Exemple d’histogramme en ggplot

Nombre de demandeurs d’emploi selon le sexe par région

# Importation du fichier
ABC_sexe_age <- read.csv("ABC_sexe.csv")

# On a du renommer certaines régions du fait que certains accents du fichier importé ont été mangés
ABC_sexe_age[,2] <- as.character(ABC_sexe_age[,2])
ABC_sexe_age[15,2] = "Auvergne-Rhône-Alpes"
ABC_sexe_age[7,2] = "Bourgogne-Franche-Comté"
ABC_sexe_age[16,2] = "Provence-Alpes-Côte d'Azur"

Pour pouvoir réaliser un grahique en ggplot, il faut que toutes les données soient groupées dans une même colonne.

De plus, pour distinguer les informations par sexe, une colonne “type” doit exister ainsi qu’une colonne “Libellé de la région” pour avoir la région concernée.

# Mise en forme du fichier pour pouvoir dessiner l'histogramme
ABC_sexe_age <- ABC_sexe_age[-c(1:4),] # On ne récupère que la France métropolitaine
# On récupère le libellé de la région et les données
sexe1 <- ABC_sexe_age[,c(2,3)]
sexe2 <- ABC_sexe_age[,c(2,4)]
names(sexe1)[2] <- "sexe"
names(sexe2)[2] <- "sexe"
# Création de la variable "type"
sexe1$type <- rep("H",nrow(sexe1))
sexe2$type <- rep("F",nrow(sexe2))
ABC_sexe <- rbind(sexe1,sexe2) # Tableau que l'on dessinera par la suite 

# On dessine l'histogramme
library(ggplot2) # importation de la librairie nécessaire
ggplot(ABC_sexe, aes(ABC_sexe[,1],ABC_sexe[,2],fill=type)) + geom_bar(position="dodge",stat="identity") + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1)) + ggtitle("Nombre de demandeurs d'emploi selon le sexe") + xlab(" ") + ylab(" ") + scale_fill_manual(
  values=c("#e85f88","#4286f4")
)