2 La grammaire des graphiques

Dans ce chapitre nous expliquons la grammaire des graphiques, un modèle puissant pour décrire une vaste gamme de visualisations de données. Après avoir lu ce chapitre, vous serez en mesure

De citer les avantages de la grammaire des graphiques par rapport aux systèmes précédents de visualisation de données
D’installer le package R animint2
De traduire les esquisses de graphique en code ggplot dans R
D’afficher des ggplots sur des pages web en utilisant animint2
De créer des ggplots multicouches (avec plusieurs geoms)
De créer des ggplots avec facettes

2.1 Historique et objectifs de la grammaire des graphiques

La plupart des systèmes informatiques d’analyse de données offrent des fonctions de création de graphiques pour visualiser les tendances des données. Les systèmes les plus anciens proposent des fonctions très générales permettant de tracer les éléments de base d’un graphique, tels que des lignes et des points (par exemple, les packages graphics et grid dans R). Si vous utilisez l’un de ces systèmes généraux, vous devez assembler vous-même les composants pour obtenir un graphique significatif et interprétable. L’avantage des systèmes généraux réside dans le peu de limites imposées aux types de graphiques qui peuvent être créés. Leur principal inconvénient est qu’ils ne fournissent généralement pas de fonctions permettant d’automatiser les tâches courantes (axes, panneaux, légendes).

Pour remédier aux inconvénients de ces systèmes de tracé généraux, des packages de visualisation tels que lattice ont été développés (Sarkar, 2008). Ils disposent de plusieurs types de graphiques prédéfinis et fournissent une fonction dédiée à la création de chaque type de graphique. Par exemple, lattice fournit la fonction bwplot pour créer des diagrammes en boîte et des boîtes à moustaches. L’avantage de ces systèmes est qu’ils facilitent grandement la création de graphiques complets avec légendes et panneaux. Par contre, ils ont l’inconvénient d’offrir un ensemble de types de graphiques prédéfinis, ce qui fait qu’il n’est pas facile de créer des graphiques plus complexes.

Les nouveaux systèmes basés sur la grammaire des graphiques se situent entre ces deux extrêmes. Ensuite, Leland Wilkinson propose la grammaire des graphiques pour décrire et créer un grand éventail de graphiques (Wilkinson, 2005). Hadley Wickham implémente ultérieurement plusieurs idées de la grammaire des graphiques dans le package R ggplot2 (Wickham, 2009). Le package ggplot2 présente plusieurs avantages par rapport aux systèmes précédents.

Comme les systèmes généraux, et contrairement à lattice, ggplot2 impose peu de limites aux types de graphiques qui peuvent être créés (il n’y a pas de types de graphiques prédéfinis).
Contrairement aux systèmes généraux, et à l’instar de lattice, ggplot2 permet d’inclure facilement des éléments de graphique courants tels que des axes, des panneaux et des légendes.
Puisque ggplot2 est basé sur la grammaire des graphiques, il est nécessaire de mapper explicitement les variables de données aux propriétés visuelles. Plus loin dans ce chapitre, nous expliquerons comment ce mappage permet la création d’esquisses qui peuvent être directement traduites en code R.

Enfin, tous les systèmes évoqués précédemment sont destinés à la création de graphiques statiques, qui peuvent être visualisés aussi bien sur un écran d’ordinateur que sur du papier. Cependant, le sujet principal de ce manuel est animint2, un package R pour les graphiques interactifs. Contrairement aux graphiques statiques, les graphiques interactifs sont conçus pour être visualisés sur un ordinateur équipé d’une souris et d’un clavier pour interagir avec le graphique. Étant donné que de nombreux concepts des graphiques statiques sont également utiles dans les graphiques interactifs, le package animint2 est implémenté en tant que fork du package ggplot2. Dans ce chapitre, nous présenterons les principales caractéristiques de ggplot2 qui seront également utiles pour la conception de graphiques interactifs dans les chapitres suivants.

En 2013, Toby Dylan Hocking et ses étudiants ont créé le package animint, qui dépend du package ggplot2. Cependant, de 2014 à 2017, ggplot2 a introduit de nombreux changements incompatibles avec la grammaire interactive du package animint, ce qui a conduit en 2018, à la création du package animint2 qui copie les parties pertinentes du package ggplot2. Désormais, animint2 peut être utilisé sans que ggplot2 soit installé. Il est en fait conseillé d’utiliser library(animint2) sans utiliser library(ggplot2). On peut cependant utiliser animint2 avec des packages qui importent ggplot2 (sans l’attacher). À titre d’exemple, voir le Chapitre 16 qui utilise le package penaltyLearning (lequel importe ggplot2).

2.2 Installer et attacher animint2

Pour installer la dernière version d’ animint2 à partir du dépôt CRAN,

if(!requireNamespace("animint2"))install.packages("animint2")

Loading required namespace: animint2

Pour installer une version de développement encore plus récente d’ animint2 depuis GitHub,

if(!requireNamespace("animint2")){
  if(!requireNamespace("remotes"))install.packages("remotes")
  remotes::install_github("tdhock/animint2")
}

Une fois que vous avez installé animint2, vous pouvez charger et attacher toutes ses fonctions exportées via :

library(animint2)

2.3 Traduire des esquisses en ggplots

Dans cette section, nous expliquons comment traduire une esquisse de graphique en code R. Dans ce livre, nous utilisons le mot « esquisse » dans le sens « Première forme, traitée à grands traits et généralement en dimensions réduites, de l’œuvre projetée » (Larousse). Nous allons souvent présenter une esquisse, dessinée à la main, pour donner l’idée du graphique qu’on veut créer, avant d’écrire le code nécessaire. Chaque esquisse va comporter certains éléments qui nous permettra de facilement écrire le code correspondant. Avant d’écrire le code R pour un graphique que vous voulez créer, nous vous encourageons de faire vos propres esquisses à la main, soit dans un cahier, soit sur un tableau. Nous utilisons comme exemple un ensemble de données de la Banque mondiale. Commençons par charger et examiner un sous-ensemble de ces données.

data(BanqueMondiale, package="animint2fr")
BanqueMondiale$Region <- sub(
  " (all income levels)", "", BanqueMondiale$région, fixed=TRUE)
subset(BanqueMondiale, pays=="Canada" & année==2010)

     iso2c country year fertility.rate life.expectancy population
1959    CA  Canada 2010         1.6269         80.7978   34126547
     GDP.per.capita.Current.USD 15.to.25.yr.female.literacy iso3c        region
1959                   46211.53                          NA   CAN North America
     capital longitude latitude            income        lending
1959  Ottawa  -75.6919  45.4215 High income: OECD Not classified
               Region           région espérance.de.vie taux.de.fertilité année
1959 Amérique du Nord Amérique du Nord          80.7978            1.6269  2010
       pays PIB.par.habitant.USD alphabétisation              revenu
1959 Canada             46211.53              NA Revenu élevé : OCDE

dim(BanqueMondiale)

[1] 11342    24

Le jeu de données BanqueMondiale comprend des mesures telles que le taux de fertilité et l’espérance de vie pour chaque pays sur la période 1960-2010. Le code ci-dessus imprime la ligne pour Canada en 2010, ainsi que la dimension (lignes 11342 et colonnes 24) du tableau de données. Supposons que nous voulions voir s’il existe une relation entre l’espérance de vie et le taux de fertilité. Nous pourrions fixer une année, puis utiliser ces deux variables de données dans un nuage de points. L’esquisse ci-dessous contient les principaux éléments de cette visualisation de données.

L’esquisse ci-dessus montre l’espérance de vie sur l’axe horizontal (x), le taux de fertilité sur l’axe vertical (y) et une légende pour la région. Ces éléments de l’esquisse peuvent être directement traduits en code R à l’aide de la méthode suivante. Tout d’abord, nous devons construire un tableau de données comportant une ligne par pays pour l’année 1975, et des colonnes nommées espérance.de.vie, taux.de.fertilité, et région. Le jeu de données BanqueMondiale possède déjà ces colonnes, il suffit donc de considérer le sous-ensemble pour l’année 1975 :

BanqueMondiale1975 <- subset(BanqueMondiale, année==1975)
subset(BanqueMondiale1975, pays=="Canada")

     iso2c country year fertility.rate life.expectancy population
1924    CA  Canada 1975          1.824        73.52171   23209000
     GDP.per.capita.Current.USD 15.to.25.yr.female.literacy iso3c        region
1924                   7354.268                          NA   CAN North America
     capital longitude latitude            income        lending
1924  Ottawa  -75.6919  45.4215 High income: OECD Not classified
               Region           région espérance.de.vie taux.de.fertilité année
1924 Amérique du Nord Amérique du Nord         73.52171             1.824  1975
       pays PIB.par.habitant.USD alphabétisation              revenu
1924 Canada             7354.268              NA Revenu élevé : OCDE

Le code ci-dessus imprime la ligne pour Canada en 1975. L’étape suivante consiste à utiliser les notes de l’esquisse pour coder un ggplot avec aes() qui fait correspondence entre variables et propriétés visuelles :

nuage_de_points <- ggplot()+
  geom_point(
    mapping=aes(x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région),
    data=BanqueMondiale1975)
nuage_de_points

Warning: Removed 27 rows containing missing values (geom_point).

La fonction aes() est appelée avec les noms des propriétés visuelles (x, y, color) et les valeurs des variables de données correspondantes (espérance.de.vie, taux.de.fertilité, région) Cette correspondance est appliquée aux variables du tableau de données BanqueMondiale1975, afin de créer les propriétés du geom_point. Le ggplot a été sauvegardé dans une variable nommée nuage_de_points qui, lorsqu’imprimé sur la ligne de commande R, affiche le graphique sur un périphérique graphique. Notez que nous avons automatiquement une légende région en couleur.

2.4 Afficher des ggplots sur des pages web à l’aide d’animint

Cette section explique comment animint2 peut être utilisé pour afficher des ggplots sur des pages web. Le ggplot de la section précédente peut être affiché avec animint2, en utilisant la fonction animint

animint(nuage_de_points)

Lors de l’exécution du code ci-dessus, si l’animint ne s’affiche pas dans votre navigateur web pour une raison quelconque (par exemple si vous voyez une page web vierge), veuillez consulter notre FAQ qui vous aidera à trouver une solution. La fonction animint() crée une liste de classe "animint", puis R exécute la fonction print.animint() grâce au système d’objets S3. La fonction print.animint() fait appel ensuite à notre compilateur, qui prend la liste en entrée et qui produit une page web avec une visualisation de données. Le compilateur est la fonction animint2dir() qui compile nuage_de_points en un dossier de fichiers de données (CSV) et de codes (HTML, JavaScript) qui peuvent être affichés dans un navigateur web.

Lorsqu’il est visualisé dans un navigateur web, le graphique animint devrait être pratiquement identique aux versions statiques produites par les périphériques graphiques R standard, à la différence que la légende de la région est interactive : en cliquant sur une entrée de la légende, les points de cette couleur sont cachés ou affichés.

Exercice: essayez de modifier le contenu du aes() du ggplot, puis de créer une nouvelle visualisation. Les variables quantitatives comme population sont mieux représentées par les axes (x ou y) ou par la taille du cercle (size). Les variables qualitatives comme lending sont mieux représentées en utilisant les propriétés visuelles color ou fill.

2.5 Graphiques multicouches (plusieurs geoms)

Dans les ggplots, nous utilisons le mot « couche » comme synonym de « geom » comme geom_point que nous avons utilisé ci-dessus. Il existe d’autres geoms comme geom_line et geom_path qu’on peut utiliser pour dessiner les courbes. On appelle un graphique « multicouche » quand on utilise plusieurs geoms dans le même graphique, dessinés les uns sur les autres. Un graphique multicouche est utile lorsque vous souhaitez afficher plusieurs geoms ou ensembles de données différents dans le même graphique. Par exemple, considérons l’esquisse suivante qui ajoute une couche de geom_path à la visualisation de données précédente.

Notez que l’esquisse ci-dessus comprend deux geoms différents (point et path). Les deux geoms partagent une définition commune des éléments x, y, et color, mais avec des ensembles de données différents.

Nous traduisons ci-dessous cette esquisse en code R.

BanqueMondialeAvant1975 <- subset(
  BanqueMondiale, 1970 <= année & année <= 1975)
gg_deux_couches <- nuage_de_points+
  geom_path(aes(
    x=espérance.de.vie, 
    y=taux.de.fertilité, 
    color=région,
    group=pays),
    data=BanqueMondialeAvant1975)
vis.deux.couches <- animint(gg_deux_couches)
vis.deux.couches

Dans le code ci-dessus, nous faisons un nouveau jeu de données BanqueMondialeAvant1975, et ensuite nous rajoutons un geom_path au nuage_de_points ce qui donnne gg_deux_couches, un ggplot avec deux couches. Ensuite nous sauvegardons la valeur rendue de l’appel à animint() dans l’objet vis.deux.couches, qu’on imprime pour l’afficher. Dans ce manuel, nous utiliserons souvent des noms de variables commençant par vis pour désigner les objets de classe "animint", qui sont en fait des listes de ggplots et d’options.

Le graphique ci-dessus est une visualisation de données avec deux couches :

le geom_point montre l’espérance de vie, le taux de fertilité et la région de tous les pays en 1975.
le geom_path montre les mêmes variables pour les cinq années précédentes.

L’ajout de geom_path montre comment les pays ont changé au fil du temps. Les données de la plupart des pays se sont déplacées vers la droite et vers le bas, ce qui signifie une espérance de vie plus élevée et un taux de fertilité plus faible. Il y a cependant quelques exceptions. Par exemple, les deux pays d’Asie de l’Est situés en bas à gauche ont vu leur espérance de vie diminuer au cours de cette période. Par ailleurs, certains pays ont vu leur taux de fertilité augmenter.

Exercice: essayez de remplacer la légende région par une légende revenu. Indice : vous devez utiliser la même spécification aes(color=revenu) pour tous les geoms. Vous pouvez utiliser scale_color_manual avec une palette de couleurs séquentielle, voir RColorBrewer::display.brewer.all(type="seq") et lire l’annexe pour plus de détails.

Pouvons-nous ajouter le nom des pays à la visualisation de données ? Ci-dessous, nous ajoutons une autre couche avec une étiquette de texte pour le nom de chaque pays.

gg_trois_couches <- gg_deux_couches+
  geom_text(aes(
    x=espérance.de.vie, 
    y=taux.de.fertilité, 
    color=région,
    label=pays),
    data=BanqueMondiale1975)
animint(gg_trois_couches)

Cette visualisation n’est pas très facile à lire, car il y a beaucoup d’étiquettes de texte qui se chevauchent. La légende interactive des régions aide un peu, puisqu’elle permet à l’utilisateur de masquer les données des régions sélectionnées. Cependant, ce serait encore mieux si l’utilisateur pouvait afficher et masquer le texte pour les pays individuellement. Ce type d’interaction peut être réalisé en utilisant les mots-clés showSelected et clickSelects que nous expliquons dans les chapitres 3 et 4.

Pour l’instant, passons à une des grandes forces d’animint : la visualisation de données à l’aide de plusieurs graphiques interconnectés.

2.6 Visualisations avec plusieurs ggplots interconnectés

L’utilisation de plusieurs ggplots est utile lorsque vous souhaitez présenter des plusieurs jeux de données, ou bien plusieurs façons de regarder un seul jeu de données. Dans ce genre de visualisation, il est courant d’utiliser au moins deux ggplots :

un pour afficher un résumé ou survol de données, qu’on peut cliquer pour sélectionner un sous-ensemble d’intêret,
un pour afficher plus de détails pour les données sélectionnées.

Prenons l’exemple d’une visualisation comportant deux graphiques : une série temporelle avec les données de la Banque mondiale de 1960 à 2010 (sommaire) et un nuage de points avec les données de 1975 (détails). Nous esquissons ci-dessous le graphique des séries temporelles.

Notez que l’esquisse ci-dessus peut être directement traduite dans le code R ci-dessous. Nous copions ensuite la visualisation existante (vis.deux.couches), puis nous rajoutons un ggplot à un nouvel élément nommé timeSeries.

vis.deux.graphes <- vis.deux.couches
vis.deux.graphes$timeSeries <- ggplot()+
  geom_line(aes(
    x=année, 
    y=taux.de.fertilité, 
    color=région, 
    group=pays),
    data=BanqueMondiale)

Il en résulte une liste nommée de deux éléments (les deux éléments sont des ggplots de classe gganimint).

summary(vis.deux.graphes)

           Length Class     Mode
plot1      9      gganimint list
timeSeries 9      gganimint list

On peut imprimer ou afficher cette liste de visualisation de données en tapant son nom. Puisque la liste contient deux ggplots, animint2 affiche la visualisation de données sous la forme de deux graphiques liés.

vis.deux.graphes

La visualisation de données ci-dessus contient deux ggplots, qui mappent chacun différentes variables de données sur le plan horizontal x. La série temporelle utilise aes(x=année) et montre un résumé des valeurs du taux de fertilité pour toutes les années. Le nuage de points utilise aes(x=espérance.de.vie) et montre les détails de la relation entre le taux de fertilité et l’espérance de vie en 1975.

Essayez de cliquer sur une entrée de légende dans le nuage de points ou dans la série temporelle ci-dessus. Vous devriez voir les données et les légendes des deux graphiques se mettre à jour simultanément. Étant donné que aes(color=région) a été spécifié pour les deux graphiques, animint crée une seule variable de sélection partagée appelée région. Cliquer sur l’une des légendes a pour effet de mettre à jour l’ensemble des régions sélectionnées, animint met donc à jour les légendes et les données dans les deux graphiques en conséquence. Il s’agit du mécanisme principal utilisé par animint pour créer des visualisations de données interactives avec des graphiques liés, nous en discuterons plus en détail dans les deux prochains chapitres.

Exercice: utilisez animint pour créer une visualisation de données avec trois graphiques, en créant une liste avec trois ggplots. Par exemple, vous pouvez ajouter une série temporelle d’une autre variable de données telle que espérance.de.vie ou population.

Notez que les deux ggplots mappent la variable taux.de.fertilité sur l’axe y. Cependant, comme il s’agit de deux graphiques distincts, les plages de leurs axes y sont calculées séparément. Cela signifie que même lorsque les deux graphiques sont affichés côte à côte, les deux axes y ne sont pas exactement alignés. C’est problématique, la visualisation des données serait plus facile à décoder si chaque unité d’espace vertical représentait la même quantité de taux de fertilité. Pour obtenir cet effet, nous utilisons les facettes dans la section suivante.

2.7 Visualisation de données avec plusieurs panneaux (facettes)

Un ggplot peut avoir des facettes (panneaux), qui sont des sous-graphiques, chacun d’eux présentant un sous-ensemble de données différent. On utilise le mot « facette » pour les fonctions facet_* correspondantes. L’un des principaux atouts de ggplots est qu’il est relativement facile de créer différents types de graphiques avec plusieurs facettes. Les facettes peuvent servir deux objectifs différentes :

L’alignement des axes de plusieurs graphiques connexes contenant différents geoms. Cette technique facilite la comparaison entre plusieurs geoms différents et est également utile pour la visualisation interactive des données.
La division des données d’un geom en plusieurs panneaux. Cette technique facilite la comparaison entre des sous-ensembles de données mais elle est moins utile pour la visualisation interactive de données (l’interactivité peut souvent la remplacer et produire le même effet comparatif pour les sous-ensembles de données).

2.7.1 Des geoms distincts dans chaque panneau (axes alignés)

Nous commençons par expliquer comment les facettes sont utiles pour aligner les axes quand on veut afficher des différents geoms dans chaque facette. Considérons l’esquisse ci-dessous qui contient un graphique avec deux panneaux.

Notez que les deux panneaux tracent des geoms différents, chacun avec son propre aes(). Le geom_point et le geom_path dans le panneau de gauche ont x=espérance.de.vie, et le geom_line du panneau de droite a x=année . Notez également que nous avons écrit facet=x.var, nous devons donc ajouter une variable x.var à chacun des trois ensembles de données. Nous traduisons cette esquisse en code R ci-dessous.

add.x.var <- function(df, x.var){
  data.frame(df, x.var=factor(x.var, c("espérance de vie", "année")))
}
(vis.aligné <- animint(
  scatter=ggplot()+
    theme_bw()+
    theme_animint(width=600)+
    geom_point(aes(
      x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région),
      data=add.x.var(BanqueMondiale1975, "espérance de vie"))+
    geom_path(aes(
      x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région,
      group=pays),
      data=add.x.var(BanqueMondialeAvant1975, "espérance de vie"))+
    geom_line(aes(
      x=year, y=taux.de.fertilité, color=région, group=pays),
      data=add.x.var(BanqueMondiale, "année"))+
    xlab("")+
    facet_grid(. ~ x.var, scales="free")))

La visualisation de données ci-dessus contient un seul ggplot avec deux panneaux et trois couches. Le panneau de gauche montre les geom_point et geom_path et le panneau de droite montre les geom_line. Les panneaux ont un axe commun pour le taux de fertilité, ce qui permet de comparer directement le geom_line du panneau des séries temporelles avec le geom_point et le geom_path du panneau du nuage de points.

Il est à noter que nous avons utilisé la méthode add.x.var pour ajouter une variable x.var à chaque ensemble de données, puis nous avons utilisé cette variable dans la fonction facet_grid(scales="free"). Nous appelons cette méthode Ajouter une variable ensuite des facettes. Elle est généralement utile pour créer une visualisation de données à plusieurs panneaux avec des axes alignés. Ainsi, pour changer l’ordre des panneaux dans la visualisation, il nous suffirait de modifier l’ordre des niveaux de facteurs dans la définition de add.x.var .

Notez également que theme_bw() fait les bordures de panneaux noires et des fonds de panneaux blancs, et que theme(panel.margin=0) pourrait être utilisé pour supprimer l’espacement entre les panneaux. Cette élimination libère de l’espace pour les panneaux, ce qui permet de mettre l’accent sur les données. Nous appelons cette méthode Les facettes économes en espace, elle est généralement utile dans tout ggplot avec des facettes.

Dans la visualisation ci-dessus, les étiquettes de texte se chevauchent un peu, ce qui peut être corrigé par l’une des méthodes suivantes (exercice pour le lecteur).

en utilisant l’argument breaks de scale_x_continuous()
en réduisant la taille du texte avec theme() et element_text()
en augmentant la largeur du graphique à l’aide de theme_animint() voir le Chapitre 6 pour plus d’informations.

2.7.2 Facettes pour comparaison des sous-ensembles de données

La deuxième raison d’utiliser des graphes avec plusieurs panneaux dans une visualisation de données est de comparer des sous-ensembles d’observations. Cette approche facilite la comparaison entre les sous-ensembles de données et peut être utilisée dans au moins deux situations différentes :

L’ensemble de données d’un geom comporte trop d’observations pour être visualisé efficacement dans un seul panneau.
Vous souhaitez comparer différents sous-ensembles de données tracées pour un geom

Prenons l’exemple de l’esquisse ci-dessous.

Notez que les trois panneaux tracent les deux mêmes geoms, geom_point et geom_path. Puisque facet=afficher.année et qu’il y a trois panneaux, nous devrons créer des tableaux de données qui auront trois valeurs pour la variable afficher.année. Le geom_point ne contient des données que pour 3 ans, et le tableau geom_path a des données pour 15 ans (mais 3 valeurs de afficher.année). Le code ci-dessous crée ces deux ensembles de données pour trois années de l’ensemble de données de la Banque mondiale.

afficher.point.list <- list()
afficher.path.list <- list()
for(afficher.année in c(1975, 1985, 1995)){
  afficher.point.list[[paste(afficher.année)]] <- data.frame(
    afficher.année, subset(
      BanqueMondiale, année==afficher.année))
  afficher.path.list[[paste(afficher.année)]] <- data.frame(
    afficher.année, subset(
      BanqueMondiale,
      afficher.année - 5 <= année & année <= afficher.année))
}
afficher.point <- do.call(rbind, afficher.point.list)
afficher.path <- do.call(rbind, afficher.path.list)

Nous avons utilisé une boucle for sur trois valeurs de afficher.année, la variable que nous utiliserons plus tard dans facet_grid. Pour chaque valeur de afficher.année nous stockons un sous-ensemble de données sous la forme d’un élément nommé d’une liste. Après la boucle for, nous utilisons do.call avec rbind pour combiner les sous-ensembles de données. Il s’agit d’un exemple de la méthode Liste de tableau de données qui est généralement utile pour la visualisation interactive des données.

Ci-dessous, nous appliquons les facettes sur la variable afficher.année pour créer une visualisation de données avec trois panneaux.

animint(
  scatter=ggplot()+
    geom_point(aes(
      x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région),
      data=afficher.point)+
    geom_path(aes(
      x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région,
      group=pays),
      data=afficher.path)+
    facet_grid(. ~ afficher.année)+
    theme_bw())

La visualisation de données ci-dessus contient un seul ggplot avec trois facettes. Elle montre une plus grande partie de l’ensemble des données de la Banque mondiale que les visualisations précédentes qui ne montraient que les données de 1975. Cependant, elle ne montre qu’un sous-ensemble de données relativement restreint. Vous pourriez être tenté d’utiliser un panneau pour afficher chaque année (pas seulement 1975, 1985 et 1995). Sachez toutefois que ce type de visualisation de données à plusieurs panneaux fonctionne bien seulement s’il y a un nombre limité de sous-ensembles de données. Au-delà d’une dizaine de panneaux, il devient difficile de voir toutes les données simultanément, et donc de faire des comparaisons significatives.

Au lieu de montrer toutes les données à la fois, nous pouvons créer une visualisation de données animée qui présente à l’observateur différents sous-ensembles de données au fil du temps. Dans le chapitre suivant nous montrerons comment le nouveau mot-clé showSelected peut être utilisé pour réaliser une animation, et nous révélerons plus de détails sur cet ensemble de données.

2.8 Résumé du chapitre et exercices

Ce chapitre a présenté les bases de la visualisation de données statiques avec ggplot2. Nous avons montré comment animint peut être utilisé pour afficher une liste de ggplots dans un navigateur web. Nous avons expliqué comment ggplot2 facilite la création de graphiques avec plusieurs couches, et plusieurs facettes.

Exercices :

Quels sont les trois principaux avantages de ggplot2 par rapport aux systèmes antérieurs tels que grid et lattice ?
Pourquoi utiliserait-on plusieurs couches dans un même graphique ?
Quelles sont les deux raisons différentes de créer des graphiques à plusieurs facettes ? Laquelle est plus utile dans les visualisations interactives ?
Définissons “A < B” comme signifiant qu’“un B peut contenir plusieurs A”. Laquelle des affirmations suivantes est vraie ?
- ggplot < panel
- panel < ggplot
- ggplot < animint
- animint < ggplot
- layer < panel
- panel < layer
- layer < ggplot
- ggplot < layer
Dans les facettes vis.alignée, pourquoi est-il important d’utiliser l’argument scales="free" ?
Dans vis.alignée nous avons montré un ggplot avec un panneau de nuage de points à gauche et un panneau de séries temporelles à droite. Réalisez une autre version de la visualisation de données avec le panneau des séries temporelles à gauche et le panneau du nuage de points à droite.
Dans vis.alignée le nuage de points affiche le taux de fertilité et l’espérance de vie, mais la série chronologique n’affiche que le taux de fertilité. Réalisez une autre version de la visualisation de données qui montre les deux séries temporelles. Indice : utilisez les panneaux horizontaux et verticaux dans facet_grid.
Utilisez aes(size=population) dans le nuage de points pour indiquer la population de chaque pays. Indice : scale_size_animint(pixel.range=c(5, 10)) signifie que des cercles d’un rayon de 5/10 pixels doivent être utilisés pour représenter la population minimale/maximale.
Créez une visualisation de données à plusieurs panneaux qui montre chaque année des données BanqueMondiale dans un différent panneau. Quelles sont les limites de l’utilisation de graphiques statiques pour visualiser ces données ?
Créez un vis.alignée en utilisant un système de tracé qui n’est pas basé sur la grammaire des graphiques. Par exemple, vous pouvez utiliser les fonctions du package graphics dans R (plot,points,lines etc.), ou matplotlib en Python. Quels sont les avantages de ggplot2 et animint ?

Ensuite, dans le Chapitre 3 nous expliquons le mot-clé showSelected, qui nous permettra de préciser l’intéractivité ainsi que l’animation.

--- title: La grammaire des graphiques format: html: page-layout: full --- ```{r} #| echo: false knitr::opts_chunk$set(fig.path="Ch02-figures/") ``` Dans ce chapitre nous expliquons la grammaire des graphiques, un modèle puissant pour décrire une vaste gamme de visualisations de données.  Après avoir lu ce chapitre, vous serez en mesure  * De citer les avantages de la grammaire des graphiques par rapport aux systèmes précédents de visualisation de données  * D'installer le package R `animint2`  * De traduire les esquisses de graphique en code ggplot dans R  * D'afficher des ggplots sur des pages web en utilisant `animint2`  * De créer des ggplots multicouches (avec plusieurs geoms)  * De créer des ggplots avec facettes  ## Historique et objectifs de la grammaire des graphiques {#history}  La plupart des systèmes informatiques d'analyse de données offrent des fonctions de création de graphiques pour visualiser les tendances des données.  Les systèmes les plus anciens proposent des fonctions très générales permettant de tracer les éléments de base d'un graphique, tels que des lignes et des points (par exemple, les packages `graphics` et `grid` dans R).  Si vous utilisez l'un de ces systèmes généraux, vous devez assembler vous-même les composants pour obtenir un graphique significatif et interprétable.  L'avantage des systèmes généraux réside dans le peu de limites imposées aux types de graphiques qui peuvent être créés.  Leur principal inconvénient est qu'ils ne fournissent généralement pas de fonctions permettant d'automatiser les tâches courantes (axes, panneaux, légendes).  Pour remédier aux inconvénients de ces systèmes de tracé généraux, des packages de visualisation tels que `lattice` ont été développés ([Sarkar, 2008](http://lmdvr.r-forge.r-project.org/figures/figures.html)).  Ils disposent de plusieurs types de graphiques prédéfinis et fournissent une fonction dédiée à la création de chaque type de graphique.  Par exemple, `lattice` fournit la fonction `bwplot` pour créer des diagrammes en boîte et des boîtes à moustaches.  L'avantage de ces systèmes est qu'ils facilitent grandement la création de graphiques complets avec légendes et panneaux.  Par contre, ils ont l'inconvénient d'offrir un ensemble de types de graphiques prédéfinis, ce qui fait qu'il n'est pas facile de créer des graphiques plus complexes.  Les nouveaux systèmes basés sur la grammaire des graphiques se situent entre ces deux extrêmes.  Ensuite, Leland Wilkinson propose la grammaire des graphiques pour décrire et créer un grand éventail de graphiques ([Wilkinson, 2005](http://www.springer.com/us/book/9780387245447?wt_mc=GoogleBooks.GoogleBooks.3.EN&token=gbgen#otherversion=9780387286952)).  Hadley Wickham implémente ultérieurement plusieurs idées de la grammaire des graphiques dans le package R `ggplot2` ([Wickham, 2009](https://www.amazon.com/dp/0387981403/ref=cm_sw_su_dp?tag=ggplot2-20)).  Le package `ggplot2` présente plusieurs avantages par rapport aux systèmes précédents.  * Comme les systèmes généraux, et contrairement à `lattice`, `ggplot2` impose peu de limites aux types de graphiques qui peuvent être créés (il n'y a pas de types de graphiques prédéfinis).  * Contrairement aux systèmes généraux, et à l'instar de `lattice`, `ggplot2` permet d'inclure facilement des éléments de graphique courants tels que des axes, des panneaux et des légendes.  * Puisque `ggplot2` est basé sur la grammaire des graphiques, il est nécessaire de mapper explicitement les variables de données aux propriétés visuelles. Plus loin dans ce chapitre, nous expliquerons comment ce mappage permet la création d'esquisses qui peuvent être directement traduites en code R.  Enfin, tous les systèmes évoqués précédemment sont destinés à la création de graphiques statiques, qui peuvent être visualisés aussi bien sur un écran d'ordinateur que sur du papier.  Cependant, le sujet principal de ce manuel est `animint2`, un package R pour les graphiques interactifs.  Contrairement aux graphiques statiques, les graphiques interactifs sont conçus pour être visualisés sur un ordinateur équipé d'une souris et d'un clavier pour interagir avec le graphique.  Étant donné que de nombreux concepts des graphiques statiques sont également utiles dans les graphiques interactifs, le package `animint2` est implémenté en tant que fork du package `ggplot2`.  Dans ce chapitre, nous présenterons les principales caractéristiques de `ggplot2` qui seront également utiles pour la conception de graphiques interactifs dans les chapitres suivants.  En 2013, Toby Dylan Hocking et ses étudiants ont créé le package `animint`, qui dépend du package `ggplot2`.  Cependant, de 2014 à 2017, `ggplot2` a introduit de nombreux changements incompatibles avec la grammaire interactive du package `animint`,  ce qui a conduit en 2018, à la création du package `animint2` qui copie les parties pertinentes du package `ggplot2`.  Désormais, `animint2` peut être utilisé sans que `ggplot2` soit installé.  Il est en fait conseillé d'utiliser `library(animint2)` sans utiliser `library(ggplot2)`.  On peut cependant utiliser `animint2` avec des packages qui importent `ggplot2` (sans l'attacher).  À titre d'exemple, voir le [Chapitre 16](Ch16-change-point.html) qui utilise le package `penaltyLearning` (lequel importe `ggplot2`). ## Installer et attacher animint2 {#installing}  Pour installer la dernière version d' `animint2` à partir du dépôt CRAN,  ```{r} if(!requireNamespace("animint2"))install.packages("animint2") ```  Pour installer une version de développement encore plus récente d' `animint2` depuis GitHub,  ```{r} if(!requireNamespace("animint2")){ if(!requireNamespace("remotes"))install.packages("remotes") remotes::install_github("tdhock/animint2") } ```  Une fois que vous avez installé `animint2`, vous pouvez charger et attacher toutes ses fonctions exportées via :  ```{r} library(animint2) ```  ## Traduire des esquisses en ggplots {#sketching}  Dans cette section, nous expliquons comment traduire une esquisse de graphique en code R. Dans ce livre, nous utilisons le mot « esquisse » dans le sens « Première forme, traitée à grands traits et généralement en dimensions réduites, de l'œuvre projetée » ([Larousse](https://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/esquisse/31075)). Nous allons souvent présenter une esquisse, dessinée à la main, pour donner l'idée du graphique qu'on veut créer, avant d'écrire le code nécessaire. Chaque esquisse va comporter certains éléments qui nous permettra de facilement écrire le code correspondant. Avant d'écrire le code R pour un graphique que vous voulez créer, nous vous encourageons de faire vos propres esquisses à la main, soit dans un cahier, soit sur un tableau.  Nous utilisons comme exemple un ensemble de données de la Banque mondiale. Commençons par charger et examiner un sous-ensemble de ces données.  ```{r} data(BanqueMondiale, package="animint2fr") BanqueMondiale$Region <- sub( " (all income levels)", "", BanqueMondiale$région, fixed=TRUE) subset(BanqueMondiale, pays=="Canada" & année==2010) dim(BanqueMondiale) ```  Le jeu de données `BanqueMondiale` comprend des mesures telles que le taux de fertilité et l'espérance de vie pour chaque pays sur la période 1960-2010.  Le code ci-dessus imprime la ligne pour Canada en 2010, ainsi que la dimension (lignes `r nrow(BanqueMondiale)` et colonnes `r ncol(BanqueMondiale)`) du tableau de données.  Supposons que nous voulions voir s'il existe une relation entre l'espérance de vie et le taux de fertilité.  Nous pourrions fixer une année, puis utiliser ces deux variables de données dans un nuage de points.  L'esquisse ci-dessous contient les principaux éléments de cette visualisation de données.  ![World Bank scatterplot](Ch02-viz-scatter.png)  L'esquisse ci-dessus montre l'espérance de vie sur l'axe horizontal (`x`), le taux de fertilité sur l'axe vertical (`y`) et une légende pour la région.  Ces éléments de l'esquisse peuvent être directement traduits en code R à l'aide de la méthode suivante.  Tout d'abord, nous devons construire un tableau de données comportant une ligne par pays pour l'année 1975, et des colonnes nommées `espérance.de.vie`, `taux.de.fertilité`, et `région`.  Le jeu de données `BanqueMondiale` possède déjà ces colonnes, il suffit donc de considérer le sous-ensemble pour l'année 1975 :  ```{r} BanqueMondiale1975 <- subset(BanqueMondiale, année==1975) subset(BanqueMondiale1975, pays=="Canada") ```  Le code ci-dessus imprime la ligne pour Canada en 1975.  L'étape suivante consiste à utiliser les notes de l'esquisse pour coder un ggplot avec `aes()` qui fait correspondence entre variables et propriétés visuelles :  ```{r Ch02-viz-scatter-ggplot} nuage_de_points <- ggplot()+ geom_point( mapping=aes(x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région), data=BanqueMondiale1975) nuage_de_points ```  La fonction `aes()` est appelée avec les noms des propriétés visuelles (`x`, `y`, `color`) et les valeurs des variables de données correspondantes (`espérance.de.vie`, `taux.de.fertilité`, `région`)  Cette correspondance est appliquée aux variables du tableau de données `BanqueMondiale1975`, afin de créer les propriétés du `geom_point`.  Le ggplot a été sauvegardé dans une variable nommée `nuage_de_points` qui, lorsqu'imprimé sur la ligne de commande R, affiche le graphique sur un périphérique graphique.  Notez que nous avons automatiquement une légende `région` en couleur. ## Afficher des ggplots sur des pages web à l'aide d'animint {#rendering-with-animint}  Cette section explique comment `animint2` peut être utilisé pour afficher des ggplots sur des pages web.  Le ggplot de la section précédente peut être affiché avec `animint2`, en utilisant la fonction `animint`  ```{r Ch02-viz-scatter-animint} animint(nuage_de_points) ```  Lors de l'exécution du code ci-dessus, si l'animint ne s'affiche pas dans votre navigateur web pour une raison quelconque (par exemple si vous voyez une page web vierge), veuillez consulter notre [FAQ](https://github.com/tdhock/animint2/wiki/FAQ#web-browser-on-local-indexhtml-file-is-blank) qui vous aidera à trouver une solution.  La fonction `animint()` crée une liste de classe `"animint"`, puis R exécute la fonction `print.animint()` grâce au [système d'objets S3](http://adv-r.had.co.nz/OO-essentials.html#s3).  La fonction `print.animint()` fait appel ensuite à notre compilateur, qui prend la liste en entrée et qui produit une page web avec une visualisation de données.  Le compilateur est la fonction `animint2dir()` qui compile `nuage_de_points` en un dossier de fichiers de données (CSV) et de codes (HTML, JavaScript) qui peuvent être affichés dans un navigateur web.  Lorsqu'il est visualisé dans un navigateur web, le graphique animint devrait être pratiquement identique aux versions statiques produites par les périphériques graphiques R standard,  à la différence que la légende de la région est interactive : en cliquant sur une entrée de la légende, les points de cette couleur sont cachés ou affichés. **Exercice**: essayez de modifier le contenu du `aes()` du ggplot, puis de créer une nouvelle visualisation.  Les variables quantitatives comme `population` sont mieux représentées par les axes (`x` ou `y`) ou par la taille du cercle (`size`).  Les variables qualitatives comme `lending` sont mieux représentées en utilisant les propriétés visuelles `color` ou `fill`.  ## Graphiques multicouches (plusieurs geoms) {#multi-layer}  Dans les ggplots, nous utilisons le mot « couche » comme synonym de « geom » comme `geom_point` que nous avons utilisé ci-dessus. Il existe d'autres geoms comme `geom_line` et `geom_path` qu'on peut utiliser pour dessiner les courbes. On appelle un graphique « multicouche » quand on utilise plusieurs geoms dans le même graphique, dessinés les uns sur les autres. Un graphique multicouche est utile lorsque vous souhaitez afficher plusieurs geoms ou ensembles de données différents dans le même graphique. Par exemple, considérons l'esquisse suivante qui ajoute une couche de `geom_path` à la visualisation de données précédente.  ![multi-layer WorldBank data viz](Ch02-two-layer-viz.png)  Notez que l'esquisse ci-dessus comprend deux geoms différents (point et path).  Les deux geoms partagent une définition commune des éléments `x`, `y`, et `color`, mais avec des ensembles de données différents.  Nous traduisons ci-dessous cette esquisse en code R.  ```{r Ch02-viz-two-layer-viz} BanqueMondialeAvant1975 <- subset( BanqueMondiale, 1970 <= année & année <= 1975) gg_deux_couches <- nuage_de_points+ geom_path(aes( x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région, group=pays), data=BanqueMondialeAvant1975) vis.deux.couches <- animint(gg_deux_couches) vis.deux.couches ```  Dans le code ci-dessus, nous faisons un nouveau jeu de données `BanqueMondialeAvant1975`, et ensuite nous rajoutons un `geom_path` au `nuage_de_points` ce qui donnne `gg_deux_couches`, un ggplot avec deux couches.  Ensuite nous sauvegardons la valeur rendue de l'appel à `animint()` dans l'objet `vis.deux.couches`, qu'on imprime pour l'afficher.  Dans ce manuel, nous utiliserons souvent des noms de variables commençant par `vis` pour désigner les objets de classe `"animint"`, qui sont en fait des listes de ggplots et d'options.  Le graphique ci-dessus est une visualisation de données avec deux couches :  * le `geom_point` montre l'espérance de vie, le taux de fertilité et la région de tous les pays en 1975.  * le `geom_path` montre les mêmes variables pour les cinq années précédentes.  L'ajout de `geom_path` montre comment les pays ont changé au fil du temps.  Les données de la plupart des pays se sont déplacées vers la droite et vers le bas, ce qui signifie une espérance de vie plus élevée et un taux de fertilité plus faible.  Il y a cependant quelques exceptions. Par exemple, les deux pays d'Asie de l'Est situés en bas à gauche ont vu leur espérance de vie diminuer au cours de cette période. Par ailleurs, certains pays ont vu leur taux de fertilité augmenter.  **Exercice**: essayez de remplacer la légende `région` par une légende `revenu`.  Indice : vous devez utiliser la même spécification `aes(color=revenu)` pour tous les geoms.  Vous pouvez utiliser `scale_color_manual` avec une palette de couleurs séquentielle, voir `RColorBrewer::display.brewer.all(type="seq")` et [lire l'annexe pour plus de détails](Ch99-appendix.html#manual-color-legends).  Pouvons-nous ajouter le nom des pays à la visualisation de données ?  Ci-dessous, nous ajoutons une autre couche avec une étiquette de texte pour le nom de chaque pays.  ```{r Ch02-viz-three-layer-viz} gg_trois_couches <- gg_deux_couches+ geom_text(aes( x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région, label=pays), data=BanqueMondiale1975) animint(gg_trois_couches) ```  Cette visualisation n'est pas très facile à lire, car il y a beaucoup d'étiquettes de texte qui se chevauchent.  La légende interactive des régions aide un peu, puisqu'elle permet à l'utilisateur de masquer les données des régions sélectionnées.  Cependant, ce serait encore mieux si l'utilisateur pouvait afficher et masquer le texte pour les pays individuellement.  Ce type d'interaction peut être réalisé en utilisant les mots-clés `showSelected` et `clickSelects` que nous expliquons dans les chapitres 3 et 4.  Pour l'instant, passons à une des grandes forces d'`animint` : la visualisation de données à l'aide de plusieurs graphiques interconnectés.  ## Visualisations avec plusieurs ggplots interconnectés {#multi-plot}  L'utilisation de plusieurs ggplots est utile lorsque vous souhaitez présenter des plusieurs jeux de données, ou bien plusieurs façons de regarder un seul jeu de données.  Dans ce genre de visualisation, il est courant d'utiliser au moins deux ggplots : * un pour afficher un résumé ou survol de données, qu'on peut cliquer pour sélectionner un sous-ensemble d'intêret, * un pour afficher plus de détails pour les données sélectionnées.  Prenons l'exemple d'une visualisation comportant deux graphiques : une série temporelle avec les données de la Banque mondiale de 1960 à 2010 (sommaire) et un nuage de points avec les données de 1975 (détails).  Nous esquissons ci-dessous le graphique des séries temporelles.  ![WorldBank data viz with two plots](Ch02-viz-two-plots.png)  Notez que l'esquisse ci-dessus peut être directement traduite dans le code R ci-dessous.  Nous copions ensuite la visualisation existante (`vis.deux.couches`), puis nous rajoutons un ggplot à un nouvel élément nommé `timeSeries`.  ```{r} vis.deux.graphes <- vis.deux.couches vis.deux.graphes$timeSeries <- ggplot()+ geom_line(aes( x=année, y=taux.de.fertilité, color=région, group=pays), data=BanqueMondiale) ```  Il en résulte une liste nommée de deux éléments (les deux éléments sont des ggplots de classe `gganimint`). ```{r} summary(vis.deux.graphes) ```  On peut imprimer ou afficher cette liste de visualisation de données en tapant son nom.  Puisque la liste contient deux ggplots, `animint2` affiche la visualisation de données sous la forme de deux graphiques liés.  ```{r Ch02-viz-two-plots} vis.deux.graphes ```  La visualisation de données ci-dessus contient deux ggplots, qui mappent chacun différentes variables de données sur le plan horizontal `x`.  La série temporelle utilise `aes(x=année)` et montre un résumé des valeurs du taux de fertilité pour toutes les années.  Le nuage de points utilise `aes(x=espérance.de.vie)` et montre les détails de la relation entre le taux de fertilité et l'espérance de vie en 1975.  **Essayez** de cliquer sur une entrée de légende dans le nuage de points ou dans la série temporelle ci-dessus.  Vous devriez voir les données et les légendes des deux graphiques se mettre à jour simultanément.  Étant donné que `aes(color=région)` a été spécifié pour les deux graphiques, `animint` crée une seule variable de sélection partagée appelée `région`.  Cliquer sur l'une des légendes a pour effet de mettre à jour l'ensemble des régions sélectionnées, `animint` met donc à jour les légendes et les données dans les deux graphiques en conséquence.  Il s'agit du mécanisme principal utilisé par `animint` pour créer des visualisations de données interactives avec des graphiques liés, nous en discuterons plus en détail dans les deux prochains chapitres.  **Exercice**: utilisez `animint` pour créer une visualisation de données avec trois graphiques, en créant une liste avec trois ggplots.  Par exemple, vous pouvez ajouter une série temporelle d'une autre variable de données telle que `espérance.de.vie` ou `population`.  Notez que les deux ggplots mappent la variable taux.de.fertilité sur l'axe y.  Cependant, comme il s'agit de deux graphiques distincts, les plages de leurs axes y sont calculées séparément.  Cela signifie que même lorsque les deux graphiques sont affichés côte à côte, les deux axes y ne sont pas exactement alignés.  C'est problématique, la visualisation des données serait plus facile à décoder si chaque unité d'espace vertical représentait la même quantité de taux de fertilité.  Pour obtenir cet effet, nous utilisons les facettes dans la section suivante.  ## Visualisation de données avec plusieurs panneaux (facettes) {#facet}  Un ggplot peut avoir des facettes (panneaux), qui sont des sous-graphiques, chacun d'eux présentant un sous-ensemble de données différent. On utilise le mot « facette » pour les fonctions `facet_*` correspondantes.  L'un des principaux atouts de ggplots est qu'il est relativement facile de créer différents types de graphiques avec plusieurs facettes.  Les facettes peuvent servir deux objectifs différentes :  * L'alignement des axes de plusieurs graphiques connexes contenant différents geoms. Cette technique facilite la comparaison entre plusieurs geoms différents et est également utile pour la visualisation interactive des données.  * La division des données d'un geom en plusieurs panneaux. Cette technique facilite la comparaison entre des sous-ensembles de données mais elle est moins utile pour la visualisation interactive de données (l'interactivité peut souvent la remplacer et produire le même effet comparatif pour les sous-ensembles de données).  ### Des geoms distincts dans chaque panneau (axes alignés) {#aligned-axes}  Nous commençons par expliquer comment les facettes sont utiles pour aligner les axes quand on veut afficher des différents geoms dans chaque facette.  Considérons l'esquisse ci-dessous qui contient un graphique avec deux panneaux. ![World Bank aligned plot](Ch02-viz-aligned.png)  Notez que les deux panneaux tracent des geoms différents, chacun avec son propre `aes()`.  Le `geom_point` et le `geom_path` dans le panneau de gauche ont `x=espérance.de.vie`, et le `geom_line` du panneau de droite a `x=année` .  Notez également que nous avons écrit `facet=x.var`, nous devons donc ajouter une variable `x.var` à chacun des trois ensembles de données.  Nous traduisons cette esquisse en code R ci-dessous.  ```{r Ch02-viz-aligned} add.x.var <- function(df, x.var){ data.frame(df, x.var=factor(x.var, c("espérance de vie", "année"))) } (vis.aligné <- animint( scatter=ggplot()+ theme_bw()+ theme_animint(width=600)+ geom_point(aes( x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région), data=add.x.var(BanqueMondiale1975, "espérance de vie"))+ geom_path(aes( x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région, group=pays), data=add.x.var(BanqueMondialeAvant1975, "espérance de vie"))+ geom_line(aes( x=year, y=taux.de.fertilité, color=région, group=pays), data=add.x.var(BanqueMondiale, "année"))+ xlab("")+ facet_grid(. ~ x.var, scales="free"))) ```  La visualisation de données ci-dessus contient un seul ggplot avec deux panneaux et trois couches.  Le panneau de gauche montre les `geom_point` et `geom_path` et le panneau de droite montre les `geom_line`.  Les panneaux ont un axe commun pour le taux de fertilité, ce qui permet de comparer directement le `geom_line` du panneau des séries temporelles avec le `geom_point` et le `geom_path` du panneau du nuage de points.  Il est à noter que nous avons utilisé la méthode `add.x.var` pour ajouter une variable `x.var` à chaque ensemble de données, puis nous avons utilisé cette variable dans la fonction `facet_grid(scales="free")`.  Nous appelons cette méthode [Ajouter une variable ensuite des facettes](Ch99-appendix.html#addColumn-then-facet). Elle est généralement utile pour créer une visualisation de données à plusieurs panneaux avec des axes alignés.  Ainsi, pour changer l'ordre des panneaux dans la visualisation, il nous suffirait de modifier l'ordre des niveaux de facteurs dans la définition de `add.x.var` .  Notez également que `theme_bw()` fait les bordures de panneaux noires et des fonds de panneaux blancs, et que `theme(panel.margin=0)` pourrait être utilisé pour supprimer l'espacement entre les panneaux.  Cette élimination libère de l'espace pour les panneaux, ce qui permet de mettre l'accent sur les données.  Nous appelons cette méthode [Les facettes économes en espace](Ch99-appendix.html#space-saving-facets), elle est généralement utile dans tout ggplot avec des facettes.  Dans la visualisation ci-dessus, les étiquettes de texte se chevauchent un peu, ce qui peut être corrigé par l'une des méthodes suivantes (exercice pour le lecteur).  * en utilisant l'argument `breaks` de `scale_x_continuous()`  * en réduisant la taille du texte avec `theme()` et `element_text()`  * en augmentant la largeur du graphique à l'aide de `theme_animint()` voir le [Chapitre 6](Ch06-other.html#plot-height-width) pour plus d'informations.  ### Facettes pour comparaison des sous-ensembles de données {#compare-data-subsets}  La deuxième raison d'utiliser des graphes avec plusieurs panneaux dans une visualisation de données est de comparer des sous-ensembles d'observations.  Cette approche facilite la comparaison entre les sous-ensembles de données et peut être utilisée dans au moins deux situations différentes :  * L'ensemble de données d'un geom comporte trop d'observations pour être visualisé efficacement dans un seul panneau.  * Vous souhaitez comparer différents sous-ensembles de données tracées pour un geom  Prenons l'exemple de l'esquisse ci-dessous.  ![World Bank panels plot](Ch02-viz-panels.png)  Notez que les trois panneaux tracent les deux mêmes geoms, `geom_point` et `geom_path`.  Puisque `facet=afficher.année` et qu'il y a trois panneaux, nous devrons créer des tableaux de données qui auront trois valeurs pour la variable `afficher.année`.  Le `geom_point` ne contient des données que pour 3 ans, et le tableau `geom_path` a des données pour 15 ans (mais 3 valeurs de `afficher.année`).  Le code ci-dessous crée ces deux ensembles de données pour trois années de l'ensemble de données de la Banque mondiale.  ```{r} afficher.point.list <- list() afficher.path.list <- list() for(afficher.année in c(1975, 1985, 1995)){ afficher.point.list[[paste(afficher.année)]] <- data.frame( afficher.année, subset( BanqueMondiale, année==afficher.année)) afficher.path.list[[paste(afficher.année)]] <- data.frame( afficher.année, subset( BanqueMondiale, afficher.année - 5 <= année & année <= afficher.année)) } afficher.point <- do.call(rbind, afficher.point.list) afficher.path <- do.call(rbind, afficher.path.list) ```  Nous avons utilisé une boucle for sur trois valeurs de `afficher.année`, la variable que nous utiliserons plus tard dans `facet_grid`.  Pour chaque valeur de `afficher.année` nous stockons un sous-ensemble de données sous la forme d'un élément nommé d'une liste.  Après la boucle for, nous utilisons `do.call` avec `rbind` pour combiner les sous-ensembles de données.  Il s'agit d'un exemple de la méthode [Liste de tableau de données](Ch99-appendix.html#list-of-data-tables) qui est généralement utile pour la visualisation interactive des données.  Ci-dessous, nous appliquons les facettes sur la variable `afficher.année` pour créer une visualisation de données avec trois panneaux.  ```{r Ch02-viz-panels} animint( scatter=ggplot()+ geom_point(aes( x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région), data=afficher.point)+ geom_path(aes( x=espérance.de.vie, y=taux.de.fertilité, color=région, group=pays), data=afficher.path)+ facet_grid(. ~ afficher.année)+ theme_bw()) ```  La visualisation de données ci-dessus contient un seul ggplot avec trois facettes.  Elle montre une plus grande partie de l'ensemble des données de la Banque mondiale que les visualisations précédentes qui ne montraient que les données de 1975.  Cependant, elle ne montre qu'un sous-ensemble de données relativement restreint.  Vous pourriez être tenté d'utiliser un panneau pour afficher chaque année (pas seulement 1975, 1985 et 1995).  Sachez toutefois que ce type de visualisation de données à plusieurs panneaux fonctionne bien seulement s'il y a un nombre limité de sous-ensembles de données.  Au-delà d'une dizaine de panneaux, il devient difficile de voir toutes les données simultanément, et donc de faire des comparaisons significatives.  Au lieu de montrer toutes les données à la fois, nous pouvons créer une visualisation de données animée qui présente à l'observateur différents sous-ensembles de données au fil du temps.  Dans le [chapitre suivant](Ch03-showSelected.html) nous montrerons comment le nouveau mot-clé `showSelected` peut être utilisé pour réaliser une animation, et nous révélerons plus de détails sur cet ensemble de données.  ## Résumé du chapitre et exercices {#Ch02-exercises}  Ce chapitre a présenté les bases de la visualisation de données statiques avec `ggplot2`.  Nous avons montré comment animint peut être utilisé pour afficher une liste de ggplots dans un navigateur web.  Nous avons expliqué comment `ggplot2` facilite la création de graphiques avec plusieurs couches, et plusieurs facettes.  Exercices :  * Quels sont les trois principaux avantages de `ggplot2` par rapport aux systèmes antérieurs tels que `grid` et `lattice` ?  * Pourquoi utiliserait-on plusieurs couches dans un même graphique ?  * Quelles sont les deux raisons différentes de créer des graphiques à plusieurs facettes ? Laquelle est plus utile dans les visualisations interactives ?  * Définissons "A < B" comme signifiant qu'"un B peut contenir plusieurs A". Laquelle des affirmations suivantes est vraie ? * ggplot < panel * panel < ggplot * ggplot < animint * animint < ggplot * layer < panel * panel < layer * layer < ggplot * ggplot < layer * Dans les facettes `vis.alignée`, pourquoi est-il important d'utiliser l'argument `scales="free"` ?  * Dans `vis.alignée` nous avons montré un ggplot avec un panneau de nuage de points à gauche et un panneau de séries temporelles à droite. Réalisez une autre version de la visualisation de données avec le panneau des séries temporelles à gauche et le panneau du nuage de points à droite.  * Dans `vis.alignée` le nuage de points affiche le taux de fertilité et l'espérance de vie, mais la série chronologique n'affiche que le taux de fertilité. Réalisez une autre version de la visualisation de données qui montre les deux séries temporelles. Indice : utilisez les panneaux horizontaux et verticaux dans `facet_grid`.  * Utilisez `aes(size=population)` dans le nuage de points pour indiquer la population de chaque pays. Indice : `scale_size_animint(pixel.range=c(5, 10))` signifie que des cercles d'un rayon de 5/10 pixels doivent être utilisés pour représenter la population minimale/maximale.  * Créez une visualisation de données à plusieurs panneaux qui montre chaque année des données `BanqueMondiale` dans un différent panneau. Quelles sont les limites de l'utilisation de graphiques statiques pour visualiser ces données ?  * Créez un `vis.alignée` en utilisant un système de tracé qui n'est pas basé sur la grammaire des graphiques. Par exemple, vous pouvez utiliser les fonctions du package `graphics` dans R (`plot`,`points`,`lines` etc.), ou `matplotlib` en Python. Quels sont les avantages de `ggplot2` et `animint` ?  Ensuite, dans le [Chapitre 3](Ch03-showSelected.html) nous expliquons le mot-clé `showSelected`, qui nous permettra de préciser l'intéractivité ainsi que l'animation.