Discussion :

[pjulie]

Bonjour, je fais appel à vos services car je n’arrive pas à résoudre un problème de graphique.
Je dispose d’un tableau csv avec des colonnes : « modalite », « duree_retour », « session ».
Les données de « modalite » ont deux formes possibles : « temoin » et « contaminé » (évidement je n’ai pas mis d’accent dans le tableau). Les données de « session » sont de 4 types : « session1 » , « session2 » , « session3 », « session4 ». Et les données de « duree_retour » sont sous forme numérique :ex 13,5 ou 300,7 (exprimé en minutes – dans cette colonne certaines valeurs sont +Inf quand il n’y a pas de retour). J’aimerais réaliser un graphique qui me donne le taux de retour en fonction du temps et de la modalité et tout cela, par session. J’ai un script qui me donne déjà le taux de retour en fonction du temps par modalité. Mais je n’arrive pas à intégrer à ce graph les sessions. Voici le script :

(data_relacher_retour_marquage est le fichier csv)

Code :

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data_relacher_retour_marquage=merge(data_relacher_retour_unique,data_marquage,by.x="idtag_court",by.y="numtag_court",all.x=TRUE)
data_relacher_retour_marquage$duree_retour[is.na(data_relacher_retour_marquage$duree_retour)]=+Inf
duree_temoin=data_relacher_retour_marquage[data_relacher_retour_marquage$modalite=="temoin","duree_retour"]
duree_contamine=data_relacher_retour_marquage[data_relacher_retour_marquage$modalite=="contamine","duree_retour"]
 
dev.new()
par(mfrow=c(1,2),mar=c(4.25,4.25,0.25,0.25))
plot(ecdf(duree_temoin),col="grey",xlab="Time after release (min)", ylab="Cumulative homing probability",xlim=c(0,500),ylim=c(0,0.25),main="",verticals = TRUE,do.points=FALSE,lwd=3)
lines(ecdf(duree_contamine),verticals = TRUE,do.points=FALSE,lwd=3)
legend("topleft",c("temoin","contamine"),col=c("grey","black"),lty=c(1,1),lwd=c(3,3),cex=0.75)
 
par(mar=c(4.25,0.5,0.25,0.25),las=2)
plot(ecdf(duree_temoin),col="grey",xlab="Time after release (min)", ylab="Cumulative homing probability",xlim=c(600,7000),ylim=c(0,0.25),main="",yaxt="n",verticals = TRUE,do.points=FALSE,lwd=3)
lines(ecdf(duree_contamine),verticals = TRUE,do.points=FALSE,lwd=3)

Je pense que j’essaye de faire un graphique avec 2 variables qualitatives, je ne suis pas sûre de cela, mais je vous remercie d’avance si vous avez une idée pour modifier le script et me donner un sérieux coup de pouce. Bien cordialement.

[Yoan73]

Bonjour,

Je ne sais pas si c'est exactement ce que vous recherchez mais je vais faire une réponse générale pour ce genre de travail avec votre exemple.

Je suppose que vous voulez un graphique qui permette de synthétiser les informations de 3 variables (1 quantitatives avec 2 qualitatives) pour pouvoir effectuer des comparaisons visuelles.

Pour cela, j'ai déjà commencé par générer une table d'exemple :

Code :

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table0
    Modalite Duree  Session
1     Temoin  10.2 Session1
2     Temoin  10.2 Session1
3     Temoin  10.2 Session1
4     Temoin  10.2 Session1
5     Temoin  10.2 Session1
6  Contamine   2.6 Session1
7  Contamine   2.6 Session2
8  Contamine   2.6 Session2
9  Contamine   2.6 Session2
10 Contamine   2.6 Session2
11    Temoin   2.6 Session2
12    Temoin   2.6 Session2
13    Temoin   2.6 Session3
14    Temoin   2.6 Session3
15    Temoin   2.6 Session3
16 Contamine   4.9 Session3
17 Contamine   4.9 Session3
18 Contamine   4.9 Session3
19 Contamine   4.9 Session4
20 Contamine   4.9 Session4
21    Temoin   4.9 Session4
22    Temoin   4.9 Session4
23    Temoin   4.9 Session4
24    Temoin   4.9 Session4
25    Temoin   4.9 Session5
26 Contamine   4.9 Session5
27 Contamine   4.9 Session5
28 Contamine   4.9 Session5
29 Contamine   4.9 Session5
30 Contamine   4.9 Session5

Ensuite, j'ai agrégé ces données pour m’intéresser aux moyennes des durées (par exemple) pour chaque couple de Modalité-Session :

Code :

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> table0 = aggregate(table0$Duree, by=list(Modalite=table0$Modalite, Session=table0$Session), FUN=mean)
> table0
    Modalite  Session    x
1  Contamine Session1  2.6
2     Temoin Session1 10.2
3  Contamine Session2  2.6
4     Temoin Session2  2.6
5  Contamine Session3  4.9
6     Temoin Session3  2.6
7  Contamine Session4  4.9
8     Temoin Session4  4.9
9  Contamine Session5  4.9
10    Temoin Session5  4.9

Puis, j'ai construit mon Plot :

Code :

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require(devtools)
library(rCharts)
 
> n1 <- nPlot(x ~ Session, group = "Modalite", data = table0, type = "multiBarChart")
> n1$chart(margin = list(left = 100))
> n1$yAxis( axisLabel = "Titre de l'axe Y",width=50)
> n1

Il faut ensuite exporter le graphique pour l'enregistrer où bon vous semble :

Code :

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n1$save("C:/.../Bureau/n1.html")

Et voila ce que ça donne avec le jeu de données exemple :



Il est possible de voir les données exactes en survolant les barres et de choisir les sous-populations que l'on souhaite afficher à l'écran (pratique pour un grands nombres de classes) en décochant les case en haut à droite.

Peut-être que ça pourra aider quelque uns d'entre vous,

Yoan.