graphique

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 laRead More →

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 dansRead More →

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()Read More →

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))Read More →

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 »)Read More →

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 »)Read More →

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 »))Read More →

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 = SpeciesRead More →