplot2)
  data("diamonds")
  ggplot(diamonds, aes(x = cut)) + 
    geom_bar()

Ici, {ggplot2} effectue, pour vous, le comptage du nombre d’occurences de chaque modalité de la variable.

Si le comptage de vos modalités est déjà dans le tableau, il vous faudra spécifier la variable de comptage en y, et ajouter stat = "identity" dans votre geom_bar.

  df <- data.frame(a = LETTERS, 
                   b = 1:26)
  ggplot(df, aes(a, b)) + 
    geom_bar(stat = "identity")

En savoir plus : Comment construire un graphique avec ggplot2.

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Comment créer un boxplot avec ggplot2 ? geom_boxplot()

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Les boîtes à moustaches vous plaisent, mais R base vous lasse ? Tournez-vous vers {ggplot2} !

Si vous ne savez pas encore comment créer un graphique avec {ggplot2}, nous vous invitons à visiter notre page dédiée.

Ensuite, c’est tout simple, il suffit d’utiliser le geom geom_boxplot ! À l’intérieur de votre aes, x sera votre variable de groupe, et y la variable numérique à visualiser.

  library(ggplot2)
  data("DNase")
  ggplot(DNase, aes(Run, density)) + 
  geom_boxplot()

Comment lire une boîte à moustache ?

  • – Le gros trait central indique la médiane.
  • – Les deux extrémités de la boîte les 1er et 3e quartiles — 50% des observations se trouvent donc dans la boite.
  • – Les extrémités des moustaches sont calculées avec 1.5 fois l’espace interquartile.
  • – Les points sont les valeurs aberrantes.
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    Comment créer un diagramme circulaire avec ggplot2 ? coord_polar()

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    Vous en avez assez des digrammes en barres et des lignes ? Alors laissez-vous tenter par les diagrammes circulaires !

    Pour transformer votre graphe en diagramme circulaire, ajoutez l’argument coord_polar() à votre ggplot !

    library(ggplot2)
    data(diamonds)
    ggplot(diamonds, aes(cut)) + 
      geom_bar() + 
      coord_polar()
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    Comment changer l’échelle d’un axe contenant une date dans ggplot2 ? scale_x_date(break)

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    Vous souhaitez ne garder que les mois, ou uniquement les années sur votre ggplot ? Vous avez envie de changer le format des étiquettes de l’axe ? Pour cela, direction la fonction scale_x_date(), qui vous permettra de personnaliser votre axe comme vous le souhaitez !

    Dans la majorité des cas, vous serez amené à utiliser deux arguments principaux sur scale_x_date (mais il faut savoir qu’il en existe au total 9) :

    • date_breaks, pour la durée entre chaque point principal de l’axe
    • date_label, pour définir le formatage de l’affichage de la légende
    library(tidyverse)
    library(ggplot2)
    library(nycflights13)
    data %
      unite(date, year, month, day, sep = "-") %>%
      mutate(date = lubridate::ymd(date)) %>%
      group_by(date) %>%
      summarise(count = n())
    ggplot(data, aes(date, count)) + 
      geom_line() +
      scale_x_date(date_breaks = "2 months", date_labels = "%b")

    À noter que cette fonction s’adapte aux différents formats de date de votre jeu de données, ainsi qu’à l’axe que vous souhaitez modifier — scale_y_date, scale_x_datetime, scale_y_datetime, scale_x_time, scale_y_time.

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    Comment changer l’emplacement de la légende avec ggplot2 ? theme(legend.position)

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    Vous n’avez plus envie de voir vos légendes sur la droite ? Vous mourrez d’envie de pouvoir personnaliser encore plus votre graphique ? Faites appel à la fonction theme(), et à son argument legend.position — ce dernier vous permet de placer la légende sur le bord que vous désirez.
    library(ggplot2)
    data("iris")
    ggplot(iris, aes(x= Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + 
      geom_point() + 
      theme(legend.position = "bottom")
    Les cinq arguments possibles sont les quatre bords, ainsi que la position none, pour faire disparaitre la légende.
    theme(legend.position = "left")
    theme(legend.position = "right")
    theme(legend.position = "bottom")
    theme(legend.position = "top")
    theme(legend.position = "none")
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    Comment gérer les titres de mon graphe ggplot ? labs()

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    dans graphique, tidyverse
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    La fonction labs(), à utiliser pendant la construction de votre ggplot, vous permet d’intégrer titre, sous-titres, et légendes.
    ggplot(iris, aes(Sepal.Width, Sepal.Length)) +
      geom_point() + 
      labs(title = "Mon titre", 
           subtitle = "Mon sous titre \n sur deux lignes", 
           caption = "Ma légende", 
           x = "Mon axe x",
           y = "Mon axe y")
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    Comment changer la couleur de fond de mon ggplot ? theme(plot.background =)

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    dans graphique, tidyverse
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    Pour modifier la couleur de fond de votre graphique avec ggplot, utilisez l’argument suivant dans votre theme() :
    library(ggplot2)
    ggplot(iris, aes(Sepal.Width, Sepal.Length)) +
      geom_point() + 
      theme(plot.background = element_rect(fill = "pink"))
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    Comment se construit un graphique avec ggplot2 ?

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    Package de dataviz du tidyverse, ggplot2 est l’incontournable R pour la visualisation de données. La force de ce module ? ggplot2 repose sur une « grammaire graphique ». Pour plus d’infos sur cette philosophie, rendez-vous sur les liens en bas de page.

    Construisons pas à pas un ggplot.

    1. Installation

    install.packages("ggplot2")
    #Ou pour la version en développement :
    devtools::install_github("tidyverse/ggplot2")

    2. Ouverture

    library("ggplot2")

    3. Couche 1 : « data & aesthetics »

    Avec cette première ligne, il s’agit tout simplement d’indiquer l’objet contenant le jeu de données, et les variables qui vont être visualisées en x, en y, ou avec les couleurs, les tailles…

    ggplot(data = iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species ))

    4. Couche 2 : « geom »

    Ensuite, vous choisissez l’élément géométrique avec lequel vous souhaitez visualiser vos données (point, bar, histogram…).

    ggplot(data = iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species )) + 
     geom_point()

    5. Couche 3 : « scale »

    Cette couche contrôle la projection de vos données, par exemple au niveau des couleurs.

    ggplot(data = iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + 
     geom_point() +
     scale_color_manual(values = c("#45B8D2", "#E66A41", "#88878C"))

    6. Couche 4 : « coord »

    Ici, vous pouvez gérer le système de coordonnées de votre graphique. Le plus courant ? Le système cartésien, utilisé nativement dans ggplot2. 

    ggplot(data = iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + 
     geom_point() +
     scale_color_manual(values = c("#45B8D2", "#E66A41", "#88878C")) + 
     coord_cartesian()

    Vous pouvez également choisir un système de carte, avec coord_map().

    7. Couche 5 : « facet »

    Pour plus de lisibilité, vous pouvez séparer votre graphique en plusieurs sous graphiques, chacun correspondant à un facteur de votre jeu de données.

    ggplot(data = iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + 
     geom_point() +
     scale_color_manual(values = c("#45B8D2", "#E66A41", "#88878C")) + 
     coord_cartesian() + 
     facet_wrap(~Species)

    8. Couche 6 : « theme »

    Deux solutions quant aux thèmes : utiliser un thème natif, ou créer le vôtre ! Le guide de la création est disponible sur le site de ggplot2(http://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html).

    ggplot(data = iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + 
     geom_point() +
     scale_color_manual(values = c("#45B8D2", "#E66A41", "#88878C")) + 
     coord_cartesian() + 
     facet_wrap(~Species) + 
     theme_bw()

    En savoir plus :

    La documentation officielle : http://ggplot2.tidyverse.org/reference/
    Le site officiel : http://ggplot2.org/
    L’ouvrage de Hadley Wickham : https://www.amazon.com/dp/0387981403/ref=cm_sw_su_dp
    Le R Graphic Cookbook : https://www.amazon.com/dp/1449316956/ref=cm_sw_su_dp?tag=ggplot2-20
    La cheatsheet traduite en français : http://www.thinkr.fr/aide-memoire-ggplot2/

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    Comment tracer la courbe d’une fonction connue dans un intervalle donné ? curve()

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    dans fonctions utiles, graphique
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    R peut tracer la courbe d’une fonction f(x) pour peu qu’on connaisse sa formule et qu’on lui fixe des bornes.
     curve(expr=1/(sqrt(2*pi)*0.3)*exp(-((x-0)^2/(2*0.3^2))), from=-1.5, to= 1.5)
    La fonction curve() prend (entre autres) comme argument expr (l’expression de la fonction, ici la densité de probabilité de la loi normale), from (la borne inférieure de l’intervalle à tracer) et to (la borne supérieure de l’intervalle à tracer) Par défaut curve() utilise un paramètre n fixé à 101 : c’est le nombre de x compris entre from et to qui seront évalués par l’expression renseignée dans expr. Plus n est petit, plus la courbe sera « anguleuse »

    Proposé par Diane.

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    Comment tracer un histogramme dans R ? hist

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    dans graphique
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    la fonction hist permet de tracer rapidement et facilement un histogramme. Cette fonction prend un vecteur en parametre.
     
    data(iris)
     hist(iris$Sepal.Length) 
     hist(iris$Sepal.Length,nclass=3) 
     

    Proposé par Vincent.

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