Les bo\u00eetes \u00e0 moustaches, ou boxplots, sont des outils graphiques tr\u00e8s utiles pour visualiser la distribution d’un ensemble de donn\u00e9es. Elles permettent de mettre en \u00e9vidence les m\u00e9dianes, les quartiles et les valeurs aberrantes. Dans cet article, nous allons apprendre \u00e0 cr\u00e9er des boxplots en utilisant le package Avant de commencer, assurez-vous que le package Ensuite, chargez le package :<\/p>\n Pour illustrer la cr\u00e9ation de boxplots, nous allons utiliser le jeu de donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9 Voici un exemple de code pour cr\u00e9er un boxplot avec Les boxplots sont un excellent moyen de visualiser la distribution des donn\u00e9es et de comparer plusieurs groupes. Avec Cr\u00e9er des bo\u00eetes \u00e0 moustaches (boxplots) avec ggplot2 en R Les bo\u00eetes \u00e0 moustaches, ou boxplots, sont des outils graphiques tr\u00e8s utiles pour visualiser la distribution d’un ensemble de donn\u00e9es. Elles permettent de mettre en \u00e9vidence les m\u00e9dianes, les quartiles et les valeurs aberrantes. Dans cet article, nous allons apprendre \u00e0 cr\u00e9er des boxplots en utilisant le package ggplot2, qui est l’un des outils de visualisation les plus populaires en R. Installation et chargement de ggplot2 Avant de commencer, assurez-vous que le package ggplot2 est install\u00e9. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(\u00ab\u00a0ggplot2\u00a0\u00bb) Ensuite, chargez le package : library(ggplot2) Exemple de donn\u00e9es PourRead More →<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","rop_custom_images_group":[],"rop_custom_messages_group":[],"rop_publish_now":"initial","rop_publish_now_accounts":{"twitter_399453572_399453572":""},"rop_publish_now_history":[],"rop_publish_now_status":"pending","jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[57],"tags":[100,58],"class_list":{"0":"entry","1":"post","2":"publish","3":"author-vincent","4":"post-5216","6":"format-standard","7":"category-visualisation","8":"post_tag-boxplot","9":"post_tag-ggplot2"},"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p9O7Sx-1m8","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5216","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5216"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5216\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5216"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5216"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5216"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}ggplot2<\/code>, qui est l’un des outils de visualisation les plus populaires en R.<\/p>\nInstallation et chargement de ggplot2<\/h2>\n
ggplot2<\/code> est install\u00e9. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante :<\/p>\ninstall.packages(\"ggplot2\")<\/code><\/pre>\nlibrary(ggplot2)<\/code><\/pre>\nExemple de donn\u00e9es<\/h2>\n
mtcars<\/code>, qui contient des informations sur diff\u00e9rentes voitures. Nous allons cr\u00e9er un boxplot pour visualiser la distribution des miles par gallon (mpg) en fonction du nombre de cylindres (cyl).<\/p>\nCr\u00e9ation du boxplot<\/h2>\n
ggplot2<\/code> :<\/p>\n# Charger le package ggplot2\nlibrary(ggplot2)\n\n# Cr\u00e9er le boxplot\nggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +\n geom_boxplot(fill = \"lightblue\", color = \"darkblue\") +\n labs(title = \"Boxplot des miles par gallon en fonction du nombre de cylindres\",\n x = \"Nombre de cylindres\",\n y = \"Miles par gallon\") +\n theme_minimal()<\/code><\/pre>\nExplication du code<\/h3>\n
\n
mtcars<\/code>, qui est d\u00e9j\u00e0 disponible dans R.\n<\/li>\nggplot()<\/code><\/strong> : Cette fonction initialise le graphique. Nous sp\u00e9cifions le jeu de donn\u00e9es mtcars<\/code> et d\u00e9finissons les axes avec aes()<\/code>. Ici, x<\/code> est le nombre de cylindres (cyl) que nous transformons en facteur avec factor(cyl)<\/code> pour que ggplot traite cela comme une variable cat\u00e9gorielle, et y<\/code> est les miles par gallon (mpg).\n<\/li>\ngeom_boxplot()<\/code> cr\u00e9e le boxplot. Nous pouvons personnaliser l’apparence avec des arguments comme fill<\/code> pour la couleur de remplissage et color<\/code> pour la couleur des contours.\n<\/li>\nlabs()<\/code>, nous ajoutons un titre au graphique et des labels aux axes.\n<\/li>\ntheme_minimal()<\/code> applique un th\u00e8me \u00e9pur\u00e9 au graphique.\n<\/li>\n<\/ol>\nConclusion<\/h2>\n
ggplot2<\/code>, il est facile de cr\u00e9er des visualisations \u00e9l\u00e9gantes et informatives. N’h\u00e9sitez pas \u00e0 exp\u00e9rimenter avec d’autres jeux de donn\u00e9es et \u00e0 personnaliser vos graphiques selon vos besoins !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"