Créer des visualisations bivariées dans R à laide de Ggplot2

La création de visualisations dans R à l'aide de ggplot2 peut être un moyen puissant d'explorer et de comprendre vos données. Un type courant de visualisation est le diagramme bivarié, qui vous permet d'examiner la relation entre deux variables.

Dans ce didacticiel, vous apprendrez à produire des visualisations bivariées dans R à l'aide de ggplot2. Ce blog se concentrera spécifiquement sur les visualisations qui seraient difficiles à réaliser dans LuckyTemplates mais faciles à faire dans R.

Table des matières

• Aperçu
• Les différentes visualisations bivariées dans R
  • Visualisations dans R montrant la corrélation
  • Visualisations dans R montrant une relation par paires
• Conclusion

Aperçu

Trois sujets principaux seront abordés dans ce tutoriel. Vous apprendrez à visualiser les distributions d'une variable par groupe et à visualiser les corrélations et les relations par paires.

Une relation par paire fait référence à la relation entre chaque paire de variables dans un ensemble de données donné.

Pour ce tutoriel, vous devez télécharger le package ggplot2 . Une fois cela fait, ouvrez un script R vierge et apportez deux bibliothèques : tidyverse et GGally .

GGally est une extension de ggplot2. Il est conçu pour réduire la complexité de la combinaison d'objets géométriques avec des données transformées.

Les différentes visualisations bivariées dans R

Une visualisation bivariée montre la relation entre deux variables.

Par exemple, créons une visualisation qui montre la relation entre la ville et l'autoroute. Vous devez utiliser la fonction ggplot() puis attribuer les données appropriées.

La fonction geom_point() est ensuite utilisée pour générer le nuage de points .

Visualisations dans R montrant la corrélation

La fonction ggcorr() est utilisée pour visualiser la corrélation entre les variables. Cela générera une carte thermique avec les valeurs de corrélation les plus basses aux plus élevées affichées. Vous pouvez encore améliorer la visualisation en ajoutant un argument qui affichera les étiquettes.

Visualisations dans R montrant une relation par paires

Pour le tracé par paires, vous devez utiliser la fonction ggpairs ( ) .

Étant donné que le bloc de données de cet exemple contient un grand ensemble de données, il doit d'abord être filtré pour n'afficher que des valeurs numériques, sinon les résultats afficheront une erreur.

Pour filtrer les données, utilisez l'opérateur pipe et la fonction select_if() .

Dans l' onglet Tracés , vous pouvez voir la visualisation par paires générée par le code. Vous pouvez également voir le graphique et la valeur de corrélation entre chaque variable.

Une autre chose que vous pouvez faire avec les tracés par paires est d'ajouter des éléments supplémentaires pour augmenter la visualisation. Vous pouvez ajouter une autre variable et modifier la couleur des données.

Dans ce cas, la colonne de lecteur est ajoutée au code et la fonction de cartographie esthétique est utilisée pour changer sa couleur.

Lorsque vous exécutez le code, vous verrez que le graphique affiche des nuages ​​de points et les valeurs de corrélation par lecteur. La diagonale montre également la répartition selon chaque lecteur.

Conclusion

Si vous souhaitez créer des visualisations robustes et basées sur des statistiques telles que des histogrammes, des nuages ​​de points et des boîtes à moustaches, il est recommandé d'utiliser ggplot2 avec GGally.

Le langage de programmation R associé à divers packages de visualisation tels que ggplot2 permet aux utilisateurs de créer des visualisations qui montrent la relation et la corrélation entre les variables.

GGally étend ggplot2 en augmentant plusieurs fonctions qui réduisent la complexité. Si vous essayez de créer des visualisations bivariées et multivariées dans LuckyTemplates, elles s'avéreront être un défi. Cependant, dans le langage de programmation R, il vous suffit d'écrire une seule ligne de code pour arriver au tracé statistique dont vous avez besoin.

Tous mes vœux,

George Mount