Data Science

Visualization: Bar Plot

Séance Précendente

• Scatter Plot :
•   2 variables continues
•   Comparer 2 variables, apercevoir des tendances
• Code :
•   ggplot()+geom_point(DATA,aes(X,Y)) (Normal)
•   hchart(DATA,'scatter',hcaes(X,Y)) (Interactif)
•   slice() en Manipulation de données

Type de graphiques

Bar plot

Code Scatter Plot

library(ggplot)
ggplot(data= YOUR_DATASET)+
  
  geom_bar(aes(x= X_AXIS_VAR, y= Y_AXIS_VAR, fill= COLOR_VAR), stat="identity") +

  ggtitle("YOUR TITLE")+ # The Graph title
  xlab("YOUR X LABEL") + # If you want something different 
  ylab("YOUR Y LABEL") + # from X_AXIS_VAR & Y_AXIS_VAR
  
  theme_minimal() +      # Optional
  theme(plot.title = element_text(size = 15,  hjust = 0.5), # Optional
        panel.grid.minor = element_blank(), # Optional
        panel.grid.major.x = element_blank(), # Optional
        )

Instructions

• Lire le fichier fish_ca_data.csv
• Format adéquate pour faire un graphe
• Faire un graphe en selectionant un pays
• Pimp your graph

Solution Proposée

fish <- read_csv('/data/session5/fish_ca_data.csv')

fish <- fish %>%
  clean_names() %>% 
  filter(value!=':' & time<2019) %>% 
  mutate(value=as.numeric(str_remove_all(value,'[[:space:]]')),
         geo = ifelse(str_detect(geo,'Germany'),'Germany', geo)) %>% 
  select(-flag_and_footnotes)

ggplot(fish %>% filter(geo=='Norway' & time<=2016)) + 
  geom_bar(aes(x=time, y=value/10^6, fill=geo), 
           stat="identity", position=position_dodge())+
  ggtitle("Evolution du volume de la pêche\nen Norvège entre 2000 et 2016") +
  ylab("Poids* (millions de tonnes)") +
  xlab("Année") +
  theme_minimal() +
  theme(plot.title = element_text(size = 15, face = "bold", hjust = 0.5),
        panel.grid.minor.x = element_blank(),
        panel.grid.major.x = element_blank(),
        legend.position = 'none') +
  expand_limits(y = c(0,3))

Rendu Visuel

Instructions

• Quels sont les 3 pays de l’UE qui ont le plus gros volume de pêche de 2010 à 2016
• Faire un graphe affichant l’évolution du volume de pêche des 3 pays de la question précedente et un pays au choix (de 2000 à 2016)
  geom_bar(, position=position_dodge())
• Pimp your graph

Solution Proposée

fish %>% 
  filter(time>=2010 & time <=2016) %>% 
  group_by(geo) %>% 
  summarise(volume= sum(value, na.rm = TRUE)) %>% 
  arrange(desc(volume))

Rendu Visuel

Code Associé

sub_geo <- c("Norway", "Spain", "Denmark", "United Kingdom" )
sub_fish <- fish %>% 
  filter(geo %in% sub_geo & time>=2010 & time <=2016) %>% 
  mutate(iso = case_when( geo=="Denmark" ~ "DK",
                          geo=="United Kingdom" ~ "UK",
                          geo=="Spain" ~ "ES",
                          geo=="Norway" ~ "NO"),
         geo= factor(geo, levels = sub_geo))

ggplot(sub_fish, aes(x=time, y=value/10^6, 
                     fill=geo)) + 
  geom_bar(stat="identity", width=0.8, 
           position=position_dodge(width=0.9))+
  scale_fill_manual(values=c('#6891d0', '#b2b4b7', '#b2b4b7', '#b2b4b7')) +
  ggtitle("Evolution du volume de la pêche\nentre 2010 et 2016") +
  labs(fill="",
       caption = "Source: Eurostat")+
  ylab("Poids* (millions de tonnes)") +
  xlab("Année") +
  theme_minimal() +
  theme(plot.title = element_text(size = 15, 
                face = "bold", hjust = 0.5),
        panel.grid.minor.x = element_blank(),
        panel.grid.major.x = element_blank(),
        legend.position = 'bottom')+
  expand_limits(y = c(0,3))

Graphique Interactif

Rendu Visuel

Code

hchart(sub_fish, "column", hcaes(x=time, group = geo, y = round(value/10^6,2)), 
       color=c('#6891d0', '#b2b4b7', '#b2b4b7', '#b2b4b7')) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "{point.geo}: <b>{point.y}</b>") %>% 
  hc_title( text="Evolution du volume de la pêche<br>entre 2010 et 2016") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Année")) %>% 
  hc_yAxis(title = list(text = "Poids* (millions de tonnes)"))   %>% 
  hc_credits(
    enabled = TRUE, text = "Source: Eurostat",
    href = "https://ec.europa.eu/eurostat/web/fisheries/data/database",
    style = list(fontSize = "12px"))

Instructions

• Effectuer un graph interactif
• Pimp your graph

Récapitulatif

• Bar Plot :
•   une variable continue et une variable categorielle
•   Comparer des entités avec peu de points
• Code :
•   ggplot()+geom_bar(DATA,aes(X,Y)) (Normal)
•   hchart(DATA,'column',hcaes(X,Y)) (Interactif)

Merci pour votre attention

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Kevin Rosamont Prombo