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Ajouter des cognostics personnalisés

Créons des cognostics personnalisés. Pour ce faire, vous allez ajouter deux nouvelles variables aux données gapminder : delta_lifeExp et ihme_link.

Cet exercice fait partie du cours

Visualiser des Big Data avec Trelliscope en R

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Instructions

  • Ajoutez une nouvelle variable appelée delta_lifeExp aux données gapminder, qui calcule la différence entre la première et la dernière espérance de vie observées (lifeExp) pour chaque country (variable de regroupement). Notez que les données sont déjà triées par année.
  • Ajoutez une autre variable, ihme_link, qui pointe vers la page du pays sur healthdata.org, en utilisant space_to_dash() pour remplacer les espaces dans les valeurs de country par des tirets. Par exemple, pour le pays « Costa Rica », le lien est « http://www.healthdata.org/Costa-Rica ».
  • Donnez à la variable delta_lifeExp la description : "Overall change in life expectancy".
  • Indiquez default_label = TRUE pour que la variable ihme_link soit affichée comme étiquette par défaut.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(gapminder)
library(trelliscopejs)
space_to_dash <- function(x) gsub(" ", "-", x)

# Group by country and create the two new variables
gap <- gapminder %>%
  group_by(___) %>%
  mutate(
    delta_lifeExp = tail(___, 1) - head(___, 1),
    ihme_link = paste0("http://www.healthdata.org/", space_to_dash(___)))

# Add the description
gap$delta_lifeExp <- cog(gap$delta_lifeExp, desc = "___")
# Specify the default label
gap$ihme_link <- cog(gap$ihme_link, default_label = ___)

ggplot(gap, aes(year, lifeExp)) +
  geom_point() +
  facet_trelliscope(~ country + continent,
    name = "lifeExp_by_country",
    desc = "Life expectancy vs. year.",
    nrow = 1, ncol = 2,
    scales = c("same", "sliced"))
Modifier et exécuter le code