{"id":10483,"date":"2019-11-18T00:15:34","date_gmt":"2019-11-17T22:15:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_lessons&#038;p=10483"},"modified":"2019-11-18T00:15:34","modified_gmt":"2019-11-17T22:15:34","slug":"ggplot-histogramme","status":"publish","type":"dt_lessons","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/ggplot-histogramme\/","title":{"rendered":"GGPLOT Histogramme"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Un <strong>graphique d\u2019histogramme<\/strong> est une alternative au graphique de densit\u00e9 pour visualiser la distribution d\u2019une variable continue. Ce graphique repr\u00e9sente la distribution d\u2019une variable continue en divisant les donn\u00e9es par groupes et en comptant le nombre d\u2019observations dans chaque groupe.<\/p>\n<p>Cet article d\u00e9crit comment cr\u00e9er des histogrammes \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=\"#histogramme-basique\">Histogramme basique<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#changer-la-couleur-par-groupe\">Changer la couleur par groupe<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#combiner-lhistogramme-et-les-courbes-de-densite\">Combiner l\u2019histogramme et les courbes de densit\u00e9<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#conclusion\">Conclusion<\/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_histgram()<\/code>.<\/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=\"histogramme-basique\" class=\"section level2\">\n<h2>Histogramme 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_histogram()<\/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\na + geom_histogram(bins = 30, color = \"black\", fill = \"gray\") +\r\n  geom_vline(aes(xintercept = mean(weight)), \r\n             linetype = \"dashed\", size = 0.6)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/013-ggplot-histogram-geom_histogram-basic-plot-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<div class=\"notice\">\n<p>Notez que, par d\u00e9faut:<\/p>\n<ul>\n<li>Par d\u00e9faut, <code>geom_histogram()<\/code> utilise 30 bins - ce n\u2019est peut-\u00eatre pas une bonne valeur par d\u00e9faut. Vous pouvez modifier le nombre de cases (ex. : bins = 50) ou la largeur de la case (ex. : binwidth = 0.5)<\/li>\n<li>L\u2019axe des y correspond aux valeurs de weight. Si vous voulez changer le graphique pour avoir la densit\u00e9 sur l\u2019axe des y, sp\u00e9cifiez l\u2019argument <code>y = ..density..<\/code> dans <code>aes()<\/code>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\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 changera la couleur des traits et de remplissage de l\u2019histogramme. 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<li>Ajuster la position des barres de l\u2019histogramme en utilisant l\u2019argument <code>position<\/code>. Valeurs autoris\u00e9es : \u201cidentity\u201d, \u201cstack\u201d, \u201cdodge\u201d. La valeur par d\u00e9faut est \u201cstack\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Changer la couleur des lignes par sexe\r\na + geom_histogram(aes(color = sex), fill = \"white\",\r\n                   position = \"identity\") +\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\")) \r\n\r\n# changer manuellement la couleur de remplissage et de contour \r\na + geom_histogram(aes(color = sex, fill = sex),\r\n                         alpha = 0.4, position = \"identity\") +\r\n  scale_fill_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\")) +\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\"))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/013-ggplot-histogram-geom_histogram-change-color-by-groups-1.png\" width=\"326.4\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/013-ggplot-histogram-geom_histogram-change-color-by-groups-2.png\" width=\"326.4\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"combiner-lhistogramme-et-les-courbes-de-densite\" class=\"section level2\">\n<h2>Combiner l\u2019histogramme et les courbes de densit\u00e9<\/h2>\n<ul>\n<li>Cr\u00e9er un histogramme avec les valeurs de densit\u00e9 sur l\u2019axe des y (au lieu des valeurs de comptage).<\/li>\n<li>Ajout d\u2019un graphe de densit\u00e9 avec un graphe de densit\u00e9 transparent<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Histogramme avec graphe de densit\u00e9\r\na + geom_histogram(aes(y = stat(density)), \r\n                   colour=\"black\", fill=\"white\") +\r\n  geom_density(alpha = 0.2, fill = \"#FF666666\") \r\n     \r\n\r\n# Colorer par groupes\r\na + geom_histogram(aes(y = stat(density), color = sex), \r\n                   fill = \"white\",position = \"identity\")+\r\n  geom_density(aes(color = sex), size = 1) +\r\n  scale_color_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\/013-ggplot-histogram-geom_histogram-combine-density-and-histogram-1.png\" width=\"316.8\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/013-ggplot-histogram-geom_histogram-combine-density-and-histogram-2.png\" width=\"316.8\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"conclusion\" class=\"section level2\">\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>Cet article d\u00e9crit comment cr\u00e9er des histogrammes \u00e0 l\u2019aide du package ggplot2.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un histogramme est une alternative au graphe de densit\u00e9 pour visualiser la distribution d&rsquo;une variable continue. 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