FX Jollois 
library(ggplot2)
library(reshape2)

Vous devez faire les questions suivantes avec la fonction qplot() puis avec la fonction ggplot().

Iris

Dans les données iris, représenter les boîtes à moustaches des 4 variables pour les trois espèces.

ggplot(melt(iris, id = "Species"), aes(Species, value)) +
    geom_boxplot() +
    facet_grid(~ variable) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Tips

Dans les données tips du package reshape2, représenter total_bill en fonction de sex et smoker.

ggplot(tips, aes(0, total_bill)) +
    geom_boxplot() +
    facet_grid(sex ~ smoker, labeller = label_both)

ggplot(tips, aes(0, total_bill)) +
    geom_boxplot() +
    facet_grid( ~ sex + smoker, labeller = label_both)

ggplot(tips, aes(sex, total_bill)) +
    geom_boxplot() +
    facet_grid( ~ smoker, labeller = label_both)

ggplot(aggregate(total_bill ~ sex + smoker, tips, median),
       aes(sex, smoker, fill = total_bill)) +
    geom_bin2d()

Toujours dans tips, représenter total_bill et tip, en fonction de sex de 2 façons

ggplot(tips, aes(total_bill, tip, color = sex)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm") +
    facet_grid(~ sex)

ggplot(tips, aes(cut(total_bill, 5), tip, fill = sex)) +
    geom_boxplot() +
    facet_grid(~ sex) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ggplot(aggregate(tip ~ sex + total_bill_cut,
                 transform(tips, total_bill_cut = cut(total_bill, 5)),
                 median),
       aes(total_bill_cut, sex, fill = tip)) +
    geom_bin2d()

Idem avec smoker en plus

ggplot(tips, aes(total_bill, tip, color = sex)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm") +
    facet_grid(~ smoker, labeller = label_both)

ggplot(tips, aes(total_bill, tip)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm", fullrange = T) +
    facet_grid(smoker ~ sex, labeller = label_both)

Comment répondre aux questions suivantes :

Les pourboires (tip) dépendent ils du montant (total_bill)

ggplot(tips, aes(total_bill, tip)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm")

Et des jours de la semaine (day) ?

ggplot(tips, aes(day, tip)) +
    geom_boxplot() +
    scale_x_discrete(limits = c("Thur", "Fri", "Sat", "Sun"))

Et du nombre de convives (size) ?

ggplot(tips, aes(size, tip)) +
    geom_boxplot(aes(group = size)) +
    geom_jitter() +
    geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

Croiser tip en fonction de total_bill et size

ggplot(tips, aes(size, total_bill, size = tip, color = tip)) +
    geom_jitter(width = .2)

ggplot(aggregate(tip ~ total_bill_cut + size,
                 transform(tips, total_bill_cut = cut(total_bill, 5)),
                 median),
       aes(total_bill_cut, factor(size), fill = tip)) +
    geom_bin2d() +
    ylab("size")

Anscombe

bonus : à partir des données anscombe, refaire le graphique suivant

ans = rbind(
    transform(setNames(subset(anscombe, select = c(x1, y1)), c("x", "y")), ex = 1),
    transform(setNames(subset(anscombe, select = c(x2, y2)), c("x", "y")), ex = 2),
    transform(setNames(subset(anscombe, select = c(x3, y3)), c("x", "y")), ex = 3),
    transform(setNames(subset(anscombe, select = c(x4, y4)), c("x", "y")), ex = 4)
)
ggplot(ans, aes(x, y)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm", fullrange = T, se = FALSE) +
    facet_wrap(~ ex)

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