SWDChallenge|M9: Visualiser l’incertitude

Le #SWDChallenge de ce mois-ci consiste à visualiser l’incertitude. J’ai choisi de reprendre un graphique que j’ai crée l’année passée qui comparait les différentes mesures d’évapotranspiration que j’ai prise à l’été 2018.



OBJECTIFS

  1. Visualiser la variation qui existe entre les 6 différentes mesures d’évapotranspiration que j’ai réalisée pour l’été 2018.



IMPORTER

#Graphiques    
data <- read_excel("~/Documents/ENTREPRISE/Suivi Jardin/Évapotranspiration.xlsx",
                      sheet="Comparatif", col_names = TRUE, col_types = NULL, skip=0)    

data$Date<-as.Date(data$Date, Format="%Y-%m-%d")
        data_graph<-data %>%
     select(Date, Eto_Cocorahs, Eto_PM, Eto_PM_simple, Eto_StB, Eto_station_meteo, Eto_StB_PM_simple) %>%
     gather(type, donnee, -Date) %>%
     filter(!is.na(donnee))     

data_mean<-data_graph %>%     
group_by(Date) %>%     
summarise(moyenne=mean(donnee), ecart=sd(donnee))



VISUALISER

gg <- ggplot(data_mean, aes(x=moyenne, y=Date))  
gg <- gg + geom_point(fill="#386FA4",color="#6D7C83", shape=21, size=3, stroke=1)  
gg <- gg + geom_errorbarh(aes(xmax = moyenne + ecart, xmin = moyenne - ecart), color = "#6D7C83")  
gg <- gg + geom_jitter(data=data_graph, aes(x=donnee, y=Date), color="#8597A0", size=2.5, alpha = 0.25, width = 0.20)  
#ajuster les axes   
gg <- gg + scale_x_continuous(breaks=seq(-2,8,1), limits = c(-2, 8))  
gg <- gg +  scale_y_date(labels = date_format("%Y-%m-%d"),                  breaks=date_breaks(width ="2 weeks"),
                  limits= c(as.Date("2018-05-28"), as.Date("2018-09-03")))  gg <- gg + coord_flip()  
#modifier le thème  
gg <- gg +  theme(panel.border = element_blank(),
                      panel.background = element_blank(),
                      plot.background = element_blank(),
                      panel.grid.major.y= element_line(size=0.1,linetype="dotted", color="#6D7C83"),
                      panel.grid.major.x= element_blank(),
                      panel.grid.minor = element_blank(),
                      axis.line.x = element_line(size=0.5, color="#6D7C83"),
                      axis.line.y = element_line(size=0.5, color="#6D7C83"),
                      axis.ticks.y = element_blank(),
                      axis.ticks.x = element_blank()) 
#ajouter les titres  
gg<-gg + labs(title="Évapotranspiration de l'été 2018 à Québec",
              subtitle="\nL'évapotranspiration (Et0) est un paramètre assez complexe qui implique entre autre des mesures de précipitation, de température,\nde vitesse du vent et de radiation solaire. Il existe plusieurs façon de le calculer et de le mesurer. Le graphique suivant montre\nla variation qui existe entre 6 méthodes d'estimation.",
              x="Et0 (mm)",
              caption="\n\nSOURCE:  Données personnelles  |  DESIGN: Johanie Fournier, agr.")  
gg<-gg + theme(plot.title    = element_text(hjust=0, vjust=0, size=28, color="#6D7C83", face="bold"),
                 plot.subtitle = element_text(hjust=0, vjust=0, size=14, color="#6D7C83", face="bold"),
                 plot.caption = element_text(hjust=1, vjust=0, size=10, color="#6D7C83", face="bold"),
                 axis.title.y  = element_text(hjust=1, vjust=0, size=12, color="#6D7C83", face="bold"),
                 axis.title.x  = element_blank(),
              axis.text.y   = element_text(hjust=0.5, vjust=0, size=12, color="#6D7C83", face="bold"),
               axis.text.x   = element_text(hjust=0.5, vjust=0, size=12, color="#6D7C83", face="bold"))

Voici ce que ça donne: 

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