ggplot2 et geom_bar : afficher les labels des catégories vides

Bonjour,
N'étant pas spécialiste (doctorant en didactique des langues), je vais essayer de d'énoncer clairement ma question. Toutes mes excuses si tout n’est pas clair...
À l'aide de la formule suivante j'ai produit un graph en barres qui concerne des fréquences en % de la variable NoCrsP.p selon 5 catégories (jamais - rarement - de temps en temps - très souvent - presque tout le temps) et indiquée pour chaque individu 1, 2, 3, 4 ou 5 dans ma matrice No_p:

Code:

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ggplot(data = No_p, aes(x = NoCrsP.p)) + labs(x="Leçon en breton\navec l'enseignant", y="Pourcentage d'écoles") + theme_gray(base_size = 25, base_family = "serif") + geom_bar(aes(y = 100*(..count..)/sum(..count..))) + ylim(0, 100) + scale_x_continuous(breaks=c( 1, 2, 3, 4, 5),labels=c( "jamais", "rarement","de tps\nen tps", "très\nsouvent", "presque\ntout le\ntemps"))

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Je suis très content de mon graph, sauf que les labels "jamais" et "rarement" qui ont pour fréquence "0" n'apparaissent pas sur l'axe horizontal, ce qui rend peu difficile la comparaison avec d'autres graphs du même type. Sauriez-vous comment faire apparaître sur un graph en barre les catégories de fréquence nulle avec ggplot?
Pièce jointe 581377
Merci beaucoup pour votre aide !

Bonjour,

Code:

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iris_new <- iris[iris$Species %in% c("setosa","versicolor"),]

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• avec barplot

Code:

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barplot(table(iris_new$Species))

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Pièce jointe 581647

• avec ggplot et geom_bar

Code:

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1 2 3

iris_tab <- as.data.frame(table(iris_new$Species)) library(ggplot2) ggplot(data=iris_tab, aes(x=Var1, y=Freq)) + geom_bar(stat="identity")

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Pièce jointe 581648

Cordialement,

Merci beaucoup pour votre aide. Le problème persiste.
Il vient sans doute de l’utilisation de la formule

Code:

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y = 100*(..count..)/sum(..count..)

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pour calculer les fréquences en pourcentages.
J’ai essayé d’insérer la formule directement dans «aes», ça ne fonctionne pas:

Code:

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1 2	ggplot(data = No_p, aes(x = NoCrsP.p, y = 100*(..count..)/sum(..count..))) + geom_bar(stat="identity") Error in FUN(X[[i]], ...) : objet 'count' introuvable

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J’ai essayé d’y écrire «Freq» comme dans votre exemple, en me disant qu’avec un peu de chance ce serait une formule magique qui calcul directement les pourcentages :) mais non:

Code:

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1 2	ggplot(data = No_p, aes(x = NoCrsP.p, y = Freq)) + geom_bar(stat="identity") Error in FUN(X[[i]], ...) : objet 'Freq' introuvable

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Voici les graphiques que j’obtiens avec ma technique initiale:
Pièce jointe 581716

Comme vous le voyez, l’absence des catégories dont la fréquence est nulle ne facilite pas la lecture et la comparaison. J'aimerais avoir les résultats pour les cinq catégories pour chaque graphique et pas trois catégories seulement comme dans l'exemple de mon premier message.


Voici également mon tableau de données: (désolé pour la présentation, je n'ai pas compris comment fonctionne le générateur de tableaux)

Ec	NoCrP.p	NoCrE.p	NoCrCP.p	NoClP.p	NoClE.p	NoCrsP.p	NoCrsE.p	NoDE
Douarnenez	4	2	2	4	3	5	3	2
Plozeved	4	1	1	4	2	4	2	1
Saint Martin	2	1	1	3	1	4	2	1
Cleder	1	1	1	2	1	3	1	1
Scaer	4	1	1	5	3	5	4	1

Ce sont des variables numériques, sauf la première bien sûr.

Merci encore!

Bonjour à tous,
J'ai eu une réponse par ailleurs (merci à Mickael Canouil):

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

dta <- read.table(text = "Ec NoCrP.p NoCrE.p NoCrCP.p NoClP.p NoClE.p NoCrsP.p NoCrsE.p NoDE Douarnenez 4 2 2 4 3 5 3 2 Plozeved 4 1 1 4 2 4 2 1 'Saint Martin' 2 1 1 3 1 4 2 1 Cleder 1 1 1 2 1 3 1 1 Scaer 4 1 1 5 3 5 4 1", sep = " ", header = TRUE)   library(ggplot2) ggplot(data = dta) + geom_bar( mapping = aes( x = factor( x = NoCrsP.p, levels = 1:5, labels = c("jamais", "rarement", "de tps\nen tps", "très\nsouvent", "presque\ntout le\ntemps") ), y = after_stat(count / sum(count)) ) ) + scale_x_discrete(drop = FALSE) + scale_y_continuous(limits = c(0, 1), labels = function(x) paste(x * 100, "%")) + labs(x = "Leçon en breton\navec l'enseignant", y = "Pourcentage d'écoles") + theme_gray(base_size = 25, base_family = "serif")

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Bonjour,

Merci pour le retour et l'instruction scale_x_discrete(drop = FALSE).

Appliqué à mon exemple minimal :

Code:

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iris_new <- iris[iris$Species %in% c("setosa","versicolor"),]

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Code:

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1 2 3

ggplot(data = iris_new, aes(x = Species)) + geom_bar() + scale_x_discrete(drop = FALSE)

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ou en pourcentages :

Code:

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1 2 3

ggplot(data = iris_new, aes(x = Species, y = after_stat(count / sum(count)))) + geom_bar() + scale_x_discrete(drop = FALSE)

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Cordialement,