Graphique dans R

Bonjour,

J'aurai besoin d'aide pour réaliser un graphique dans R pour la réalisation de mon rapport de stage.

Pièce jointe 573847

Voici mon tableau de données.

Dans l'idée, j'aimerai réaliser un barplot, avec en abscisse mon numéro de prélèvement (donc 1, 2, 3, 4, 5) et en ordonnée ma concentration moyenne. Et ensuite avoir mes barplots empilés avec une couleur pour la concentration moyenne TOTALE et une autre pour la CYANO.
Qui ressemblerait à ça à peu près :
Pièce jointe 573848

Mon script r ressemble à ça pour le moment, mais quand je fais la représentation du graphique, je ne vois que les "bars" pour la moyenne totale, et pas la cyano en superposition:
Pièce jointe 573849


Si vous pouviez aussi m'aider à faire :
- une couleur pour TOTALE et une pour CYANO
- la légende de ces couleurs
- afficher les valeurs (j'avais cette "formule" mais elle ne fonctionne plus dès que je rajoute les cyano : geom_text(aes(label=len), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+)


J'ai fait mes moyennes moi même, mais de base j'ai plusieurs mesures. Etant donné que je voulais avoir les barres d'erreur j'ai essayé de faire avec ma base de données initiale, mais impossible d'obtenir un seul graphique. Si certains ont des idées je suis preneuse.

Pièce jointe 573850

Bonjour,
Les barplot ou diagrammes en barres sont des graphiques qui servent à dénombrer des choses. Or ici c'est une moyenne (assortie de l'incertitude mentionnée d'ailleurs) : est-ce bien ce graphique là qu'il faut tracer ? cf https://rtask.thinkr.fr/fr/comment-s...un-barbarplot/

Bonjour,

Je ne vois pas quelle représentation graphique est possible dans mon cas. J'ai testé boxplot mais ce n'est visuellement pas ce dont j'ai besoin, du moins je pense. :?

Si le tableau fourni est vraiment le tableau exhaustif de vos données, il n'y a pas grand chose à faire que de fournir... un tableau.
Et encore... moyenner 3 valeurs, c'est limite.

Voici le code pour le boxplot si vous avez plus de données,

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

library(readxl) library(tidyr) library(ggplot2)   lesdatas <- read_excel("cya.xlsx")     datas_pivotees <- pivot_longer(data = lesdatas, cols = chl_tot:chl_cya, names_to = "condition", values_to = "mesure")   ggplot(datas_pivotees)+ aes(x = as.character(prelevement), y = mesure, fill = condition, color = condition )+ geom_boxplot()

---

Je ne sais pas si ça fait sens mais il est possible de calculer et représenter la différence entre tot et cya et si les prélèvements se font au cours du temps sur des individus donnés ça donnerait un truc du genre :

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9

lesdatas %>% mutate(difference = chl_tot-chl_cya, individu = rep(c(1:3), times = 5), individu = as.character(individu)) %>% ggplot() + aes(x = prelevement, y = difference, color = individu) + geom_point()+ geom_line()

---

Mais je commence à me perdre en conjecture sur ce que sont les données, ce qu'on mesure et ce qu'on cherche à montrer. En suivant l'arbre de décision ici, la meilleure représentation visuelle à adopter devrait s'imposer : https://www.data-to-viz.com/