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title: "Étendre ggplot2"
---
```{r options_communes, include=FALSE, cache=FALSE}
source("options_communes.R")
```
<div class="webin-R">
Ce chapitre est évoqué dans le webin-R #13 (exemples de graphiques avancés) sur [YouTube](https://youtu.be/5sD4Z8bTlMM).
Ce chapitre est évoqué dans le webin-R #14 (exemples de graphiques avancés - 2) sur [YouTube](https://youtu.be/iJT46MGSQA8).
</div>
De nombreuses extensions permettent d'étendre les possibilités graphiques de `ggplot2`{.pkg}. Certaines ont déjà été abordées dans les différents chapitres d'**analyse-R**. Le présent chapitre ne se veut pas exhaustif et ne présente qu'une sélection choisie d'extensions.
Le site **ggplot2 extensions** (<https://exts.ggplot2.tidyverse.org/gallery/>) recense diverses extensions pour `ggplot2`{.pkg}.
Pour une présentation des fonctions de base et des concepts de `ggplot2`{.pkg}, on pourra se référer au [chapitre dédié](ggplot2.html) ainsi qu'au deux chapitres introductifs : [introduction à ggplot2](intro-ggplot2.html) et [graphiques bivariés avec ggplot2](graphiques-bivaries-ggplot2.html).
Pour trouver l'inspiration et des exemples de code, rien ne vaut l'excellent site <https://www.r-graph-gallery.com/>.
## Nouvelles géométries
### Étiquettes non superposées
Lorsque l'on affiche des étiquettes de texte, ces dernières peuvent se supperposer lorsqu'elles sont proches. Les géométries `geom_text_repel`{data-pkg="ggrepel" data-rdoc="geom_label_repel"} et `geom_label_repel`{data-pkg="ggrepel"} de l'extension `ggrepel`{.pkg} prennent en compte la position des différentes étiquettes pour éviter qu'elles ne se chevauchent.
```{r}
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(ggrepel)
dat <- subset(mtcars, wt > 2.75 & wt < 3.45)
dat$car <- rownames(dat)
p <- ggplot(dat) +
aes(wt, mpg, label = car) +
geom_point(color = "red")
p1 <- p + geom_text() +
labs(title = "geom_text()")
p2 <- p + geom_text_repel() +
labs(title = "geom_text_repel()")
cowplot::plot_grid(p1, p2, nrow = 1)
```
Pour plus d'informations : <https://ggrepel.slowkow.com/>
### Graphiques en sucettes (*lollipop*)
L'extension `ggalt`{.pkg} propose une géométrie `geom_lollipop`{data-pkg="ggalt"} permettant de réaliser des graphiques dit en <q>sucettes</q>.
```{r, message=FALSE}
df <- read.csv(text="category,pct
Other,0.09
South Asian/South Asian Americans,0.12
Interngenerational/Generational,0.21
S Asian/Asian Americans,0.25
Muslim Observance,0.29
Africa/Pan Africa/African Americans,0.34
Gender Equity,0.34
Disability Advocacy,0.49
European/European Americans,0.52
Veteran,0.54
Pacific Islander/Pacific Islander Americans,0.59
Non-Traditional Students,0.61
Religious Equity,0.64
Caribbean/Caribbean Americans,0.67
Latino/Latina,0.69
Middle Eastern Heritages and Traditions,0.73
Trans-racial Adoptee/Parent,0.76
LBGTQ/Ally,0.79
Mixed Race,0.80
Jewish Heritage/Observance,0.85
International Students,0.87", stringsAsFactors=FALSE, sep=",", header=TRUE)
library(ggplot2)
library(ggalt)
library(scales)
ggplot(df) +
aes(y = reorder(category, pct), x = pct) +
geom_lollipop(point.colour = "steelblue", point.size = 2, horizontal = TRUE) +
scale_x_continuous(expand = c(0,0), labels=percent, breaks = seq(0, 1, by = 0.2), limits = c(0, 1)) +
labs(
x=NULL, y=NULL,
title="SUNY Cortland Multicultural Alumni survey results",
subtitle="Ranked by race, ethnicity, home land and orientation\namong the top areas of concern",
caption="Data from http://stephanieevergreen.com/lollipop/"
) +
theme_minimal()
```
### Graphique d'haltères (*dumbbell*)
L'extension `ggalt`{.pkg} propose une géométrie `geom_dumbbell`{data-pkg="ggalt"} permettant de réaliser des graphiques dit en <q>haltères</q>.
```{r}
library(ggalt)
df <- data.frame(
trt = LETTERS[1:5],
l = c(20, 40, 10, 30, 50),
r = c(70, 50, 30, 60, 80)
)
ggplot(df) +
aes(y = trt, x = l, xend = r) +
geom_dumbbell(
size = 3,
color = "#e3e2e1",
colour_x = "#5b8124",
colour_xend = "#bad744"
) +
labs(x = NULL, y = NULL) +
theme_minimal()
```
### Points reliés (*pointpath*)
L'extension `ggh4x` propose une géométrie `geom_pointpath`{data-pkg="ggh4x"} pour afficher des points reliés entre eux par un tiret. La géométrie `geom_pointpath`{data-pkg="lemon"} est également proposée par l'extension `lemon`{.pkg}.
```{r}
library(ggh4x)
ggplot(pressure) +
aes(x = temperature, y = pressure) +
geom_pointpath()
```
### Accolades de comparaison (*bracket*)
La géométrie `geom_braket`{data-pkg="ggpubr"} de l'extension `ggpubr`{.pkg} permets d'ajouter sur un graphique des accolades de comparaison entre groupes.
```{r, message=FALSE}
library(ggpubr)
df <- ToothGrowth
df$dose <- factor(df$dose)
ggplot(df) +
aes(x = dose, y = len) +
geom_boxplot() +
geom_bracket(
xmin = "0.5", xmax = "1", y.position = 30,
label = "t-test, p < 0.05"
)
ggplot(df) +
aes(x = dose, y = len) +
geom_boxplot() +
geom_bracket(
xmin = c("0.5", "1"),
xmax = c("1", "2"),
y.position = c(30, 35),
label = c("***", "**"),
tip.length = 0.01
)
```
Plus d'informations : <https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/>
### Diagramme en crêtes (*ridges*)
L'extension `ggridges`{.pkg} fournit une géométrie `geom_density_ridges_gradient`{data-pkg="ggridges"} pour la création de diagramme en crêtes.
```{r}
library(ggridges)
ggplot(lincoln_weather, aes(x = `Mean Temperature [F]`, y = Month, fill = stat(x))) +
geom_density_ridges_gradient(scale = 3, rel_min_height = 0.01) +
scale_fill_viridis_c(name = "Temp. [F]", option = "C") +
labs(title = 'Temperatures in Lincoln NE in 2016') +
theme_ridges()
```
Plus d'informations : <https://wilkelab.org/ggridges/>
### Graphique en gaufres (*waffle*)
L'extension `waffle`{.pkg} propose `geom_waffle`{data-pkg="waffle"} pour des graphiques dits en <q>gaufres</q>.
ATTENTION : elle s'installe avec la commande `install.packages("waffle", repos = "https://cinc.rud.is")`.
```{r}
library(waffle)
xdf <- data.frame(
parts = factor(rep(month.abb[1:3], 3), levels=month.abb[1:3]),
vals = c(10, 20, 30, 6, 14, 40, 30, 20, 10),
fct = c(rep("Thing 1", 3), rep("Thing 2", 3), rep("Thing 3", 3))
)
ggplot(xdf) +
aes(fill = parts, values = vals) +
geom_waffle() +
facet_wrap(~ fct) +
scale_fill_manual(
name = NULL,
values = c("#a40000", "#c68958", "#ae6056"),
labels = c("Fruit", "Sammich", "Pizza")
) +
coord_equal() +
theme_minimal() +
theme_enhance_waffle()
```
Plus d'informations : <https://github.com/hrbrmstr/waffle>
### Graphique en mosaïque (*mosaic plot*)
L'extension `ggmosaic`{.pkg} permets de réaliser des graphiques en mosaïque avec `geom_mosaic`{data-pkg="ggmosaic"}.
```{r, message=FALSE}
library(ggmosaic)
data(titanic)
ggplot(data = titanic) +
geom_mosaic(aes(x = product(Class), fill = Survived))
```
Plus d'informations : <https://cran.r-project.org/web/packages/ggmosaic/vignettes/ggmosaic.html>
### Représentations graphiques des distributions et de l'incertitude
L'extension `ggdist`{.pkg} propose plusieurs géométries permettant de représenter l'incertitude autour de certaines mesures.
![](images/ggdist_preview.png)
### Graphique de pirates : alternative aux boîtes à moustache (*pirat plot*)
Cette représentation alternative aux boîtes à moustache s'obtient avec la géométrie `geom_pirate`{data-pkg="ggpirate"} de l'extension `ggpirate`{.pkg}^[Cette extension n'étant pas sur CRAN, on l'installera avec la commande `devtools::install_github("mikabr/ggpirate")`.].
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
library(ggplot2)
library(ggpirate)
ggplot(mpg, aes(x = class, y = cty)) +
geom_pirate(aes(colour = class, fill = class)) +
theme_bw()
```
Pour plus d'informations : <https://github.com/mikabr/ggpirate>
### Nuages de pluie (*raincloud plots*)
Il existe encore d'autres approches graphiques pour mieux rendre compte visuellement différentes distrubutions comme les <dfn lang="en">raincloud plots</dfn>. Pour en savoir plus, on pourra se référer à un [billet de blog en anglais de Cédric Scherer](https://www.cedricscherer.com/2021/06/06/visualizing-distributions-with-raincloud-plots-with-ggplot2/) ou encore à l'extension `raincloudplots`{.pkg}.
![](images/raincloud_plot_example.png)
### Demi-géométries
L'extension `gghalves`{.pkg} propose des <q>demi-géométries</q> qui peuvent être combinées entre elles.
```{r}
library(gghalves)
ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Width)) +
geom_half_boxplot(fill = "lightblue") +
geom_half_violin(side = "r", fill = "navajowhite")
```
### Annotations avec des formes gémoétriques
L'extension `ggforce`{.pkg} fournie plusieurs géométries permettant d'annoter les points d'un nuage : `geom_mark_circle`{data-pkg="ggforce"}, `geom_mark_ellipse`{data-pkg="ggforce"}, `geom_mark_rect`{data-pkg="ggforce"} et `geom_mark_hull`{data-pkg="ggforce"}.
```{r}
library(ggforce)
ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width)) +
geom_mark_rect(aes(fill = Species, label = Species)) +
geom_point()
ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width)) +
geom_mark_hull(aes(fill = Species, label = Species)) +
geom_point()
```
## Axes, légende et facettes
### Texte mis en forme
L'extension `ggtext`{.pkg} permet d'utiliser du *markdown* et du *HTML* pour une mise en forme avancée de texte (axes, titres, légendes...).
```{r}
library(ggtext)
library(tidyverse)
library(ggtext)
library(glue)
data <- tibble(
bactname = c("Staphylococcaceae", "Moraxella", "Streptococcus", "Acinetobacter"),
OTUname = c("OTU 1", "OTU 2", "OTU 3", "OTU 4"),
value = c(-0.5, 0.5, 2, 3)
)
data %>% mutate(
color = c("#009E73", "#D55E00", "#0072B2", "#000000"),
name = glue("<i style='color:{color}'>{bactname}</i> ({OTUname})"),
name = fct_reorder(name, value)
) %>%
ggplot(aes(value, name, fill = color)) +
geom_col(alpha = 0.5) +
scale_fill_identity() +
labs(caption = "Example posted on **stackoverflow.com**<br>(using made-up data)") +
theme(
axis.text.y = element_markdown(),
plot.caption = element_markdown(lineheight = 1.2)
)
ggplot(mtcars, aes(disp, mpg)) +
geom_point() +
labs(
title = "<b>Fuel economy vs. engine displacement</b><br>
<span style = 'font-size:10pt'>Lorem ipsum *dolor sit amet,*
consectetur adipiscing elit, **sed do eiusmod tempor incididunt** ut
labore et dolore magna aliqua. <span style = 'color:red;'>Ut enim
ad minim veniam,</span> quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi
ut aliquip ex ea commodo consequat.</span>",
x = "displacement (in<sup>3</sup>)",
y = "Miles per gallon (mpg)<br><span style = 'font-size:8pt'>A measure of
the car's fuel efficiency.</span>"
) +
theme(
plot.title.position = "plot",
plot.title = element_textbox_simple(
size = 13,
lineheight = 1,
padding = margin(5.5, 5.5, 5.5, 5.5),
margin = margin(0, 0, 5.5, 0),
fill = "cornsilk"
),
axis.title.x = element_textbox_simple(
width = NULL,
padding = margin(4, 4, 4, 4),
margin = margin(4, 0, 0, 0),
linetype = 1,
r = grid::unit(8, "pt"),
fill = "azure1"
),
axis.title.y = element_textbox_simple(
hjust = 0,
orientation = "left-rotated",
minwidth = unit(1, "in"),
maxwidth = unit(2, "in"),
padding = margin(4, 4, 2, 4),
margin = margin(0, 0, 2, 0),
fill = "lightsteelblue1"
)
)
```
### Axes <q>limités</q>
`coord_capped_cart`{data-pkg="lemon"} et `coord_capped_flip`{data-pkg="lemon" data-rdoc="coord_capped_cart"} de l'extension `lemon`{.pkg} permet de limiter le dessin des axes au minimum et au maximum. Voir l'exemple ci-dessous.
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
library(ggplot2)
library(lemon)
p <- ggplot(mtcars) +
aes(x=cyl, y=mpg) +
geom_point() +
theme_classic() +
ggtitle("Axes classiques")
pcapped <- p +
coord_capped_cart(bottom = "both", left = "both") +
ggtitle("Axes limités")
cowplot::plot_grid(p, pcapped, nrow = 1)
```
Une autre possibilité est d'avoir recours à la fonction `guide_axis_truncated`{data-pkg="ggh4x"} de l'extension `ggh4x`{.pkg}.
```{r}
library(ggh4x)
ggplot(mtcars) +
aes(x=cyl, y=mpg) +
geom_point() +
theme_classic() +
scale_y_continuous(breaks = c(15, 20, 25, 30)) +
guides(
x = guide_axis_truncated(trunc_lower = 5, trunc_upper = 7),
y = guide_axis_truncated()
)
```
### Répéter les étiquettes des axes sur des facettes
Lorsque l'on réalise des facettes, les étiquettes des axes ne sont pas répétées.
```{r}
library(ggplot2)
ggplot(mpg) +
aes(displ, cty) +
geom_point() +
facet_wrap(~ cyl)
```
L'extension `lemon`{.pkg} propose `facet_rep_grid`{data-pkg="lemon"} et `facet_rep_wrap`{data-pkg="lemon" data-rdoc="facet_rep_grid"} qui répètent les axes sur chaque facette.
```{r}
library(lemon)
ggplot(mpg) +
aes(displ, cty) +
geom_point() +
facet_rep_wrap(~ cyl, repeat.tick.labels = TRUE)
```
### Encoches mineures sur les axes
Par défaut, des encoches (*ticks*) sont dessinées sur les axes uniquement pour la grille principale (*major breaks*). La fonction `guide_axis_minor`{data-pkg="ggh4x"} de l'extension `ggh4x`{.pkg} permet de rajouter des encoches aux points de la grille mineure (*minor breaks*).
```{r}
p <- ggplot(mtcars) +
aes(x=cyl, y=mpg) +
geom_point() +
theme_classic()
p
library(ggh4x)
p +
scale_x_continuous(
minor_breaks = 16:32/4,
guide = guide_axis_minor()
) +
# to control relative length of minor ticks
theme(ggh4x.axis.ticks.length.minor = rel(.8))
```
### Relations imbriquées
La fonction `guide_axis_nested`{data-pkg="ggh4x"} de l'extension `ggh4x`{.pkg} permet d'afficher sur un axe des relations imbriquées.
```{r}
library(ggh4x)
df <- data.frame(
item = c("Coffee", "Tea", "Apple", "Pear", "Car"),
type = c("Drink", "Drink", "Fruit", "Fruit", ""),
amount = c(5, 1, 2, 3, 1),
stringsAsFactors = FALSE
)
ggplot(df) +
aes(x = interaction(item, type), y = amount) +
geom_col() +
guides(x = guide_axis_nested())
```
### Combinaison de variables sur l'axe des X
L'extension `ggupset`{.upset} fournie une fonction `scale_x_upset`{data-pkg="ggupset"} permettant de représenter des combinaisons de variables sur l'axe des x, combinaisons de variables stockées sous forme d'une colonne de type liste. Pour plus d'informations, voir <https://github.com/const-ae/ggupset>.
```{r}
library(ggupset)
library(tidyverse, quietly = TRUE)
tidy_movies %>%
distinct(title, year, length, .keep_all=TRUE) %>%
ggplot(aes(x=Genres)) +
geom_bar() +
scale_x_upset(n_intersections = 20)
```
### Zoom sur un axe
L'extension `ggforce`{.pkg} propose une fonction `facet_zoom`{data-pkg="ggforce"} permettant de zoomer une partie d'un axe.
```{r}
library(ggforce)
ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) +
geom_point() +
facet_zoom(x = Species == "versicolor")
```
### Des facettes paginées (diviser en plusieurs sous-graphiques)
Les fonctions `facet_wrap_paginate`{data-pkg="ggforce"} et `facet_grid_paginate`{data-pkg="ggforce"} de `ggforce`{.pkg} permet de découper facilement un graphique en facettes en plusieurs pages.
```{r}
ggplot(diamonds) +
geom_point(aes(carat, price), alpha = 0.1) +
facet_wrap_paginate(~ cut:clarity, ncol = 3, nrow = 3, page = 1)
ggplot(diamonds) +
geom_point(aes(carat, price), alpha = 0.1) +
facet_wrap_paginate(~ cut:clarity, ncol = 3, nrow = 3, page = 2)
ggplot(diamonds) +
geom_point(aes(carat, price), alpha = 0.1) +
facet_wrap_paginate(~ cut:clarity, ncol = 3, nrow = 3, page = 3)
```
## Cartes
Voir le [chapitre dédié](cartes.html).
## Graphiques complexes
### Graphiques divergents
L'extension `ggcharts` fournit plusieurs fonctions de haut niveau pour faciliter la réalisation de graphiques divergents en barres (`diverging_bar_chart`{data-pkg="ggcharts"}), en sucettes (`diverging_lollipop_chart`{data-pkg="ggcharts"}) voire même une pyramide des âges (`pyramid_chart`{data-pkg="ggcharts"}).
```{r}
library(ggcharts)
data(mtcars)
mtcars_z <- dplyr::transmute(
.data = mtcars,
model = row.names(mtcars),
hpz = scale(hp)
)
diverging_bar_chart(data = mtcars_z, x = model, y = hpz)
```
```{r}
diverging_lollipop_chart(
data = mtcars_z,
x = model,
y = hpz,
lollipop_colors = c("#006400", "#b32134"),
text_color = c("#006400", "#b32134")
)
```
### Pyramides des âges
Plussieurs solutions sont disponible pour réaliser une <dfn>pyramide des âges</dfn>.
Tout d'abord, `ggcharts`{.pkg} propose une fonction `pyramid_chart`{.ggcharts}.
```{r}
library(ggcharts)
data("popch")
pyramid_chart(data = popch, x = age, y = pop, group = sex)
```
L'extension `apyramid`{.pkg} dédiée aux pyramides des âges fournit une fonction `age_pyramid`{data-pkg="apyramid"}.
```{r}
library(apyramid)
data(us_2018)
age_pyramid(us_2018, age_group = age, split_by = gender, count = count)
```
Pour aller plus loin, notamment avec `ggplot2`{.pkg}, on pourra se référer (en anglais), au [chapitre dédié du *Epidemiologist R Handbook*](https://epirhandbook.com/demographic-pyramids-and-likert-scales.html), par exemple pour savoir comme réaliser deux pyramides superposées :
![](images/exemple_pyramide_age_avancee.png)
### Graphiques interactifs
Voir le [chapitre dédie](graphiques-interactifs.html).
### Graphiques animés
L'extension `gganimate`{.pkg} permets de réaliser des graphiques animés.
Voici un exemple :
```{r include=FALSE}
# requise pour le rendu GIF
# code pour forcer l'installation dans le script de vérification des dépendances
library(gifski)
```
```{r}
library(ggplot2)
library(gganimate)
library(gapminder)
ggplot(gapminder, aes(gdpPercap, lifeExp, size = pop, colour = country)) +
geom_point(alpha = 0.7, show.legend = FALSE) +
scale_colour_manual(values = country_colors) +
scale_size(range = c(2, 12)) +
scale_x_log10() +
facet_wrap(~continent) +
# Here comes the gganimate specific bits
labs(title = 'Year: {frame_time}', x = 'GDP per capita', y = 'life expectancy') +
transition_time(year) +
ease_aes('linear')
```
Voir le site de l'extension (<https://gganimate.com/>) pour la documentation et des tutoriels. Il est conseillé d'installer également l'extension `gifski`{.pkg} avec `gganimate`{.pkg}.
### Surligner certaines données
L'extension `gghighlight`{.pkg} fournit une fonction `gghiglight`{data-pkg="gghiglight"} qui permets de <q>surligner</q> les données qui remplissent des conditions spécifiées.
```{r}
d <- purrr::map_dfr(
letters,
~ data.frame(
idx = 1:400,
value = cumsum(runif(400, -1, 1)),
type = .,
flag = sample(c(TRUE, FALSE), size = 400, replace = TRUE),
stringsAsFactors = FALSE
)
)
ggplot(d) +
aes(x = idx, y = value, colour = type) +
geom_line()
```
```{r}
library(gghighlight)
ggplot(d) +
aes(x = idx, y = value, colour = type) +
geom_line() +
gghighlight(max(value) > 20)
```
```{r, message=FALSE}
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, fill = Species)) +
geom_histogram() +
gghighlight() +
facet_wrap(~ Species)
```
## Thèmes et couleurs
### Palettes de couleurs
Voir le chapitre [Couleurs et palettes](couleurs.html) pour une sélection d'extensions proposant des palettes de couleurs additionnelles.
### hrbrthemes
L'extension `hrbrthemes`{.pkg} fournit plusieurs thèmes graphiques pour `ggplot2`{.pkg}. Un exemple ci-dessous. Pour plus d'informations, voir <https://github.com/hrbrmstr/hrbrthemes>.
```{r include=FALSE}
library(extrafont)
```
```{r warning=FALSE}
library(ggplot2)
library(hrbrthemes)
ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) +
geom_point(aes(color=factor(carb))) +
labs(x="Fuel efficiency (mpg)", y="Weight (tons)",
title="Seminal ggplot2 scatterplot example",
subtitle="A plot that is only useful for demonstration purposes",
caption="Brought to you by the letter 'g'") +
scale_color_ipsum() +
theme_ipsum_rc()
```
### ggthemes
`ggthemes`{.pkg} propose une vingtaine de thèmes différentes présentés sur le site de l'extension : <https://jrnold.github.io/ggthemes/>.
Voir ci-dessous un exemple du thème `theme_tufte`{data-pkg="ggthemes"} inspiré d'Edward Tufte.
```{r}
library(ggplot2)
library(ggthemes)
p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
geom_point() +
scale_x_continuous(breaks = extended_range_breaks()(mtcars$wt)) +
scale_y_continuous(breaks = extended_range_breaks()(mtcars$mpg)) +
ggtitle("Cars")
p + geom_rangeframe() +
theme_tufte()
p + geom_rug() +
theme_tufte(ticks = FALSE)
```
## Combiner plusieurs graphiques
Voir le [chapitre dédié](combiner-plusieurs-graphiques.html).