Production de graphiques avec R et ggplot2

votre premier graphique dans R › nuagedepointsdebase
› Défi1
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› sauvegarder ses graphiques
› finitions de vos graphiques (préparation à la
publication)
› thèmes(themes)
› nous vous aidons à mettre vos données dans un superbe graphique

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1. Production de graphiques avec R et ggplot2 Etienne Low-Decarie matériel en partie préparé par Eric Pederson
2. www.meetup.com/Montreal-R-User-Group/ Montreal-R-User-Group Joignez vous à un groupe d’utilisateurs dynamiques et bilingues!
4. Et vous? ›  Avez-vous déjà créé un graphique? ›  Avec quel type de données? ›  Quel type de graphique? ›  Dans quel logiciel? ›  Avez-vous déjà produit des graphiques avec R? ›  avec ggplot?
5. Suivez nous ›  Code disponible sur ›  http://github.com/zerotorhero/ Intro_R_CSBQ_Francais ›  Recommandation ›  créez votre propre script ›  vous référer à notre script qu’en cas d’extrême besoin ›  ggplot est aussi hébergé sur github ›  https://github.com/hadley/ggplot2
6. Librairie/extension requise ›  install.packages(ggplot2) ›  require(ggplot2)
7. Agenda ›  votre premier graphique dans R ›  nuage de points de base ›  Défi 1 ›  la grammaires des graphiques ›  graphiques plus avancés ›  les éléments graphiques disponibles ›  Défi 2 ›  sauvegarder ses graphiques ›  finitions de vos graphiques (préparation à la publication) ›  thèmes (themes) ›  nous vous aidons à mettre vos données dans un superbe graphique
8. ggplot ›  observer l’ensemble de données «iris» ›  ?iris! ›  head(iris)! ›  str(iris)! ›  names(iris)! Les données que nous allons utiliser
9. ggplot ›  la fonction graphique de base: “qplot” (quick plot) ›  ?qplot ›  arguments! ›  data! ›  x! ›  y! ›  …! Nuage de points de base
10. ggplot Nuage de points de base (variables continues) qplot(data=iris,! x=Sepal.Length,! y=Sepal.Width)! ! ! ! !
11. ggplot Nuage de points de base (variable catégorique) qplot(data=iris,! x=Species,! !y=Sepal.Width)
12. ggplot ›  ?qplot ›  other arguments! ›  xlab! ›  ylab! ›  main! ›  log! ›  …! Un nuage de points un peu plus sophistiqué
13. ggplot Nuage de points qplot(data=iris,! x=Sepal.Length,! xlab="Sepal Width (mm)",! y=Sepal.Width,! !ylab="Sepal Length (mm)",! !main="Sepal dimensions”)!
14. ggplot Défi 1 ›  produire un graphique de base avec l’ensemble de données «CO2»! ›  CO2! ›  ?CO2! ›  BOD! ›  data()!
15. 6 H. WICKHAM Figure 1. Graphics objects produced by (from left to right): geometric objects, scales and coordinate system, plot annotations. Figure 2. The final graphic, produced by combining the pieces in Figure 1. ggplot 1.  comme les mots d’une phrase, un graphiques est composé d’élément (couches: layers) qu’il faut agencer en suivant les règles d’une grammaire ›  éléments ›  esthétiques (aes) ›  transformation ›  géométriques (geom) ›  axes (coordinate system) ›  échelles (scales) La grammaires des graphiques(gg)
16. ggplot La grammaires des graphiques(gg) correspondances esthétiques (aes) rendent les données visibles et relient les démentions/variables à une valeur visible ›  x,y : la position le long de l'axe x et y ›  colour: la coleur du point ›  group: regroupement des valeurs ›  shape: le symbole utilisé ›  linetype: le type de ligne ›  size: la grandeur du point ou l’épaisseur de la ligne ›  alpha: le niveau de transparence
17. ggplot ›  objet géométrique (geoms) ›  point: nuage de points ›  line: tracé linéaire, où les lignes relient en ordre croissant de la valeur de x ›  path: tracé linéaire, où les lignes relient les valeurs dans l’ordre qu’elles apparaisse dans la trame de données ›  boxplot: ›  bar: graphiques à colonne ›  histogram: histogramme (choix par défaut lorsqu’une seule dimension/variable est donnée) La grammaires des graphiques(gg)
18. ggplot 2. comme changer un mot dans une phrase, changer un élément produit un nouveau graphique ›  il n’est pas nécessaire de réitérer tous les autres éléments) ›  eg. il suffit de changer le système de coordonnées pour obtenir un tout nouveau graphique! La grammaires des graphiques(gg) A LAYERED GRAMMAR OF GRAPHICS 23 Figure 16. Bar chart (left) and equivalent Coxcomb plot (right) of clarity distribution. The Coxcomb plot is a bar chart in polar coordinates. Note that the categories abut in the Coxcomb, but are separated in the bar chart: this is an example of a graphical convention that differs in different coordinate systems.
19. ggplot La grammaires des graphiques Grammar of graphics (gg)
20. ggplot 1.  créer un objet graphique simple ›  plot.object<-qplot()! 2.  ajouter des éléments/de la complexité ›  plot.object<-plot.object+layer()! ›  repeat step 2 until satisfied! 3.  imprimer l’objet à l’écran ou vers un dispositif graphique (eg. pdf) ›  print(plot.object)! Fonctionnement
21. ggplot Graphique dans un objet dans R basic.plot<-qplot(data=iris,! ! ! !x=Sepal.Length,! ! ! !xlab="Sepal Width (mm)",! ! ! !y=Sepal.Width,! ! ! !ylab="Sepal Length (mm)",! ! ! !main="Sepal dimensions”)! ! print(basic.plot)!
22. ggplot Nuage de points de base (variable catégorique) categorical.plot<-qplot(data=iris,! x=Species,! !y=Sepal.Width)! print(categorical.plot)
23. ggplot Nuage de points avec encodage par couleurs, forme et la transparence ›  Ajouter un élément esthétique basic.plot<-qplot(data=iris,! x=Sepal.Length,! xlab="Sepal Width (mm)",! y=Sepal.Width,! ylab="Sepal Length (mm)",! main="Sepal dimensions",! colour=Species,! shape=Species,! alpha=I(0.5))! ! print(basic.p! ! ! !print(basic.plot)!
24. ggplot Nuage de points avec régression linéaire ›  Ajouter un élément géométrique (geom) plot.with.linear.smooth<-basic.plot+! ! ! !geom_smooth(method="lm", se=F)! print(plot.with.linear.smooth)!
25. ggplot Changer ou ajouter des éléments géométriques (geom) print(categorical.plot)! ! print(categorical.plot+! ! !geom_boxplot())! ! categorical.plot<-qplot(data=iris,! x=Species,! !y=Sepal.Width,! !geom=c(“boxplot”))! print(categorical.plot) !
26. ggplot Défi 2 ›  produire un graphique coloré incluant des lignes représentant des régressions linéaires avec des données intégrées à R! ›  CO2! ›  ?CO2! ›  msleep! ›  ?msleep! ›  OrchardSprays! ›  data()!
27. ggplot Graphique de base 2 CO2.plot<-qplot(data=CO2,! x=conc,! y=uptake,! colour=Treatment)! ! print(CO2.plot)!
28. ggplot Facettes (Facets) plot.object<-plot.object + facet_grid(rows~columns)! ! CO2.plot<-CO2.plot+facet_grid(.~Type)! print(CO2.plot)!
29. ggplot Problème avec les regroupement de données (Groups) ›  ajoutez un élément géométrique: geom (line) print(CO2.plot+geom_line())!
30. ggplot Regroupement de données (Groups) ›  Spécifier les regroupements CO2.plot<-CO2.plot+geom_line(aes(group=Plant))! print(CO2.plot)!
31. Éléments disponibles ggplot Geoms Geoms, short for geometric objects, describe the type of plot you will produce. geom_abline Line specified by slope and intercept. geom_area Area plot. geom_bar Bars, rectangles with bases on x-axis geom_bin2d Add heatmap of 2d bin counts. geom_blank Blank, draws nothing. geom_boxplot Box and whiskers plot. geom_contour Display contours of a 3d surface in 2d. geom_crossbar Hollow bar with middle indicated by horizontal line. geom_density Display a smooth density estimate. geom_density2d Contours from a 2d density estimate. geom_dotplot Dot plot geom_errorbar Error bars. geom_errorbarh Horizontal error bars geom_freqpoly Frequency polygon. geom_hex Hexagon bining. geom_histogram Histogram geom_hline Horizontal line. geom_jitter Points, jittered to reduce overplotting. geom_line Connect observations, ordered by x value. geom_linerange An interval represented by a vertical line. geom_map Polygons from a reference map. geom_path Connect observations in original order geom_point Points, as for a scatterplot geom_pointrange Depends: stats, methods Imports: plyr, digest, grid, gtable, reshape2, scales, proto, MASS Suggests: quantreg, Hmisc, mapproj, maps, hexbin, maptools, multcomp, nlme, testthat Extends: http://docs.ggplot2.org! ! une autre source d’aide:! help(package=ggplot2)!
32. Défi 3 ggplot ›  Explorer «geoms» et d’autres éléments graphiques avec les données que vous avez déjà utilisées ›  msleep! ›  ?msleep! ›  OrchardSprays! ›  data()!
33. ggplot Sauvegarder des graphiques ›  Dans RStudio
34. ggplot Sauvegarder un graphique ›  dans un script pdf(“./plots/todays_plots.pdf”) print(basic.plot) print(plot.with.linear.smooth) print(categorical.plot) print(CO2.plot)! graphics.off()! ! ›  d’autres méthodes ›  ?ggsave ›  ?jpeg
35. ggplot Finition: les échelles (scales) CO2.plot+scale_colour_manual(values=c("nonchilled"="red",! ! ! ! ! !"chilled"="blue"))! ! CO2.plot+! scale_y_continuous(name = "CO2 uptake rate",! !breaks = seq(5,50, by= 10),! !labels = seq(5,50, by= 10), trans="log10") ! ! ! aesthetic type d’échelle fonction composée d’éléments relié par _
36. ggplot Travailler avec vos données ›  Partez d’ici avec au moins un graphique de vos données ›  Vous n’avez pas de données ›  Touvez en: ›  google ›  http://datadryad.org ›  Créez en: ›  Faites un sondage de vos voisins ›  Sauvegarder vos graphiques dans un PDF
37. ggplot Finition : les thèmes (themes) ›  theme_set(theme()) ›  ou plot+theme() ›  thèmes disponibles ›  theme_bw() ›  theme_grey() ›  modifiez les thèmes ›  mytheme <- theme_grey() + theme(plot.title = element_text(colour = "red")) ›  p + mytheme ›  Un jour les périodiques scientifique auront peut- être leur propre thème?
38. ggplot fonction graphique de base de R ›  qplot n’est pas la seule fonction ›  ?plot ›  plusieurs type d’objet on des graphiques établis par défaut ›  grammaire similaire à qplot plot(iris) lm.SR <- lm(sr ~ pop15 + pop75 + dpi + ddpi, data = LifeCycleSavings) plot(lm.SR)
39. Remerciements ›  Reshape, plyr and ggplot2 sont hébergé sur GitHub par: ›  Hadley Wickham ›  had.co.nz Wickham, H. (2011). "The split-apply- combine strategy for data analysis." Journal of Statis. Wickham, H. (2010). "A layered grammar of graphics." Journal of Computational and Graphical Statistics 19(1): 3-28.
40. Remerciements ›  Une partie du matériel a été préparé par Eric Pederson