Les étages

1. les données (data = ...)
2. les éléments visuels (mapping = aes(...))
3. les géométries (geom_)
4. l’apparence des éléments visuels (scale_)
5. les étiquettes (labs(...))

scale_

• Après avoir déterminé nos geom, on peut ensuite modifier l’apparence du graphique.
• scale_permet de modifier les éléments qui se trouvent dans l’aes. Cela inclut les coordonnées (x et y), mais aussi tout ce qui se rapporte aux couleurs, formes, etc.

On repart

# install.packages("gapminder")
library(gapminder)

dat <- gapminder

Les 3 premiers étages

p = ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp), data = dat) +
  geom_point()

p

Étage 4: scale_

• scale_x_continuous()
• scale_y_discrete()
• scale_fill_continuous()
• scale_color_discrete()
• etc.

scale_

Notre variable X est numérique continue.

p1 = p +
  scale_x_continuous(name = "PIB par habitant")

p1

scale_

• name = ...,
• breaks = ...,
• labels = ...,
• limits = ...
• et plusieurs autres

scale_

p2 = p +
  scale_x_continuous(name = "PIB par habitant",
                     # pour  changer les valeurs des coupures
                     breaks = c(0,25000,50000,75000,100000))

p2

scale_

p3 = p +
  scale_x_continuous(name = "PIB par habitant",
                     # pour  changer les valeurs des coupures
                     breaks = c(0,25000,50000,75000,100000),
                     # pour changer les noms associés aux coupures
                     labels = c("0", "25 000$", "50 000$", 
                                "75 000$", "100 000$"))

p3

scale_

p4 = p +
  scale_x_continuous(name = "PIB par habitant",
                     # pour  changer les valeurs des coupures
                     breaks = c(0,25000,50000,75000,100000),
                     # pour changer les noms associés aux coupures
                     labels = c("0", "25 000$", "50 000$", 
                                "75 000$", "100 000$"),
                     # pour limiter les valeurs sur l'axe des X
                     limits = c(0,30000))

p4

Tout en même temps

p5 = ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp), data = dat) +
  geom_point() +
  scale_x_continuous(name = "PIB par habitant",
                     # pour changer les valeurs des coupures
                     breaks = c(0,25000,50000,75000,100000),
                     # pour changer les noms associés aux coupures
                     labels = c("0", "25 000$", "50 000$", 
                                "75 000$", "100 000$"),
                     # pour limiter les valeurs sur l'axe des X
                     limits = c(0,30000))

p5

scale_

• scale_x_continuous(): variable continue (numeric, integer)
• scale_x_discrete(): variable catégorielle (character, factor)

Exemple

dat2 = dat %>% 
  mutate(year = as.factor(year))

ggplot(aes(x = year, y = lifeExp), data = dat2) +
  geom_point() +
  scale_x_continuous(name = "Année")

Exercice 1

1. Liez la variable continent (elle se trouve dans l’objet dat) à l’axe des x d’un graphique. Ajoutez un diagramme a barres. Enregistrez le tout dans un objet nommé graph. Faites apparaître l’objet graph.
2. À partir de l’objet graph, renommez l’axe des x “Continent” (avec un c majuscule) et l’axe des y “Nombre”. Nommez ce nouvel objet graph1. Faites apparaître l’objet graph1.
3. À partir de l’objet graph, changez l’ordre des catégories sur l’axe des x. La catégorie Americas devrait arriver en premier (l’ordre des autres catégories ne change pas). Nommez ce nouvel objet graph2. Faites apparaître l’objet graph2.

Exercice 1 (correction)

graph = ggplot(data = dat, aes(x = continent)) +
  geom_bar()

graph

Exercice 1 (correction)

graph1 = graph +
  scale_x_discrete(name = "Continent") +
  scale_y_continuous(name = "Nombre")

graph1

Exercice 1 (correction)

graph2 = graph +
  scale_x_discrete(limits = c("Americas", "Africa", "Asia", "Europe", "Oceania")) 

graph2

Exercice 1 (correction)

• Comme vous avez pu le remarquer, limits permet de spécifier les différents coupures (dans le cas d’un axe continu) ou de changer l’ordre des coupures (dans le cas d’un axe catégoriel).
• ?scale_x_discrete
• Ne pas confondre avec labels! Cela crée un graphique erroné!

graph +
  scale_x_discrete(labels = c("Americas", "Africa", "Asia", "Europe", "Oceania")) 

scale_

• N’oubliez pas qu’il est possible d’utiliser scale_ pour faire d’autres modifications. name, breaks, labels, limits sont des arguments très communs, mais ils ne sont pas les seuls!
• Pour l’instant, nous avons seulement modifié l’apparence de l’axe des x et de l’axe des y, mais d’autres éléments peuvent se trouver dans l’aes (color, shape, linetype, etc.)

scale_

p = ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, color = continent), 
           data = dat) +
  geom_point() +
  scale_x_continuous(limits = c(0,20000))

p

scale_

p7 = p +
  scale_color_discrete(name = "Continent")

p7

scale_

p8 = p +
  scale_color_discrete(name = "Continent",
                       # changer l'ordre des catégories
                       limits = c("Americas", "Africa", "Asia", 
                                  "Europe", "Oceania")) 

p8

scale_

p9 = p +
  scale_color_discrete(name = "Continent",
                       # changer l'ordre des catégories
                       limits = c("Americas", "Africa", "Asia", 
                                  "Europe", "Oceania"),
                       # changer les étiquettes des catégories
                       labels = c("Amériques", "Afrique", "Asie", 
                                  "Europe", "Océanie")) 

p9

scale_

• Même principe: scale_color_discrete ou scale_color_continuous
• Le fonctionnement est le même pour: scale_fill_discrete ou scale_fill_continuous
• Le fonctionnement est le même pour: scale_linetype_..., scale_shape_..., etc.

Exercice 2

1. Liez la variable continent à l’axe des x et la variable gdpPercap à l’axe des y. Ajoutez un nuage de points. Colorez les points en fonction de la variable lifeExp. Enregistrez le tout dans un objet nommé graph. Faites apparaître l’objet graph.
2. Renommez toutes les étiquettes de variables avec des noms français. Nommez ce nouvel objet graph1. Faites apparaître l’objet graph1.
3. À partir de l’objet graph, limitez la légende aux âges qui se situent entre 60 et 80 ans. Nommez ce nouvel objet graph2. Faites apparaître l’objet graph2.

Exercice 2 (correction)

graph = ggplot(data = dat, 
               aes(x = continent, y = gdpPercap, color = lifeExp)) +
  geom_point()

graph

Exercice 2 (correction)

graph1 = graph +
  scale_y_continuous(name = "PIB/hab.") +
  scale_x_discrete(name = "Continent",
                   labels = c("Afrique", "Amériques", "Asie",
                              "Europe", "Océanie")) +
  scale_color_continuous(name = "Espérance de vie")

graph1

Exercice 2 (correction)

graph2 = graph +
  scale_color_continuous(limits = c(60,80))

graph2

Exercice 2 (correction)

• Notez qu’en limitant la légende à l’aide de scale_color_continuous(), nous n’avons supprimé aucun point.
• Si nous avions voulu retirer certains points, il aurait fallu filtrer notre banque de données.

exemple = dat %>% 
  filter(lifeExp >= 60 & lifeExp <= 80)

# ensuite, faire le graphique

scale_: les choix de couleurs

• Plusieurs palettes de couleurs existent dans R.
• Pour les utiliser, il faut souvent installer des packages.

RColorBrewer

https://ggplot2.tidyverse.org/reference/scale_brewer.html

Viridis

https://cran.r-project.org/web/packages/viridis/vignettes/intro-to-viridis.html

Inauguration

https://github.com/ciannabp/inauguration

Wes Anderson

https://github.com/karthik/wesanderson

Et plusieurs autres!

• Je vous recommande d’explorer le web pour trouver des palettes que vous aimez.

Choix manuels de couleurs

• scale_color_manual() et scale_fill_manual() permettent de changer les couleurs manuellement.

ggplot(data = dat, 
       aes(y = lifeExp, x = gdpPercap, color = continent)) +
  geom_point() +
  scale_color_manual(values = c("orange", "blue", "black", 
                                "red", "green"))

Choix manuels de couleurs

• On peut sélectionner les couleurs par leur nom, leur code RGP, leur code HEX ou leur numéro.
• https://www.r-graph-gallery.com/ggplot2-color.html
• Attention aux mauvais agencements et aux mauvais contrastes!

Choix manuels de types de lignes

ggplot(data = dat, 
       aes(y = lifeExp, x = gdpPercap, linetype = continent)) +
  geom_smooth() +
  scale_x_continuous(limits = c(0,20000)) +
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "twodash", "dotted", 
                                "dotdash", "dashed"))

Choix manuels de types de lignes

• http://www.sthda.com/french/wiki/ggplot2-type-de-traits-comment-changer-le-type-de-trait-d-un-graphique-avec-le-logiciel-r
• Attention de ne pas trop multiplier le nombre de lignes!

Choix manuels de types de formes de points

ggplot(data = dat, 
       aes(y = lifeExp, x = gdpPercap, shape = continent)) +
  geom_point() +
  scale_shape_manual(values = c(0,1,5,3,6))

Choix manuels de types de formes de points

• http://www.sthda.com/french/wiki/ggplot2-types-de-points-logiciel-r-et-visualisation-de-donnees
• Attention, les petits points sont difficiles à différencier!

Étage 5: labs()

• labs permet d’ajouter et de modifier les titres, sous-titres, titres des axes et notes de bas de graphique.

ggplot(data = dat, aes(x = continent)) +
  geom_bar() +
  labs(title = "Nombre d'observations pour chaque continent",
       subtitle = "Données gapminder",
       x = "Continent",
       y = "Nombre d'observations",
       caption = "Graphique par Florence Vallée-Dubois")

labs()

• Oui, il est possible de changer le titre des axes en utilisant labs() ou en utilisant scale_

Différence entre un graphique à bandes/barres et un histogramme?

• Histogramme: pour montrer la distribution d’une variable continue
• Graphique à barres/bandes: comparer des catégories

Différence entre un graphique à bandes/barres et un histogramme?

ggplot(data = dat, aes(x = continent))+
  geom_bar()

Différence entre un graphique à bandes/barres et un histogramme?

ggplot(data = dat, aes(x = lifeExp))+
  geom_histogram()

Comment faire apparaître le pourcentage au lieu du nombre?

• Le pourcentage d’observations de chaque continent.
• Réorganisons les données.

d = dat %>% 
  group_by(continent) %>% 
  summarise(nombre = n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(pourcentage = nombre/sum(nombre)*100)

Comment faire apparaître le pourcentage au lieu du nombre?

ggplot(data = d, aes(x = continent, y = pourcentage)) +
  geom_bar(stat = "identity")

Pourquoi stat = "identity"?

• Parce que geom_bar() agrège les données par défaut.
• stat = "identity" le force à ne pas le faire.

Alternative: geom_col()

ggplot(data = d, aes(x = continent, y = pourcentage)) +
  geom_col()

• geom_col() n’agrège pas les données par défaut.

Graphiques de densité

• Des histogrammes “lisses”.
• Par défaut, l’axe des y donne l’aire sous la courbe.

ggplot(data = dat, aes(x = lifeExp))+
  geom_density()

Exercice 3

1. Créez un graphique de densité pour montrer la distribution de la variable gdpPercap. Remplissez le/les densité(s) en fonction du continent. Spécifiez l’opacité (alpha) de la/des courbes à 0.4. Enregistrez le tout dans un objet nommé p.
2. Restreignez l’axe des x à un maximum de 20 000$/hab. Enregistrez le tout dans un objet nommé p1. Faites apparaître l’objet p1.
3. Ajoutez un titre, un sous-titre et des titres pour les axes. Nommez ce nouvel objet p2. Faites apparaître l’objet p2.

Exercice 3 (correction)

p = ggplot(data = dat, aes(x = gdpPercap, fill = continent)) +
  geom_density(alpha = .4)

p

Exercice 3 (correction)

p1 = p +
  scale_x_continuous(limits = c(0,20000))

p1

Exercice 3 (correction)

p2 = p1 +
  labs(title = "PIB par habitant, par continent",
       subtitle = "Distributions limitées à 20 000$/hab.",
       x ="PIB/hab. (en $)",
       y =  "Densité")

p2

Quelques mots pour conclure

• Ne faites pas comme moi: n’utilisez pas p1, p2, p3, etc. pour nommer vos graphiques.
• La semaine prochaine: Comment modifier ce qui ne touche pas à l’aes (l’arrière-plan, l’alignement, etc.)