Line Chart: utiliser des courbes pour montrer des différences

/ Johanie Fournier, agr.

Pour le #Tidytuesday de cette semaine, nous avons accès aux données des contrôles routiers qui sont fait aux États-Unis. Lors d’une journée type, les policiers peuvent effectuer plus de 50 000 contrôles routiers, mettez tout ça dans une base de données qui comportent quelques années d’historique et on se trouve avec plus de 30 Go de données!! Définitivement de quoi d’amuser! Les données brutes proviennent du site THE STANFORD OPEN POLICING PROJECT. Nous avons aussi accès à une base de données simplifié sur github.

Cette semaine, j’ai deux objectifs en tête:
1) Importer plusieurs .csv en une seule commande et les grouper en une table de données.
2) Visualiser le nombre de contrôle routier qui a été effectué en Caroline du Nord en fonction de l’âge de la personne contrôlée et comparer les différences entre les hommes et les femmes.


IMPORTER

# lire les csv dans l'espace de travail  
files <- list.files(path = "~/Documents/ENTREPRISE/Projets R/Tidytuesday/TyT2019/W12/data", pattern = "*.csv", full.names = T)  
# grouper tous les fichiers en une seule table de données  
tbl <- sapply(files, read_csv, simplify=FALSE) %>%
   bind_rows(.id = "id")
FALSE Parsed with column specification:  
FALSE cols(  
FALSE   .default = col_character(),  
FALSE   raw_row_number = col_integer(),  
FALSE   date = col_date(format = ""),  
FALSE   time = col_time(format = ""),  
FALSE   subject_age = col_integer(),  
FALSE   arrest_made = col_logical(),  
FALSE   citation_issued = col_logical(),  
FALSE   warning_issued = col_logical(),  
FALSE   contraband_found = col_logical(),  
FALSE   contraband_drugs = col_logical(),  
FALSE   contraband_weapons = col_logical(),  
FALSE   frisk_performed = col_logical(),  
FALSE   search_conducted = col_logical(),  
FALSE   search_person = col_logical(),  
FALSE   search_vehicle = col_logical()  
FALSE )
FALSE See spec(...) for full column specifications.
FALSE Parsed with column specification:  
FALSE cols(  
FALSE   .default = col_character(),  
FALSE   raw_row_number = col_integer(),  
FALSE   date = col_date(format = ""),  
FALSE   time = col_time(format = ""),  
FALSE   subject_age = col_integer(),  
FALSE   arrest_made = col_logical(),  
FALSE   citation_issued = col_logical(),  
FALSE   warning_issued = col_logical(),  
FALSE   contraband_found = col_logical(),  
FALSE   contraband_drugs = col_logical(),  
FALSE   contraband_weapons = col_logical(),  
FALSE   frisk_performed = col_logical(),  
FALSE   search_conducted = col_logical(),  
FALSE   search_person = col_logical(),  
FALSE   search_vehicle = col_logical()  
FALSE )
FALSE See spec(...) for full column specifications.
FALSE Parsed with column specification:  
FALSE cols(  
FALSE   .default = col_character(),  
FALSE   raw_row_number = col_integer(),  
FALSE   date = col_date(format = ""),  
FALSE   time = col_time(format = ""),  
FALSE   subject_age = col_integer(),  
FALSE   arrest_made = col_logical(),  
FALSE   citation_issued = col_logical(),  
FALSE   warning_issued = col_logical(),  
FALSE   contraband_found = col_logical(),  
FALSE   contraband_drugs = col_logical(),  
FALSE   contraband_weapons = col_logical(),  
FALSE   frisk_performed = col_logical(),  
FALSE   search_conducted = col_logical(),  
FALSE   search_person = col_logical(),  
FALSE   search_vehicle = col_logical()  
FALSE )
FALSE See spec(...) for full column specifications.
FALSE Parsed with column specification:  
FALSE cols(  
FALSE   .default = col_character(),  
FALSE   raw_row_number = col_integer(),  
FALSE   date = col_date(format = ""),  
FALSE   time = col_time(format = ""),  
FALSE   subject_age = col_integer(),  
FALSE   arrest_made = col_logical(),  
FALSE   citation_issued = col_logical(),  
FALSE   warning_issued = col_logical(),  
FALSE   contraband_found = col_logical(),  
FALSE   contraband_drugs = col_logical(),  
FALSE   contraband_weapons = col_logical(),  
FALSE   frisk_performed = col_logical(),  
FALSE   search_conducted = col_logical(),  
FALSE   search_person = col_logical(),  
FALSE   search_vehicle = col_logical()  
FALSE )
FALSE See spec(...) for full column specifications.
FALSE Parsed with column specification:  
FALSE cols(  
FALSE   .default = col_character(),  
FALSE   raw_row_number = col_integer(),  
FALSE   date = col_date(format = ""),  
FALSE   time = col_time(format = ""),  
FALSE   subject_age = col_integer(),  
FALSE   arrest_made = col_logical(),  
FALSE   citation_issued = col_logical(),  
FALSE   warning_issued = col_logical(),  
FALSE   contraband_found = col_logical(),  
FALSE   contraband_drugs = col_logical(),  
FALSE   contraband_weapons = col_logical(),  
FALSE   frisk_performed = col_logical(),  
FALSE   search_conducted = col_logical(),  
FALSE   search_person = col_logical(),  
FALSE   search_vehicle = col_logical()  
FALSE )
FALSE See spec(...) for full column specifications.



EXPLORER

glimpse(tbl)
## Observations: 2,722,013  
## Variables: 27  
## $ id                 <chr> "/Users/johaniefournier/Documents/ENTREPRIS...  
## $ raw_row_number     <int> 1219541, 1221117, 1221124, 1221133, 1221146...  
## $ date               <date> 2001-12-28, 2002-01-02, 2002-01-02, 2002-0...  
## $ time               <time>       NA, 04:00:00,       NA, 19:50:00, 20...  
## $ location           <chr> "Durham, Durham County", "Durham, Durham Co...  
## $ county_name        <chr> "Durham County", "Durham County", "Durham C...  
## $ subject_age        <int> 22, 28, 21, 28, 36, 68, 24, 30, 38, 56, 28,...  
## $ subject_race       <chr> "black", "hispanic", "black", "black", "bla...  
## $ subject_sex        <chr> "female", "male", "male", "female", "female...  
## $ officer_id_hash    <chr> "5b9908c1a5", "0c140e68b5", "0c140e68b5", "...  
## $ department_name    <chr> "Durham Police Department", "Durham Police ...  
## $ type               <chr> "vehicular", "vehicular", "vehicular", "veh...  
## $ arrest_made        <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, F...  
## $ citation_issued    <lgl> FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FAL...  
## $ warning_issued     <lgl> TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE...  
## $ outcome            <chr> "warning", "citation", "warning", "citation...  
## $ contraband_found   <lgl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ contraband_drugs   <lgl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ contraband_weapons <lgl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ frisk_performed    <lgl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ search_conducted   <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, F...  
## $ search_person      <lgl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ search_vehicle     <lgl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ search_basis       <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ reason_for_frisk   <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ reason_for_search  <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,...  
## $ reason_for_stop    <chr> "Investigation", "Stop Light/Sign Violation...

 

Nous disposons de plusieurs variables, mais pour ce que j’ai en tête j’ai seulement besoin de la date (au cas), de l’age et du sexe des sujets. Je ne pousserai donc pas plus loin mon analyse du reste des variables de ces données, et je vais commencer par extraire seulement ces variables des données.

PRÉPARER

data<-tbl%>%
    select(date,subject_age,subject_sex)%>% # conserver seulement les colonnes pertinentes pour l'analyse
    mutate(year=year(date))%>%
    group_by(subject_age,subject_sex)%>%
    summarise(nb=dplyr::n())%>%
    mutate(nb=nb/1000)

data_sum<-data%>%
    summarise(sum=sum(nb))%>%
    summarise(sum=sum(sum))



VISUALISER

#Graphique  
gg<-ggplot(data=data, aes(x=subject_age, y=nb, group=subject_sex, color=subject_sex))  
gg<-gg + geom_line(size=1.5)  
gg<-gg + scale_color_manual(values = c("#C003C6", "#A9A9A9"))  #échelle des axes  
gg<-gg + scale_y_continuous(breaks=seq(0,80,10), limits = c(0, 80))  
gg<-gg + scale_x_continuous(breaks=seq(0,100, 10), limits = c(0, 100))  
#modifier la légende  
gg<-gg + theme(legend.position="none")  
#modifier le thème  
gg<-gg +theme(panel.border = element_blank(),
                panel.background = element_rect(fill = "#292E1E", colour = "#292E1E"),
                plot.background = element_rect(fill = "#292E1E", colour = "#292E1E"),
                panel.grid.major.y= element_blank(),
                panel.grid.major.x= element_blank(),                panel.grid.minor = element_blank(),
                axis.line = element_line(size=0.5, color="#A9A9A9"),
                axis.ticks = element_line(size=0.5, color="#A9A9A9"))  
#ajouter les titres  
gg<-gg + labs(title="Women in North Carolina are less stopped than men by police on the road!",
                subtitle="From 2000 to 2015, the Standford Open Policy Project collected informations of traffic stops by law enforcement in North Carolina.\nDuring those years, there has been over 2.7M of interventions by polices. Over all those interventions, woman are always less\nstopped than men no matter the age.",
                y="number of traffic stops (x1000)",
                 x="Age")  gg<-gg + theme(plot.title    = element_text(hjust=0,size=20, color="#C003C6", face="bold"),
                 plot.subtitle = element_text(hjust=0,size=12, color="#A9A9A9"),
                 axis.title.y   = element_text(hjust=1,size=12, color="#A9A9A9"),
                 axis.title.x  = element_text(hjust=0,size=12, color="#A9A9A9"),
                 axis.text     = element_text(hjust=0.5,size=12, color="#A9A9A9"))  
#Ajouter les étiquettes de données  
gg<-gg + annotate(geom="text", x=20,y=60, label="Men", color="#A9A9A9", size=4, hjust=0, fontface="bold")  gg<-gg + annotate(geom="text", x=20,y=30, label="Women", color="#C003C6", size=4, hjust=0, fontface="bold")

 

J’ai choisi de comparer les nombres d’arrestations enter hommes et les femmes en fonction de l’age. Après avoir importé toutes les .csv de la Caroline du Nord et les avoir regroupés en une seule table de données, il y avait peu de manipulation à faire sur les données. Seulement grouper par catégorie et faire le compte du nombre d’arrestations. Utiliser des courbes m’apparaissaient le meilleur moyen de comparer les hommes et les femmes en fonction de leur âge. Le reste c’est une histoire de présentation graphique. Voici ce que ça donne:

Tu veux en savoir plus sur ma démarche? Va écouter l’épisode de podcast dans lequel j’explique mes réflexions pour arriver à ce résultat.

2 réflexions sur “Line Chart: utiliser des courbes pour montrer des différences”

  1. Pingback: Épisode 1: Line Chart ou comment utiliser des courbes pour montrer des différences | Johanie Fournier, agr.

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