DataViz avec R
Aline Deschamps

DataViz avec R

Aline Deschamps

12 décembre 2017

Présentation de R

Présentation de R


Présentation de R



Graphiques de base

Fonctions “clé en main”

boxplot(Age ~ Gender, data = donnees,
        main = "Boxplot de l'âge en fonction du Genre",
        col = c("pink", "lightblue"))

Fonctions “clé en main”

tab <- table(donnees$Gender)

barplot(tab, main = "Effectifs par Genre",
        col = c("pink", "lightblue"),
        ylim = c(0, max(tab)+10))

Fonctions “clé en main”

tab <- table(donnees$Gender)

pie(tab, main = "Effectifs par Genre",
        col = c("pink", "lightblue"))

Fonctions “mains dans le cambouis”

Poids <- donnees$Weight
Taille <- donnees$Height

plot(Poids ~ Taille, 
     main = "Poids selon la Taille")

Fonctions “mains dans le cambouis”

plot(Poids ~ Taille, 
     main = "Poids selon la Taille",
     xlab = "Taille (en cm)",
     ylab = "Poids (en kg)",
     cex = 0.8,
     pch = 4, col = "blue",
     col.main = "purple")

Fonctions “mains dans le cambouis”

plot(Poids ~ Taille, 
     main = "Poids selon la Taille",
     xlab = "Taille (en cm)",
     ylab = "Poids (en kg)",
     cex = 0.8,
     pch = 4, col = "blue",
     col.main = "purple")
lines(Taille, 1.06*Taille-117.62, lty = 1, col = "red")
abline(h = mean(Poids, na.rm = TRUE), 
       lty = 3, lwd = 2, col = "darkgreen")

legend(x = 147, y = 164, 
       title = "Légende",
       legend = c("Répondants", "Droite de régression", 
                  "Valeur du Poids moyen"),
       cex = 0.8,
       pch = c(4, NA, NA),
       lty = c(NA, 1, 3),
       lwd = c(1, 1, 2),
       col = c("blue", "red", "darkgreen"))

Les formats d’exports

Il existe différents formats d’exports possibles pour les graphiques en R (qui peuvent dépendre du package utilisé), sont notamment disponibles les formats suivants :

Graphiques un peu plus spécifiques

Graphiques un peu plus spécifiques

name=c(3,10,10,3,6,7,8,3,6,1,2,
       2,6,10,2,3,3,10,4,5,9,10)
feature=paste("feature ", c(1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,
              3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5) , sep="")
dat <- data.frame(name, feature)
dat <- with(dat, table(name, feature))
 
library(circlize)

chordDiagram(as.data.frame(dat), transparency = 0.5)