mirror of
https://github.com/ArthurDanjou/ArtStudies.git
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title: "Manipulation des graphiques"
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author: "Quentin Guibert"
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date: "Année 2025-2026"
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institute: "Université Paris-Dauphine | Master ISF"
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lang: fr
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link-citations: true
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output:
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rmdformats::robobook:
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highlight: kate
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use_bookdown: true
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css: style.css
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lightbox : true
|
||
gallery: true
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code_folding: show
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theme: flatly
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toc_float:
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collapsed: no
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editor_options:
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markdown:
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wrap: 72
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```{r setup, include=FALSE}
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## Global options
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knitr::opts_chunk$set(
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cache = FALSE,
|
||
warning = FALSE,
|
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message = FALSE,
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||
fig.retina = 2
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)
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options(encoding = "UTF-8")
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```
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```{r, echo = FALSE, fig.keep= 'none'}
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# Chargement des librairies graphiques
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library(lattice)
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library(grid)
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library(ggplot2)
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require(gridExtra)
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library(locfit)
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library(scales)
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library(formattable)
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library(RColorBrewer)
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library(plotly)
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library(dplyr)
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library(tidyr)
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library(rmarkdown)
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library(ggthemes)
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library(cowplot)
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||
```
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# Objectifs du TP
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L'objectif de ce TP vise à manipuler et utiliser à bon escient les
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différents types de graphiques du package **ggplot2** (et éventuellement
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des packages associés).
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------------------------------------------------------------------------
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# Prérequis
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- Avoir installer `R` [ici](https://www.r-project.org/).
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- Avoir installer un IDE, par exemple `RStudio`
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[ici](https://www.rstudio.com/).
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- Créer un nouveau projet (`File`, puis `New Projet`) dans un dossier
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sur votre ordinateur.
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- Télécharger [ici](https://moodle.psl.eu/course/view.php?id=21176)
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les fichiers nécessaires au TD.
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Vous pouvez ensuite écrire vos codes soit :
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||
- En ouvrant un nouveau script `.R` ;
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- En ouvrant le ouvrant le rapport Rmarkdown
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||
`4-td_graphiques - enonce`. Certains codes sont partiels et sont à
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compléter (indication `???`). N'oubliez pas de modifier l'option
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||
`eval = TRUE` pour que les calculs puissent être réalisés.
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------------------------------------------------------------------------
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# Analyse du lien espérance de vie et GDP
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Dans ce TP, le jeu de données utilisé est le jeu `gapminder` du package
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||
**gapminder**. Il comprend des séries de données de PIB par habitant et
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d'espérance de vie par pays sur la période 1952-1990. Les observations
|
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ont lieu tous les 5 ans.
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## Données
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Dans un premier temps, il faut installer le package et le charger.
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```{r}
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||
# install.packages("gapminder") #nolint
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||
library(gapminder)
|
||
```
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||
Ce jeu de données contient 1706 observations où chaque ligne correspond
|
||
à un pays `country` pour une année d'observation `year`.
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||
```{r}
|
||
paged_table(gapminder, options = list(rows.print = 15))
|
||
```
|
||
|
||
On se concentre plus particulièrement sur les variables suivantes :
|
||
|
||
- `lifeExp` : l'espérance de vie ;
|
||
- `gdpPercap` : le PIB par habitant en dollars (conversion sur
|
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base 2005) ;
|
||
- `pop` : la taille de la population ;
|
||
- `continent` : le continent d'appartenance.
|
||
|
||
Pour plus détails, voir l'aide `?gapminder`.
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||
|
||
## But de la visualisation
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||
|
||
Dans ce TP, on cherche un ensemble de visualisations permettant de
|
||
commenter le lien entre GDP et espérance de vie, globalement et à
|
||
différents échelles géographiques :
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||
- est-ce que les pays les plus développés en termes de PIB par
|
||
habitant ont la meilleure espérance de vie ?
|
||
- peut-on identifier des dynamiques différentes en fonction des pays
|
||
ou des continents ?
|
||
- quels facteurs influencent également cette relation ?
|
||
|
||
**En vous répartissant en groupes de 3-4 étudiant.e.s.**, choisissez
|
||
pour chaque groupe, une des 4 visualisations suivantes :
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||
- visualisations utilisant des dot points.
|
||
- visualisations permettant de présenter une distribution.
|
||
- visualisations utilisant des cartes.
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## Différentes visualisations
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### Dot points
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::: exercise-box
|
||
En partant de cette visualisation, construire une ou plusieurs
|
||
visualisations permettant d'analyser et de commenter les liens que vous
|
||
pouvez observer entre `gdpPercap` et `lifeExp`.
|
||
:::
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|
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```{r}
|
||
ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
|
||
geom_point()
|
||
```
|
||
|
||
### Distributions
|
||
|
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::: exercise-box
|
||
En partant de cette visualisation, analyser et commenter les écarts
|
||
d'espérance de vie sur la planète. Vous pourrez aussi adopter d'autres
|
||
visualisations permettant de comparer des distributions.
|
||
:::
|
||
|
||
```{r}
|
||
ggplot(data = gapminder, aes(x = lifeExp)) +
|
||
geom_density()
|
||
```
|
||
|
||
### Cartes
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||
Afin de visualiser plus précisément les caractéristiques régionales de
|
||
l'espérance de vie et du PIB par habitant, nous décidons de faire des
|
||
cartes.
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|
||
Il faut au préalable récupérer un fond de carte (ici de l'année 2016).
|
||
Nous prenons les données `gapminder` de 2007.
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||
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||
```{r}
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||
library(giscoR)
|
||
library(sf)
|
||
|
||
world <- gisco_countries
|
||
world <- subset(world, NAME_ENGL != "Antarctica") # Remove Antartica
|
||
|
||
# Merge data
|
||
world_df <- gapminder |>
|
||
filter(year == "2007")
|
||
world_df <- world |>
|
||
left_join(world_df, by = c("NAME_ENGL" = "country"))
|
||
|
||
ggplot(world_df) +
|
||
geom_sf(color = "black", fill = "lightgreen") +
|
||
theme_void()
|
||
```
|
||
|
||
::: exercise-box
|
||
En partant de la visualisation et des données ci-dessus, représenter et
|
||
analyser les disparités d'espérance de vie et de revenus.
|
||
:::
|
||
|
||
------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
# Analyse des accidents à vélo en France
|
||
|
||
Dans ce TP, nous nous intéressons aux accidents corporels survenus sur
|
||
une voie ouverte à la circulation publique, impliquant au moins un
|
||
véhicule et ayant fait au moins une victime ayant nécessité des soins)
|
||
pour la période 2005-2021.
|
||
|
||
L'objectif est de créer un ensemble de visualisations qui permettront de
|
||
mieux comprendre accidentologie des cyclistes, ce qui trouve de
|
||
nombreuses sources d'applications notamment en assurance.
|
||
|
||
Les données et documentation de ces données sont disponibles
|
||
[ici](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bases-de-donnees-annuelles-des-accidents-corporels-de-la-circulation-routiere-annees-de-2005-a-2021/).
|
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||
## Données
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||
Pour récupérer les données :
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1. récupérer le fichier zippé "data_velo.zip".
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2. créer un dossier "data" à la racine de votre projet.
|
||
3. placer y le contenu du dossier zippé.
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||
|
||
Les données se chargent avec la commande suivante.
|
||
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```{r}
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||
library(readxl)
|
||
library(readr)
|
||
library(tidyverse)
|
||
|
||
# main data
|
||
path <- getwd()
|
||
accidents <- read_csv(
|
||
paste0(
|
||
path,
|
||
"/data/accidentsVelo.csv"),
|
||
col_types = cols(Num_Acc = col_double(), date = col_date(format = "%Y-%m-%d"))
|
||
)
|
||
|
||
# few ajustements
|
||
accidents <- accidents |>
|
||
mutate(
|
||
mois = factor(mois),
|
||
jour = factor(jour),
|
||
dep = factor(dep),
|
||
agg = factor(agg),
|
||
grav = factor(grav),
|
||
situ = factor(situ)
|
||
)
|
||
|
||
# correct some issues with variables `hrmn`
|
||
issue <- which(str_length(accidents$hrmn) == 4)
|
||
correct <- accidents$hrmn[issue]
|
||
correct <- paste0("0", str_sub(correct, 1, 1), ":",
|
||
str_sub(correct, 2, 2), str_sub(correct, 4, 4))
|
||
accidents$hrmn[issue] <- correct
|
||
|
||
# Extract hour
|
||
accidents <- accidents |>
|
||
mutate(hour = paste(date, hrmn, sep = " ")) |>
|
||
mutate(hour = strptime(hour, "%Y-%m-%d %H:%M")$hour)
|
||
|
||
# mapping table for french departments
|
||
departements_francais <- read_excel(
|
||
paste0(
|
||
path,
|
||
"/data/departements-francais.xlsx"),
|
||
col_types = c("text", "text", "text")
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
Ce jeu de données contient 74758 observations où chaque ligne correspond
|
||
à un accident.
|
||
|
||
```{r}
|
||
paged_table(accidents, options = list(rows.print = 15))
|
||
```
|
||
|
||
On se concentre plus particulièrement sur les variables suivantes :
|
||
|
||
- `date`, `an`, `mois`, `jour`, `hour`, : la date, année, mois, jour
|
||
et heure de l'accident ;
|
||
- `dep` : le département ;
|
||
- `agg` : la location (1 = "hors agglomération", 2 = "en
|
||
agglomération") ;
|
||
- `lat` : latitude (pas toujours renseignée) ;
|
||
- `long` : longitude (pas toujours renseignée) ;
|
||
- `situ` : la situation de l'accident (-1 = Non renseigné, 0 = Aucun,
|
||
1 = Sur chaussée, 2 = Sur bande d’arrêt d’urgence, 3 = Sur
|
||
accotement, 4 = Sur trottoir, 5 = Sur piste cyclable, 6 = Sur autre
|
||
voie spéciale, 8 = Autres) ;
|
||
- `grav` : la gravité (1 = Indemne, 2 = Tué, 3 = Blessé hospitalisé, 4
|
||
= Blessé léger).
|
||
|
||
D'autres variables intéressantes pourraient être étudiées, mais nous
|
||
nous limitons à celle-ci dans ce TP.
|
||
|
||
## But de la visualisation
|
||
|
||
Dans ce TP, on cherche à réaliser une analyse exploratoire du jeu de
|
||
données afin d'identifier les relations importantes entre le nombre
|
||
d'accidents et ses déterminants :
|
||
|
||
- est-ce que les accidents sont plus situés en agglomération ?
|
||
- comment les accidents se répartissent dans l'espace et dans le temps
|
||
?
|
||
- quels impacts ont les situations de circulation sur la gravité des
|
||
accidents ?
|
||
|
||
En vous répartissant en groupes de 3-4 étudiant.e.s., choisissez pour
|
||
chaque groupe, une des 4 visualisations suivantes :
|
||
|
||
- visualisations utilisant des cartes statiques ou dynamiques.
|
||
- visualisations utilisant des bar plots.
|
||
|
||
L'anayse a réalisé ici est préliminaire, d'autres informations
|
||
intéressantes sont à extraire de ce jeu de données.
|
||
|
||
## Différentes visualisations
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||
### Carte
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#### Carte dynamique {.unnumbered}
|
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::: exercise-box
|
||
1. Tracer une carte dynamique représentant la location des accidents
|
||
(latitude, longitude) en France sur toute la période en modulant la
|
||
gravité.
|
||
|
||
2. Faire deux variantes de cette carte, selon le caractère urbain ou
|
||
non des accidents.
|
||
|
||
3. Commenter ces figures.
|
||
|
||
4. Quelles limites voyez-vous à cette représentation ?
|
||
:::
|
||
|
||
Voici un premier code à trou pour vous aider. Pour alléger les temps de
|
||
production afficher uniquement quelques points. Vous pourrez ajouter
|
||
l'ensemble du jeu de données quand votre code sera finalisé.
|
||
|
||
```{r, eval=F}
|
||
library(mapview)
|
||
library(sf)
|
||
|
||
## Remove NA
|
||
df_map_dyn <- accidents |>
|
||
filter(!is.na(lat) & !is.na(long)) |>
|
||
na.omit()
|
||
|
||
# Make map and print it
|
||
mymap <- st_as_sf()
|
||
mapview(mymap, cex = 2, layer.name = "Gravité",
|
||
zcol = "grav",legend = TRUE )
|
||
```
|
||
|
||
#### Carte choroplèthe {.unnumbered}
|
||
|
||
::: exercise-box
|
||
1. Tracer une carte statistique de type chonoplèthe et représenter le
|
||
nombre d'accidents par département.
|
||
|
||
2. Faire plusieurs variantes de cette carte selon la gravité des
|
||
accidents.
|
||
:::
|
||
|
||
Voici un premier code à trou pour vous aider.
|
||
|
||
```{r, eval = F}
|
||
# get french map - level nuts2
|
||
fr <- gisco_get_nuts(resolution = "20", country = ???, nuts_level = ???) |>
|
||
mutate(res = "20M")
|
||
|
||
# Remove white-space to avoid errors.
|
||
library(stringr)
|
||
departements_francais <- departements_francais |>
|
||
mutate(dep_name = str_trim(dep_name))
|
||
|
||
fr <- fr |>
|
||
mutate(NUTS_NAME = str_trim(NUTS_NAME))
|
||
|
||
# Merge and remove departements outside metropolitan France
|
||
fr_map <- fr |>
|
||
left_join(???) |>
|
||
filter(! dep %in% c("971", ???) )
|
||
|
||
# count the number of accidents
|
||
df_acc <- ???
|
||
|
||
# merge statistics with the map
|
||
map_acc <- fr_map |>
|
||
left_join(df_acc, by = c("dep" = "dep"))
|
||
|
||
# map with all accidents
|
||
g_map_acc <- ggplot(map_acc) +
|
||
geom_sf(???) +
|
||
scale_fill_viridis_c(option = "viridis") +
|
||
labs(title = "Carte des accidents de vélo",
|
||
subtitle = "Année 2005-2021",
|
||
fill = "Nombre d'accidents") +
|
||
theme_void()
|
||
g_map_acc
|
||
```
|
||
|
||
### Bar plots
|
||
|
||
::: exercise-box
|
||
1. On s'intéresse à la répartition par mois et horaires des accidents
|
||
(variable `an`, `hour`, `mois`). Tracer des bar plots permettant de
|
||
montrer la répartition temporelle des accidents.
|
||
|
||
2. On s'intéresse à l'impact des situations de circulation. Tracer des
|
||
bar plots permettant de montrer la répartition de la gravité des
|
||
accidents selon ces situations.
|
||
|
||
3. Voyez-vous une évolution sur la période 2005-2021 ?
|
||
|
||
4. Réfléchir à des représentations alternatives pour les phénomènes
|
||
périodiques.
|
||
:::
|
||
|
||
# Informations de session {.unnumbered}
|
||
|
||
```{r}
|
||
sessionInfo()
|
||
``` |