Axe des x catégoriel

Dans les graphiques précédents, nous avons vu que les cas d'oreillons n'ont commencé à être déclarés qu'en 1999, ce qui rend les comparaisons d'avant cette date non pertinentes.

Filtrons donc les données pour ne garder que les cas déclarés en 1999 ou après, puis créons un diagramme à barres empilées pour examiner la proportion des différentes maladies par région.

Modifiez le pipeline de manipulation des données pour obtenir le format souhaité, puis construisez votre graphique à barres empilées et affichez-le! Ne vous souciez pas d'ordonner les barres comme dans le dernier exercice. Voyez-vous des tendances surprenantes?

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Instructions de l’exercice

Filtrer who_disease pour ne garder que les années 1999 et plus.
Ajouter à group_by() pour conserver l'information region dans le sommaire.
Compléter les esthétiques avec x = region, y = total_cases et fill = disease.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

disease_counts <- who_disease %>%
	# Filter to on or later than 1999
	filter(___) %>% 
	mutate(disease = ifelse(disease %in% c('measles', 'mumps'), disease, 'other')) %>%
	group_by(disease, ___) %>%    # Add region column to grouping
	summarise(total_cases = sum(cases))

# Set aesthetics so disease is the stacking variable, region is the x-axis and counts are the y
ggplot(disease_counts, aes(___)) +
	# Add a column geometry with the proper position value.
	___(___)

Modifier et exécuter le code