Données bien rangées (tidy)

Enchaînement des opérations (%>% de magrittr, + de ggplot2)

Programmation fonctionnelle (pas orientée objet), optimisée pour les utilisateurs (lisibilité plutôt que performance)

library("tidyverse")
vignette("manifesto", package = "tidyverse")

Ensemble de packages, appelés par tidyverse

Modèle du data frame : une ligne par observation, une colonne par attribut.

Dataframe optimisé : tibble

Documentation : vignette("tibble", package="tibble")

ggplot2::diamonds

## # A tibble: 53,940 × 10
##   carat cut     color clarity depth table price
##   <dbl> <ord>   <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int>
## 1  0.23 Ideal   E     SI2      61.5    55   326
## 2  0.21 Premium E     SI1      59.8    61   326
## 3  0.23 Good    E     VS1      56.9    65   327
## 4  0.29 Premium I     VS2      62.4    58   334
## 5  0.31 Good    J     SI2      63.3    58   335
## # … with 53,935 more rows, and 3 more variables:
## #   x <dbl>, y <dbl>, z <dbl>

Le package magrittr introduit le pipe %>% (Ctrl + Shift + m)

Modèle du pipeline de la programmation système repris par la bioinformatique

Exemple :

1:10 %>%
    sum

## [1] 55

Principe : les données résultant d’un calcul sont passées à la fonction suivante.

Enchaînement :

1:10 %>%
    sqrt %>%
    sum

## [1] 22.46828

Code plus lisible que sum(sqrt(1:10))

Tuyau avec retour :

library("magrittr")
x <- c(4, 9)
x %<>%
    sqrt
x

## [1] 2 3

Embranchement :

x %T>%
    plot %>%
    sum

## [1] 5

Exposition :

diamonds %$%
    mean(price)

## [1] 3932.8

# Équivalent à
diamonds %>%
    pull(price) %>%
    mean

## [1] 3932.8

Le tuyau de base est accessible sans charger magrittr

Les autres sont moins utiles

Bagarre (Wrangling) :

• Importation des données

• Rangement (Tidy)

• Transformation

Visualisation

Modélisation : non traitée ici. A lire.

Communication : RMarkdown et sorties graphiques. Lire :

• Graphics for communication

• Top 50 ggplot2 Visualizations

Lecture de fichiers texte variés.

Importation dans un tibble.

Référence

Fonctions read_csv() et read_csv2()

Remplacent read.csv() et read.csv2() de base

Plus rapide que les fonctions originales.

Approche habituelle en écologie (analyse multivariée par exemple)

Si les données sont mal rangées (“pas tidy”), quelques manipulations de base.

Référence

Données : inventaire d’une parcelle de Paracou, 4 carrés distincts.

Lire les données :

Paracou6 <- read_csv2("data/Paracou6.csv")

• Afficher Paracou6

Famille, genre et espèce des arbres sont dans 3 colonnes.

Créer une colonne avec le nom complet de l’espèce.

Paracou6 %<>%
  unite(col=spName, Family, Genus, Species, remove=FALSE)

• Afficher le résultat.

Le pipeline %>% (Ctrl + Shift + m) passe la donnée à la fonction suivante. Le pipeline avec retour modifie la variable de départ.

La commande classique est :

Paracou6 <- unite(data = Paracou6, col = spName, Family,
    Genus, Species, remove = FALSE)

Opération contraire

Opération inverse de la création d’un tableau croisé

Crée une colonne par modalité d’une variable

Les valeurs manquantes explicites (valeur NA) peuvent être conservées dans les manipulations ou simplement supprimées avec l’option na.rm=TRUE.

complete(var1, var2) ajoute des enregistrements pour toutes les combinaisons de var1 et var2 manquantes.

Référence

Outils du package dplyr

Idée :

• enchaîner les opérations de transformation avec les %>% ;

• les écrire et les tester une à une.

Filtrer par des conditions sur les différentes variables

# Nombre de lignes
Paracou6 %>%
    count %>%
    pull

## [1] 3541

# Après filtrage
Paracou6 %>%
    filter(SubPlot == 1) %>%
    count %>%
    pull

## [1] 942

Remarquer : pull()qui extrait la valeur finale du tibble de taille 1x1 produit par count().

Ne retenir que les colonnes intéressantes

Paracou6 %>%
    select(SubPlot:Yfield, Family:Species, CircCorr) %>%
    ncol

## [1] 8

Remarquer : ncol() est une fonction de base, pas du tidyverse.

Des colonnes sont ajoutées au tibble

(Paracou6 %>%
    select(idTree, CircCorr) %>%
    mutate(Diametre = CircCorr/pi) -> Paracou6Taille)

## # A tibble: 3,541 × 3
##   idTree CircCorr Diametre
##    <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 1 100655     44       14.0
## 2 100657     43.5     13.8
## 3 100658     53.5     17.0
## 4 100659     38.5     12.3
## 5 100660     77       24.5
## # … with 3,536 more rows

Remarquer : les parenthèses pour print()

Afficher les plus gros arbres de la parcelle :

Paracou6Taille %>%
    arrange(desc(CircCorr))

## # A tibble: 3,541 × 3
##   idTree CircCorr Diametre
##    <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 1 104455     318     101. 
## 2 103939     317     101. 
## 3 102249     300.     95.3
## 4 102086     290      92.3
## 5 100904     288.     91.8
## # … with 3,536 more rows

Quel est le diamètre moyen des arbres par famille ?

Paracou6 %>%
    group_by(Family) %>%
    summarise(Dmean = mean(CircCorr)/pi, NbTrees = n()) %>%
    arrange(desc(Dmean))

## # A tibble: 51 × 3
##   Family         Dmean NbTrees
##   <chr>          <dbl>   <int>
## 1 Vochysiaceae    49.2      11
## 2 Combretaceae    48.4       2
## 3 Phyllanthaceae  41.9       3
## 4 Humiriaceae     38.6      20
## 5 Goupiaceae      37.4      19
## # … with 46 more rows

bind_cols() et bindrows().

t1 <- tibble(col2 = c("A", "B"), col3 = 3:4)
tibble(col1 = 1:2) %>%
    bind_cols(t1)

## # A tibble: 2 × 3
##    col1 col2   col3
##   <int> <chr> <int>
## 1     1 A         3
## 2     2 B         4

Equivalent de cbind() et rbind()

inner_join(), left_join(), right_join() et full_join()

tibble(col2 = c("B", "C"), col5 = 5:6) %>%
    inner_join(t1)

## # A tibble: 1 × 3
##   col2   col5  col3
##   <chr> <int> <int>
## 1 B         5     4

Package destiné à la création de graphiques.

Respecte la grammaire graphique par couches :

ggplot(data = <DATA>) + 
  <GEOM_FUNCTION>(
     mapping = aes(<MAPPINGS>),
     stat = <STAT>, 
     position = <POSITION>
  ) +
  <COORDINATE_FUNCTION> +
  <FACET_FUNCTION>

Les données sont obligatoirement un dataframe (un tibble est un dataframe).

L’esthétique désigne ce qui est représenté :

• x et y (ou fill pour un histogramme…)

• transparence, couleur, type de courbe, taille, … : voir l’aide de chaque geom_.

Fonction aes() à plusieurs niveaux :

• argument mapping de ggplot(), hérité par les couches (geom_)

• argument mapping de chaque couche.

La géométrie est définie par une fonction geom_xxx et une esthétique (ce qui est représenté).

ggplot(data = diamonds) + geom_point(mapping = aes(x = carat,
    y = price, color = cut)) + scale_colour_brewer(palette = "Set1")

Chaque geom_ va de pair avec une statistique de transformation des données :

• “identity” pour geom_point

• “boxplot” pour geom_boxplot

• 20 statistiques disponibles…

ggplot(data = diamonds) + geom_boxplot(mapping = aes(x = cut,
    y = price))

Différent de la transformation de variables (cf. scale) : le graphique utilise des données dérivées des données originales.

Chaque statistique a un geom_ par défaut :

stat_summary est interchangeable avec geom_pointrange

ggplot(data = diamonds) + stat_summary(mapping = aes(x = cut,
    y = depth), fun.min = min, fun.max = max, fun = median)

Transformation de variable.

diamonds %>%
    filter(carat > 0.5) %>%
    ggplot(aes(x = carat, y = price)) + geom_point() +
    scale_x_log10() + scale_y_log10() + geom_smooth(method = "lm")

La position définit l’emplacement des objets sur le graphique.

• “identity” en général

• “stack” empile les catégories dans un histogramme

• “jitter” déplace aléatoirement les points dans un geom_point pour éviter les superpositions.

ggplot(data = diamonds) + 
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = color), position="stack") + 
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")

Système de coordonnées :

• coord_flip() intervertit x et y

• coord_polar() : coordonnées polaires

• coord_trans() transforme l’affichage des coordonnées (mais pas les données comme scale_)

• etc.

Exemple : tracer la carte des wapas de la parcelle 6.

(Paracou6 %>%
    filter(Genus == "Eperua") %>%
    ggplot() + geom_point(aes(x = Xfield, y = Yfield,
    size = CircCorr, color = Species)) + coord_fixed() ->
    P6Map)

Présente plusieurs aspects du même graphique.

Remarquer : la possibilité d’affiner un graphique.

P6Map + facet_wrap(~Species)

Les thèmes définissent l’aspect des graphiques (hors traitement des données).

Dans ce document : pas de fond grisé dans les graphiques (theme_bw), police 12, modifié pour que le fond soit transparent.

theme_set(theme_bw(base_size = 12))
theme_update(panel.background = element_rect(fill = "transparent",
    colour = NA), plot.background = element_rect(fill = "transparent",
    colour = NA))

Ce sont des options globales, valides pour la session R en cours.

Possibilité d’enregistrer des paramètres de forme au-delà du thème dans une liste.

Préparation d’un style pour l’impression en noir et blanc, sans cartouches de légende.

MyStyle <- list(scale_colour_grey(), theme(legend.position = "none"))
P6Map + MyStyle

Les couleurs par défaut sont assez laides.

Utiliser scale_color_xxx et scale_fill_xxx

Le suffixe _brewer est pour utiliser des palettes de ColorBrewer

Le suffixe _gradient permet de produire un gradient de couleurs pour les valeurs continues.

Voir les autres fonctions dans l’aide du package.

• Méthode : se créer progressivement des styles (par ex. : couleur et noir et blanc), les enregistrer et les utiliser systématiquement.

qplot() mime la syntaxe de plot() avec ggplot2. Utiliser plutôt la syntaxe native.

autoplot() est un générique à étendre par des méthodes S3 pour faire des graphiques ggplot. Exemple:

library("entropart")
Paracou618.MC$Ns %>% as.AbdVector %>% 
  autoplot(Distribution = "lnorm") + MyStyle

Anti-sèche sur RStudio

De nombreux packages étendent ggplot2 avec de nouveaux geom_. Exemple de ggraph :