Et si on essayait un « waffle » ?

Et si l'on s'intéressait aux détails de la classe 'other'?

Passons au graphique en « waffle », puisqu'il gère un plus grand nombre de classes. Nous allons réutiliser le même enchaînement de manipulation de données que dans l'exercice précédent, mais cette fois en conservant toutes les maladies.

Nous utiliserons la bibliothèque waffle, qui contient la fonction waffle(). Cette fonction produit pour vous un graphique en « waffle » lorsqu'on lui fournit un vecteur nommé de dénombrements.

Elle trace un carré pour chaque unité fournie dans le vecteur. Nous devons donc transformer nos dénombrements de maladies en pourcentages arrondis (notez l'appel à mutate() dans le code de préparation des données fourni).

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Instructions de l’exercice

Donnez des noms au vecteur case_counts à l'aide de la fonction names().
Appelez la fonction waffle() de la bibliothèque waffle en lui passant le vecteur case_counts comme argument.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

disease_counts <- who_disease %>%
group_by(disease) %>%
	summarise(total_cases = sum(cases)) %>% 
	mutate(percent = round(total_cases/sum(total_cases)*100))

# Create an array of rounded percentages for diseases.
case_counts <- disease_counts$percent
# Name the percentage array with disease_counts$disease
___

# Pass case_counts vector to the waffle function to plot
waffle(___)

Modifier et exécuter le code