4.1 L’objet ggplot

ggplot(data, aes(x, y, <other aesthetics>))

Une des trois façons d’appeler ggplot selon la documentation associée

Contrairement à la fonction barplot de R, la fonction ggplot ne nous demandera pas de modifier les données avec une table de fréquence, puisque ce sont les fonctions du package qui s’en occuperont. De plus, ggplot prend en entrée un dataframe seulement.

Le premier objet à créer est donc un ggplot qui contient nos données, ici, un sous-ensemble de hour.dataset à l’année 2011. En assignant l’objet à une variable, nous pourrons rajouter plusieurs ensembles de couches à tout moment.

# Initiation d'un objet ggplot pour les observations de 2011 seulement
library(ggplot2)
a <- ggplot(subset(hour.dataset, yr == 2011), aes(x = weathersit, fill = weathersit))

À la suite de l’argument data, nous avons aussi ajouté des paramètres esthétiques aes (pour aesthetic). Deux arguments ont été utilisés.

• x, qui donne ce qui sera mesuré en axe des x, ici les types de température
• fill, qui définit la couleur. Cet argument sera repris plus tard par la fonction qui crée les barres du diagramme (geom_bar). L’avantage d’utiliser fill dans aes est qu’on laisse les différentes fonctions attribuer des couleurs en fonction du nombre de niveaux de weathersit, c’est-à-dire quatre.

L’argument y ne sera pas utilisé ici, puisque geom_bar va par défaut compter la fréquence absolue pour ce qu’on lui a défini en axe des x.

4.2 Rajouter des couches

La fonction utilisée ici, geom_bar, fait partie des objets géométriques. Ce sont eux qui tracent le coeur du graphique, c’est-à-dire, les lignes, les barres ou les points que nous voulons représenter.

geom_bar va utiliser directement les arguments de aes qui ont été ajoutés à l’objet ggplot. De plus, cette fonction utilise par défaut l’argument stat = "count" qui compte le nombre d’éléments par x pour produire les bâtons.

Les éléments sont simplement ajoutés par sommation +.

a + geom_bar(stat = "count")

Nous obtenons déjà un graphique semblable au graphique de base produit en R. Cependant, un peu de peaufinage doit être fait. Les noms des axes peuvent être changés, et un titre pourrait être ajouté. De plus, dans ce cas-ci, la légende et le nom de l’axe des x ne fournissent pas d’information pertinente. Nous pourrions donc les enlever. Tous ces aspects seront modifiés par différentes fonctions couches de ggplot.

4.3 Les autres couches

Les fonctions suivantes permettront de compléter le diagramme avec l’information pertinente.

• La fonction theme gouverne plusieurs aspects graphiques (le contenant), dont la position de la légende. En quelque sorte, elle ressemble à la fonction par des graphiques de base.
• xlab et ylab sont des fonctions qui prennent en entrée le titre des axes respectifs.
• ggtitle prend, de la même façon, le titre du graphique

a +                     
  geom_bar(stat = "count") +                      # Bâtons
  theme(legend.position = "none") +               # Enlève la légende
  xlab("") +                                      # Axe des x, non pertinent
  ylab("fréquence") +                             # Axe des y
  ggtitle("Type de température horaire en 2011")  # Titre

5.1 Modifier le coeur du graphique avec un nouvel objet ggplot et des arguments pour geom_bar

Puisque le jeu de données est différent, un nouvel objet ggplot doit être créé. C’est aussi l’occasion de modifier les paramètres esthétiques qui seront pris en compte par geom_bar.

b <- ggplot(hour.dataset, aes(x = weathersit, fill = season))

L’axe des x est toujours occupé par la température, mais ce sont les saisons qui créent les barres. C’est pourquoi la colonne season du jeu de données est maintenant passée à l’argument fill.

Comparons maintenant les exemples suivants:

# Diagramme de gauche, superposé
b + geom_bar()
# Diagramme de droite, juxtaposé
b + geom_bar(position = "dodge")

Utiliser l’argument position permet de changer l’apparence des barres. C’est le paramètre "dodge", qui supprime l’empilement par variable, qui nous intéresse ici.

5.2 Diviser le graphique en 2 panneaux: plus simple que mfrow

Un autre type de fonction, les fonctions de “facettes” (faceting) permettent de séparer un graphique en panneaux directement à partir d’une formule.

b + geom_bar(position = "dodge") + facet_grid(~ yr)

Ici, c’est la fonction facet_grid qui permet de diviser les données représentées en deux panneaux, selon l’année.

5.3 Les derniers ajouts: guide, theme et scale_x_discrete

On réutilise la fonction theme pour modifier des éléments de contenant:

• L’argument legend.position permet cette fois-ci de déplacer la légende en bas du graphique
• L’argument plot.title demande d’appeler une autre fonction: element_text, qui contrôle les différents paramètres d’un texte (police, taille, couleur, etc.). En utilisant cette combinaison, on demande d’appliquer une police en caractère gras au titre

La fonction guide se situe à l’interface entre l’esthétique, le contenant et l’information, le contenu. Tout comme theme, elle permet d’appeler d’autres fonctions directement dans ses arguments. Nous l’utilisons ici pour appeler la fonction guide_legend, qui va nous permettre de modifier le titre de la légende.

Finalement, la fonction scale_x_discrete permet un meilleur contrôle des paramètres de l’axe des x que la fonction xlabs. Dans ce cas, elle va nous permettre d’introduire des retours de chariots dans les étiquettes de l’axe des x de façon à mieux équilibrer les lignes.

Combiné aux fonctions précédemment couvertes, cela va nous permettre de produire un graphique complet et informatif.

b +
  geom_bar(position = "dodge") + facet_grid(~ yr) +

  guides(fill = guide_legend(title = "saison")) +
  theme(legend.position="bottom", plot.title = element_text(face = "bold")) +
  
  scale_x_discrete("température", labels = c("Dégagé" = "Dégagé",
                                            "Nuage, brume" = "Nuage,\nbrume",
                                            "Pluie ou neige" = "Pluie ou\nneige",
                                            "Orage" = "Orage")) +
  ylab("fréquence") +
  ggtitle("Type de température horaire selon l'année et la saison") 

Le package ggplot2 permet une production de graphiques complexes pour lesquels il serait impossible de couvrir tous les aspects dans ce seul exemple. Pour une aide ponctuelle et pour l’accès au répertoire des fonctions de ce package, veuillez voir la documentation en ligne de ggplot2 à l’adresse suivante http://docs.ggplot2.org/current/index.html.