Personnaliser les axes avec scale_x_continuous et scale_y_continuous en R

Dans le cadre de la visualisation de données avec le package ggplot2 en R, il est souvent nécessaire de personnaliser les axes pour améliorer la lisibilité et l’interprétation des graphiques. Les fonctions scale_x_continuous() et scale_y_continuous() permettent de modifier les échelles des axes x et y respectivement. Cet article vous montrera comment utiliser ces fonctions avec un exemple concret.

Exemple de code

Imaginons que nous avons un jeu de données simple représentant les ventes mensuelles d’un produit. Nous allons créer un graphique à barres pour visualiser ces ventes et personnaliser les axes.

# Charger les bibliothèques nécessaires
library(ggplot2)

# Créer un jeu de données
data <- data.frame(
  mois = factor(c("Jan", "Fév", "Mar", "Avr", "Mai", "Juin"),
                levels = c("Jan", "Fév", "Mar", "Avr", "Mai", "Juin")),
  ventes = c(150, 200, 250, 300, 350, 400)
)

# Créer un graphique à barres
ggplot(data, aes(x = mois, y = ventes)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
  scale_y_continuous(limits = c(0, 450), breaks = seq(0, 450, by = 50)) +
  labs(title = "Ventes Mensuelles", x = "Mois", y = "Ventes") +
  theme_minimal()

Explications

1. Chargement des bibliothèques : Nous commençons par charger le package ggplot2, qui est essentiel pour créer des graphiques en R.
2. Création du jeu de données : Nous définissons un data.frame contenant les mois et les ventes correspondantes. Nous utilisons factor() pour s’assurer que les mois sont dans le bon ordre.
3. Création du graphique : Avec ggplot(), nous spécifions le jeu de données et les variables à utiliser pour les axes x et y. La fonction geom_bar(stat = "identity") est utilisée pour créer un graphique à barres.
4. Personnalisation de l’axe y : La fonction scale_y_continuous() permet de fixer les limites de l’axe y (de 0 à 450) et de définir les breaks à intervalles de 50. Cela permet de rendre le graphique plus lisible.
5. Ajout de titres et de thèmes : Nous utilisons labs() pour ajouter un titre au graphique et des étiquettes aux axes. Enfin, theme_minimal() est appliqué pour donner un aspect épuré au graphique.

Conclusion

Personnaliser les axes avec scale_x_continuous() ou scale_y_continuous() est une étape essentielle pour améliorer la clarté de vos visualisations en R. En ajustant les breaks, les labels et les limites, vous pouvez rendre vos graphiques plus informatifs et esthétiques.