Visualisations graphiques en R avec ggplot2

R pour les utilisateurs de SAS

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

Package ggplot2

logo hexsticker ggplot2

ggplot2 est un puissant package graphique pour R
Le « GG » de ggplot renvoie à la « grammaire des graphiques »
ggplot2 construit les figures par couches
On ajoute un ou plusieurs objets géométriques à la couche de base

Couches - couche de base

# Create plot for x=sex and y=diameter
ggplot(data = abalone, aes(sex, diameter))

Définir la couche de base avec ggplot()
Fixer data = abalone
Définir aes sur sex et diameter
Aucun objet géométrique pour l'instant
L'axe x est prêt pour sex
L'axe y est prêt pour diameter
La grille est en place

environnement graphique ggplot2 sans boxplot

Couches - ajouter le geom boxplot

# Add boxplot geometric object or geom
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot()

L'opérateur + ajoute une couche
Ajout du boxplot geom_boxplot()
Résultat : une série de boxplots
Diamètres d'abalone par sexe
F femelles, I juvéniles, M mâles

boxplots ggplot2 ajoutés

Couches - ajouter un thème

# Add black white theme
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_boxplot() +
  theme_bw()

Ajouter une couche « theme » avec theme_bw()
Supprime le fond gris
Trace un encadré noir autour du graphique

boxplot ggplot2 avec thème noir et blanc

Remplacer le geom boxplot par le geom violin

# Change to geom_violin()
ggplot(data = abalone,
       aes(sex, diameter)) +
  geom_violin() +
  theme_bw()

geom_violin remplace geom_boxplot
Crée une forme de violon
Reflète la densité des données
Un simple changement pour une nouvelle figure

diagramme en violon ggplot2

Histogramme à une variable

# Make histogram of shuckedWeight
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram()

Créer un histogramme pour une variable
Une variable = une esthétique
Ajouter geom_histogram()
Définir aes() sur shuckedWeight
Les couleurs par défaut sont à modifier

histogramme ggplot2 tout noir

Histogramme : ajouter des couleurs

# Make lines black and fill light blue
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue")

Modifier les paramètres graphiques
Définir la color des contours
Définir la fill des barres
Chaque option se règle dans les ()
L'histogramme est bien plus lisible

histogramme ggplot2 barres bleues et contours noirs

Histogramme : ajouter titre et axes

# Add x, y axis labels and title
ggplot(abalone, aes(shuckedWeight)) +
  geom_histogram(color = "black",
                 fill = "lightblue") +
  xlab("Shucked Weight") +
  ylab("Frequency Counts") +
  ggtitle("Shucked Weights Histogram")

Ajouter de meilleurs titres d'axes et un titre
Utiliser xlab() et ylab() pour les axes
Utiliser ggtitle() pour le titre
Cette figure est prête à être publiée !

histogramme ggplot2 avec titres d'axes et titre

Créer un nuage de points

# Make scatterplot with geom_point()
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point()

Un nuage de points aes nécessite deux variables
geom_point() ajoute les points
Poids de coquille selon le nombre d'anneaux

nuage de points ggplot2 shellweight par rings

Nuage de points : ajouter une courbe lissée

# Add smoothed fit line
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()

Ajouter la courbe geom_smooth() au nuage de points
Inclut une zone d'intervalle de confiance ombrée

nuage de points ggplot2 avec courbe lissée

Créer des panneaux par une autre variable

# Add panels using facet_wrap()
ggplot(abalone,
       aes(rings, shellWeight)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  facet_wrap(vars(sex))

Ajouter une couche supplémentaire au nuage de points
Créer des panneaux par sexe d'abalone
Ajouter la couche facet_wrap()
vars(sex) définit la variable des panneaux

nuage de points ggplot2 avec 3 panneaux par sexe

Suite du cours

Le chapitre 1 se termine par une brève intro aux graphiques
- bases des compétences graphiques avec ggplot2
- visualiser les mesures d'abalone selon le sexe
Le chapitre 2 traite du nettoyage de données
- mise au propre du jeu de données abalone
Le chapitre 3 couvre l'exploration des données
- statistiques descriptives, corrélations et tests de comparaison
Le chapitre 4 aborde la modélisation et la présentation
- prédire l'âge des abalones à partir des mesures
- explorer les modèles par sexe

Créons quelques graphiques pour les abalones

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