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# (PART) Dataviz pour le web {-}
# Créer des graphiques et cartes pour le web
## ggiraph
[{ggiraph}](https://davidgohel.github.io/ggiraph/) est un package qui permet de rendre interactif des graphiques `ggplot`. Il permet notamment d'y ajouter des infobulles,
Ce package rajoute des fonctionnalités à `ggplot2` comme par exemple [geom_bar_interactive()](https://davidgohel.github.io/ggiraph/reference/geom_bar_interactive.html),`geom_line_interactive()`, `geom_point_interactive()`, ...
Il existe 3 types d'ajout :
- `tooltip`: l'information à afficher dans les infobulles au survol de la souris
- `data_id`: l'identifiant à associer à l'élément (utilisé pour les actions de survol et de clic)
- `onclick`: fonction JavaScript à exéctuer lorsque des éléments sont cliqués
Le graphique est ensuite produit à l'aide de la fonction `girafe()` sur un objet ggplot.
### Exemple de graphique avec infobulle
Voici un exemple de diagramme barre sur les données de mortalités.
```{r}
gg <- ODD_indicateur311 %>%
filter(Type_Zone != "Pays",
Age_group == "All age ranges or no breakdown by age",
Sex == "Both sexes or no breakdown by sex",
Location == "Total (national level)",
is.na(Value_type)
) %>%
filter(Year %in% c(2015)) %>%
ggplot() +
geom_col_interactive(aes(x = Country_or_Area_Name,
y = Value,
fill = Country_or_Area_Name,
tooltip = paste(Value, "décès pour 100 000 naissances"))) +
theme(legend.position = "none",
title = element_text(size = 8),
axis.text = element_text(size = 7)) +
scale_fill_ipsum() +
coord_flip() +
labs(title = "Mortalité maternelle sur quelques zones du globe",
subtitle = "En 2015",
y = "Taux de mortalité de la mère \n(pour 100 000 naissances)",
x = "Zone",
fill = "Zone"
)
girafe(ggobj = gg, height_svg = 3)
```
L'infobulle peut contenir plusieurs informations. Il est aussi possible d'en changer l'apparence, grâce à différentes options à spécifier dans `opts_tooltip`:
- `offx` / `offy` : pour la position de l'info-bulle par rapport à l'élément
- `css` : pour modifier l'aspect de l'info-bulle.
- `use_fill=TRUE` : pour adapter le fond de l'info-bulle à la couleur de l'élément.
```{r, fig.width = 3}
gg <- ggplot(data = ODD_graphique2) +
geom_line(aes(x = Year, y = Value)) +
geom_point(aes(x = Year, y = Value)) +
geom_point_interactive(aes(x = Year, y = Value,
tooltip = paste(Year, "\n", Value, "décès pour 100 000 naissances"))) +
labs(title = "Mortalité maternelle sur quelques zones du globe",
subtitle = "En 2015",
y = "Taux de mortalité de la mère \n(pour 100 000 naissances)",
x = "Zone",
fill = "Zone"
) +
theme_minimal()
girafe(ggobj = gg, height_svg = 3,
options = list(
opts_tooltip(css = "background-color:gray;font-style:italic;border-radius:5px;padding:5px;")))
```
Les éléments associés à `data_id` sont animés au survol de la souris. Ces animations sont configurées par les options suivantes:
- `opts_hover` : animation des éléments du graphique
- `opts_hover_inv` : animation sur le reste des éléments du graphique (estomper les autres éléments)
- `opts_hover_key` : animation des éléments de la légende
- `opts_hover_theme` : animation des éléments du thème
```{r}
gg <- ODD_indicateur311 %>%
filter(Type_Zone != "Pays",
Age_group == "All age ranges or no breakdown by age",
Sex == "Both sexes or no breakdown by sex",
Location == "Total (national level)",
is.na(Value_type)
) %>%
filter(Year %in% c(2015)) %>%
ggplot() + geom_col_interactive(aes(x = Country_or_Area_Name,
y = Value, fill = Country_or_Area_Name,
tooltip = Value,
data_id = Value)) +
theme(legend.position = "none",
title = element_text(size = 8),
axis.text = element_text(size = 7)) +
scale_fill_ipsum() +
coord_flip() +
labs(title = "Mortalité maternelle sur quelques zones du globe",
subtitle = "En 2015",
y = "Taux de mortalité de la mère \n(pour 100 000 naissances)",
x = "Zone",
fill = "Zone"
)
girafe(ggobj = gg, height_svg = 3,
options = list(opts_hover(css = "cursor:grab;fill:red;stroke:blue;")))
```
Il existe d'autres options tel que `opts_zoom`, `opts_sizing`, ...
### Les facettes
`{ggiraph}` est compatible avec la réalisation des graphiques à facette
```{r Facetteggiraph}
gg <- ODD_indicateur311 %>%
filter(Type_Zone != "Pays",
Age_group == "All age ranges or no breakdown by age",
Sex == "Both sexes or no breakdown by sex",
Location == "Total (national level)",
is.na(Value_type)
) %>%
filter(Year %in% c(2000, 2005, 2010, 2015)) %>%
ggplot() +
geom_col_interactive(aes(x = Country_or_Area_Name, y = Value, fill = Country_or_Area_Name, tooltip = Value)) +
theme(legend.position = "none",
title = element_text(size = 8),
axis.text = element_text(size = 7)) +
scale_fill_ipsum() +
coord_flip() +
labs(title = "Mortalité maternelle sur quelques zones du globe",
subtitle = "En 2015",
y = "Taux de mortalité de la mère \n(pour 100 000 naissances)",
x = "Zone",
fill = "Zone"
) +
theme(legend.position = "none") +
facet_wrap("Year")
girafe(ggobj = gg)
```
## Les cartes Leaflet
Leaflet est au départ un package de cartographie réalisé en javascript. R permet de produire des cartes en exploitant cette librairie.
Ci-dessous un exemple avancé de carte choroplète avec leaflet.
```{r}
data("World")
tt <- World %>%
rename(Country_or_Area_Code = iso_a3) %>%
left_join(ODD_indicateur311 %>%
filter(Age_group == "All age ranges or no breakdown by age",
Sex == "Both sexes or no breakdown by sex",
Type_Zone == "Pays",
is.na(Value_type)) %>%
group_by(Country_or_Area_Code) %>%
filter(!is.na(Value)) %>%
filter(Year == max(Year)))
# création des quantiles de la variable d'intérêt
bins <- quantile(tt$Value, na.rm = T)
# création d'une palette de couleurs associée
pal <- colorBin("YlOrRd", domain = tt$Value, bins = bins)
# création d'un label ad hoc à afficher en surbrillance au passage de la souris sur la carte.
labels <- sprintf(
"<strong>%s</strong><br/>%g décès pour 100 000 naissance en 2015",
tt$name, tt$Value
) %>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(tt) %>%
addPolygons(data = tt,
fillColor = ~ pal(Value),
weight = 2,
opacity = 1,
color = "white",
dashArray = "3",
fillOpacity = 0.7,
highlight = highlightOptions(
weight = 5,
color = "#666",
dashArray = "",
fillOpacity = 0.7,
bringToFront = TRUE),
label = labels,
labelOptions = labelOptions(
style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"),
textsize = "15px",
direction = "auto"))
```
Pour réaliser des ronds proportionnels, il va falloir là aussi créer un centroïde de nos polygones.
```{r ronds_prop leaflet, eval = TRUE}
ttc <- st_centroid(tt)
bins <- quantile(ttc$Value, na.rm = T)
pal <- colorBin("YlOrRd", domain = ttc$Value, bins = bins)
carte_rond_proportionnel <- leaflet(ttc) %>%
addPolygons(data = tt,
fillColor = "#ffffff",
opacity = .2,
color = "white",
dashArray = "3",
fillOpacity = 0.7
) %>%
addCircles(data = ttc,
fillColor = ~ pal(Value),
radius = ~ 100000 * log2(Value),
weight = 2,
opacity = 1,
color = "white",
dashArray = "3",
fillOpacity = 0.7,
highlight = highlightOptions(
weight = 5,
color = "#666",
dashArray = "",
fillOpacity = 0.7,
bringToFront = TRUE),
label = labels,
labelOptions = labelOptions(
style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"),
textsize = "15px",
direction = "auto")) %>%
addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~Value,
title = "Taux de décès des mères à la naissance",
opacity = 1)
carte_rond_proportionnel
```
## Exporter une sortie html
La fonction `saveWidget()` permet d'exporter une sortie d'un html Widget en html.
```{r, eval = F}
saveWidget(widget = carte_rond_proportionnel, file = "Taux de décès des mères à la naissance.html")
```
## Exercice 7
```{r mod5_exo7, child=charge_exo('m5', 'exo7.rmd'), echo=FALSE}
```