Chapitre 6 Les formes géométriques

Pour spécifier le type de représentation que l’on souhaite, il faut utiliser les fonctions de la forme geom_XX

Le tableau ci-dessous présente quelques représentations graphiques classiques. Il en existe un grand nombre que l’on peut retrouver grâce à l’aide.

help.search("^geom_", package = "ggplot2")

GEOM	DESCRIPTION	AESTHETICS
geom_point()	Nuage de points	x, y, shape, color, size, fill, alpha
geom_line()	Ligne	x, y, linetype, color, size, alpha
geom_bar()	Diagramme en barres	x, fill, color, alpha, linetype, size, weight
geom_col()	Diagramme en barres	x, y, fill, color, alpha, linetype, size
geom_histogram()	Histogramme	x, fill, linetype, color, alpha, size, weight
geom_boxplot()	Boîte à moustaches	x, alpha, colour, fill, group, linetype, shape, size, weight
geom_density()	Courbe de densité	x, y, alpha, color, fill, linetype, size, weight

La feuille de triche de {ggplot2} peut aider aussi à avoir une idée du geom qu’on cherche.

Feuille de triche ggplot2

Il y a deux types de diagramme en barres : geom_bar() et geom_col().
geom_bar() ne prend pas de variable y dans le mapping, la hauteur des barres est proportionnelle à l’occurrence de chaque modalité de x. On peut pondérer chaque occurrence de x par une autre variable à indiquer au niveau du paramètre weight.

Lorsqu’on souhaite que la hauteur des barres représente une variable présente dans nos données, la fonction geom_col() est plus directe, car on peut y déclarer une variable à associer au paramètre y dans le mapping.

ggplot(data = ODD_graphique1) +
  geom_bar(aes(Continent))

filter(ODD_graphique3, Continent == "Océanie") %>%
  ggplot() +
  geom_col(aes(x = Pays, y = Mortalite2015))

ggplot(ODD_graphique1) +
  geom_histogram(aes(x = log(Gross_Domestic_Product_GDP)))

ggplot(ODD_graphique1) +
  geom_density(aes(x = log(Gross_Domestic_Product_GDP)))

ggplot(ODD_graphique2) +
  geom_line(aes(x = Year, y = Value))