{"id":10481,"date":"2019-11-18T00:05:53","date_gmt":"2019-11-17T22:05:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_lessons&#038;p=10481"},"modified":"2019-11-18T00:05:53","modified_gmt":"2019-11-17T22:05:53","slug":"ggplot-diagramme-de-densite","status":"publish","type":"dt_lessons","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/ggplot-diagramme-de-densite\/","title":{"rendered":"GGPLOT Diagramme de Densit\u00e9"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Un <strong>graphique de densit\u00e9<\/strong> est une alternative \u00e0 l\u2019histogramme, utilis\u00e9 pour visualiser la distribution d\u2019une variable continue.<\/p>\n<p>Les pics d\u2019un graphe de densit\u00e9 aident \u00e0 identifier o\u00f9 les valeurs sont concentr\u00e9es sur l\u2019intervalle de la variable continue.<\/p>\n<p>Par rapport aux histogrammes, les diagrammes de densit\u00e9 sont plus aptes \u00e0 trouver la forme de la distribution parce qu\u2019ils ne sont pas affect\u00e9s par le nombre de barres utilis\u00e9es (chaque barre utilis\u00e9e dans un histogramme typique).<\/p>\n<p>Par exemple, un histogramme avec seulement 4 barres ne produirait pas une forme de distribution suffisamment distincte de celle d\u2019un histogramme de 30 barres. Cependant, avec les diagrammes de densit\u00e9, ce n\u2019est pas un probl\u00e8me.<\/p>\n<p>Cet article d\u00e9crit comment cr\u00e9er des courbes de densit\u00e9 \u00e0 l\u2019aide du package <strong>ggplot2<\/strong> dans R.<\/p>\n<p>Sommaire:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#fonctions-r-cles\">Fonctions R cl\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#preparation-des-donnees\">Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#chargement-des-packages-r-requis\">Chargement des packages R requis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#diagramme-de-densite-basique\">Diagramme de densit\u00e9 basique<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#changer-la-couleur-par-groupe\">Changer la couleur par groupe<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div class='dt-sc-ico-content type1'><div class='custom-icon' ><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r\/' target='_blank'><span class='fa fa-book'><\/span><\/a><\/div><h4><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r\/' target='_blank'> Livre Apparent\u00e9 <\/a><\/h4>GGPLOT2 - L\u2019Essentiel pour une Visualisation Magnifique des Donn\u00e9es dans R<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div id=\"fonctions-r-cles\" class=\"section level2\">\n<h2>Fonctions R cl\u00e9s<\/h2>\n<ul>\n<li>Fonction cl\u00e9 : <code>geom_density()<\/code> (pour les courbes de densit\u00e9).<\/li>\n<li>Arguments cl\u00e9s pour personnaliser les graphiques:\n<ul>\n<li><code>color, size, linetype<\/code>: changer la couleur, la taille et le type de ligne, respectivement<\/li>\n<li><code>fill<\/code>: changer la couleur de remplissage (pour les bar plots, les histogrammes et les diagrammes de densit\u00e9)<\/li>\n<li><code>alpha<\/code>: cr\u00e9er une couleur semi-transparente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"preparation-des-donnees\" class=\"section level2\">\n<h2>Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/h2>\n<p>Cr\u00e9er des donn\u00e9es (<code>wdata<\/code>) contenant les poids par sexe (M pour homme ; F pour femme):<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>set.seed(1234)\r\nwdata = data.frame(\r\n        sex = factor(rep(c(\"F\", \"M\"), each=200)),\r\n        weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58))\r\n        )\r\n\r\nhead(wdata, 4)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##   sex weight\r\n## 1   F   53.8\r\n## 2   F   55.3\r\n## 3   F   56.1\r\n## 4   F   52.7<\/code><\/pre>\n<p>Calculez le poids moyen par sexe en utilisant le package <code>dplyr<\/code>. Les donn\u00e9es sont d\u2019abord regroup\u00e9es par sexe, puis r\u00e9sum\u00e9es en calculant le poids moyen par groupe. L\u2019op\u00e9rateur <code>%&gt;%<\/code> est utilis\u00e9 pour combiner plusieurs op\u00e9rations:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(\"dplyr\")\r\nmu &lt;- wdata %&gt;% \r\n  group_by(sex) %&gt;%\r\n  summarise(grp.mean = mean(weight))\r\nmu<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 2 x 2\r\n##   sex   grp.mean\r\n##   &lt;fct&gt;    &lt;dbl&gt;\r\n## 1 F         54.9\r\n## 2 M         58.1<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"chargement-des-packages-r-requis\" class=\"section level2\">\n<h2>Chargement des packages R requis<\/h2>\n<p>Chargez le package ggplot2 et mettez le th\u00e8me par d\u00e9faut \u00e0 <code>theme_classic()<\/code> avec la l\u00e9gende en haut du graphique:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(ggplot2)\r\ntheme_set(\r\n  theme_classic() +\r\n    theme(legend.position = \"top\")\r\n  )<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"diagramme-de-densite-basique\" class=\"section level2\">\n<h2>Diagramme de densit\u00e9 basique<\/h2>\n<p>Nous commen\u00e7ons par cr\u00e9er un graphique, appel\u00e9 <code>a<\/code>, que nous terminerons dans la section suivante en ajoutant une couche via la fonction <code>geom_density()<\/code>.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>a &lt;- ggplot(wdata, aes(x = weight))<\/code><\/pre>\n<p>Le code R suivant cr\u00e9e des courbes de densit\u00e9 de base avec une ligne verticale correspondant \u00e0 la valeur moyenne de la variable weight (<code>geom_vline()<\/code>):<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Diagramme de densit\u00e9 basique\r\n# Echelle de l'axe y = stat(density) (comportement par d\u00e9faut)\r\na + geom_density() +\r\n  geom_vline(aes(xintercept = mean(weight)), linetype = \"dashed\")\r\n  \r\n# Changer l'axe des y \u00e0 `count` au lieu de `density`\r\na + geom_density(aes(y = stat(count)), fill = \"lightgray\") +\r\n  geom_vline(aes(xintercept = mean(weight)), linetype = \"dashed\")<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/012-ggplot-density-plot-geom_density-basic-density-plot-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/012-ggplot-density-plot-geom_density-basic-density-plot-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"changer-la-couleur-par-groupe\" class=\"section level2\">\n<h2>Changer la couleur par groupe<\/h2>\n<p>Le code R suivant modifiera la couleur des traits et de remplissage par groupes du diagramme de densit\u00e9. Les fonctions <code>scale_color_manual()<\/code> et <code>scale_fill_manual()<\/code> sont utilis\u00e9es pour sp\u00e9cifier des couleurs personnalis\u00e9es pour chaque groupe.<\/p>\n<p>Nous allons proc\u00e9der comme suit:<\/p>\n<ul>\n<li>Changer les couleurs de remplissage et la couleur des lignes par groupe (sexe)<\/li>\n<li>Ajoutez des lignes verticales des moyennes \u00e0 l\u2019aide de <code>geom_vline()<\/code>. Donn\u00e9es : <code>mu<\/code>, qui contient les valeurs moyennes des poids (weights) par sexe (calcul\u00e9es dans la section pr\u00e9c\u00e9dente).<\/li>\n<li>Modifier la couleur manuellement:\n<ul>\n<li>utiliser <code>scale_color_manual()<\/code> ou <code>scale_colour_manual()<\/code> pour changer la couleur des traits<\/li>\n<li>utiliser <code>scale_fill_manual()<\/code> pour changer les couleurs de remplissage.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Changer la couleur des lignes par sexe\r\na + geom_density(aes(color = sex)) +\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#868686FF\", \"#EFC000FF\"))\r\n\r\n# Changer la couleur de remplissage par sexe et ajouter la ligne moyenne\r\n# Utiliser un remplissage semi-transparent : alpha = 0.4\r\na + geom_density(aes(fill = sex), alpha = 0.4) +\r\n  geom_vline(aes(xintercept = grp.mean, color = sex), data = mu, linetype = \"dashed\") +\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#868686FF\", \"#EFC000FF\"))+\r\n  scale_fill_manual(values = c(\"#868686FF\", \"#EFC000FF\"))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/012-ggplot-density-plot-geom_density-change-color-by-groups-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/012-ggplot-density-plot-geom_density-change-color-by-groups-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un graphe de densit\u00e9 est une alternative \u00e0 l&rsquo;histogramme utilis\u00e9 pour visualiser la distribution d&rsquo;une variable continue. 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