Discussion :

[LaChikrella]

Bonjour à tous et à toutes

et merci d'avance de votre aide.

Voici mon problème (je parie d'une simplicité... accablante mais ça fait longtemps que je n'ai plus utilisé R).

Voici la forme de mes données (bidons)

etude	day	parasite
1	D2	3
1	D2	4
1	D2	2
1	D8	3
1	D8	6
1	D8	3
1	D29	3
1	D29	5
1	D29	3
...
2	D2	8
2	D2	7
...

Voici ma ligne de codes

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 boxplot(parasite~day+study.No)

Donc j'ai 3 études, avec 5 days (une seule étude a le jour D70)
Ce que je voudrais c'est des barplox pour chaque day en fonction de l'étude. Pour me faire comprendre j'ai fait un dessin de ce que j'obtiens et ce que je voudrais (cf. pièce jointe)Pièce jointe 383239

(notez aussi que je ne comprends pas pourquoi mes days ne sont pas par ordre croissant quand j'obtiens le graph (D2, D48, D8, D29 etc.) au lieu de D2, D2, D29 etc. - si vous avez aussi la possibilité de m'aider sur ce point supplémentaire, ça serait super




Pouvez-vous m'aider ? Merci encore

[dev_ggy]

Bonjour,

Tu peux faire quelque chose proche de cela :

Code R :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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require(ggplot2)
ggplot(data = df, aes(x=day, y=parasite)) + geom_boxplot(aes(fill=etude))

Cordialement,

[LaChikrella]

Bonjour !

Merci de m'avoir répondue. Effectivement j'ai dû m'orienter vers pplot2: les fonctions que j'utilise et mêmes mes codes datent un peu ^^. Genre, pour l'anecdote, je convertis encore le fichier xlx en txt alors qu'on peut les lire directement.

Bonne journée !

Pour ceux qui souhaitent une réponse :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#install.packages("readxl")#pour lire excel
install.packages("magrittr")# pour utiliser %>%
install.packages("tidyverse")# Le tidyverse est un ensemble d’extensions pour R (code développé par la communauté permettant de rajouter des fonctionnalités à R) construites autour d’une philosophie commune et conçues pour fonctionner ensemble. Elles facilitent l’utilisation de R dans les domaines les plus courants : manipulation des données, recodages, production de graphiques, etc.
install.packages("Rmisc")# pour utilser summarySE
library(tidyverse)
library(Rmisc) # pour summarySE (utile pour avoir moyen/médiane etc. par groupe)
library(ggplot2)
library(plyr)# pour summarySE
 
paris<-M %>%filter(lieu=="paris") 
par <- ggplot(data=paris, aes(x=factor(day), y=parasite,fill=factor(study.No)))+ geom_boxplot() +stat_boxplot(geom="errorbar") # parasites en fonction des jours (de prélèvement) et en fonction des études (1, 2, 3). la fonction "fill" va remplir en différentes couleurs les 3 études. "geom==errorbar" c'est pour avoir l'intervalle de confiance. (bon j'aurais aimé rajouté la moyenne en un point rouge mais j'ai du mal) 
par <- par + xlab("Day") + ylab(expression(paste("parasite (",mu,"g)"))) + guides(fill=guide_legend(title="Study.No"))+ ggtitle("parasites à Paris") # c'est pour nommer les axes x, y, légende et titre
par<-par facet_grid(control.tested ~.) # pour comparer les controls et les tested. :) Ca donne super bien.

A tantôt !