Lise Vaudor
21/09/2021
(en l’occurrence, ces principes sont inspirés du livre “The
Grammar of Graphics” de Leland
Wilkinson, d’où le
=> production simple et intuitive de graphiques beaux et riches |
illustration Allison Horst |
Commençons par charger le package |
Jeu de données illustratif Pour vous illustrer les principes et résultats graphiques du package
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On crée un graphique à l’aide de la fonction ggplot. On spécifie sur quel jeu de données le graphique va être construit, ainsi que les aesthetics x et y: |
On peut simplifier l’écriture de cette commande en omettant de
préciser les noms des arguments |
On peut par exemple de représenter l’information à l’aide d’un geom “point”: Si je souhaite réaliser un graphique de type boxplot
plutôt que point alors il faudra que je modifie la fonction
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RemarqueVous devez choisir un type de geom compatible avec la nature des informations (en x et y) que vous voulez représenter!
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Graphique univarié, x discrète |
Graphique univarié, x continue |
Bivarié, x et y continues |
Bivarié, x et y continues |
Bivarié, x discrète et y continue |
Bivarié, x discrète et y continue |
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Evidemment tous les geoms peuvent être paramétrés. Je peux par exemple modifier la couleur de mes boîtes à moustache de la façon suivante: |
Parmi les arguments les plus utilisés pour paramétrer les geoms, on peut citer:
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On a parlé de quoi, déjà? |
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Nous avons vu comment définir les paramètres des geoms de manière “absolue”. Par exemple: |
Je peux aussi lier un paramètre graphique à une variable. On appelle ce procédé mapping. Cette variable fait alors partie des aesthetics. |
On peut utiliser en aesthetic des variables autres que celles qui définissent x et y… Cela veut dire que l’on peut très simplement rajouter des couches d’information (et les légendes correspondantes!) au graphique. |
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Remarquez que l’esthétique fill=sex
peut être spécifiée
à la fois dans l’appel à geom_boxplot()
et l’appel à
ggplot()
elle-même
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Cependant l’endroit où l’esthétique est spécifiée peut avoir un effet quand le graphique comprend plusieurs couches:
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Un des aspects les plus intéressants de ggplot2
est la
facilité avec laquelle on peut transformer les variables de position x
et y.
sans transformation d’échelle
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avec transformation d’échelle |
On peut également définir des limites d’axes
Ou définir les endroits où les barres s’affichent sur l’axe (argument breaks), ainsi que les étiquettes associées (argument labels). |
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Les thèmes permettent de définir l’allure globale du graphique. On peut modifier le thème de la manière suivante :
classic
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black & white |
Les thèmes permettent de définir l’allure globale du graphique. On peut modifier le thème de la manière suivante :
minimal
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grey |
On peut calculer une statistique en groupant les données
selon plusieurs variables. Ici par exemple on combien
les groupes données par la variable |
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Le package
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On ajoute une droite de régression avec la fonction
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On peut préciser le modèle en précisant des aesthetics supplémentaires:
`geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~
x'
On a parlé de quoi, déjà? |
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