L'Essentiel du Package R Highcharter Pour des Graphiques Interactifs Faciles

Prérequis

# Charger les packages R requis
library(tidyverse)
library(highcharter) 

# Définir les options de highcharter
options(highcharter.theme = hc_theme_smpl(tooltip = list(valueDecimals = 2)))

Préparation des données

Ici, nous allons créer une carte du monde colorée en fonction de la valeur de l’espérance de vie à la naissance en 2015. Les données sont extraites de la base de données de l’OMS (Organisation mondiale de la santé) à l’aide du [package R WHO] (https://cran.r-project.org/web/packages/WHO/vignettes/who_vignette.html).

# Récupérer les données sur l'espérance de vie pour l'année 2015
library("WHO")
library("dplyr")
life.exp <- get_data("WHOSIS_000001")             
life.exp <- life.exp %>%
  filter(year == 2015 & sex == "Both sexes") %>%
  select(country, value)  
life.exp

## # A tibble: 191 x 2
##   country                          value
##   <chr>                            <dbl>
## 1 United Arab Emirates              77  
## 2 Austria                           81.4
## 3 Benin                             60.7
## 4 Bahrain                           78.8
## 5 Bolivia (Plurinational State of)  71.2
## 6 Bhutan                            70.2
## # … with 185 more rows

# Charger les données de la carte du monde
data(worldgeojson, package = "highcharter")

Créer la carte choroplèthe

hc <- highchart() %>%
  hc_add_series_map(
    worldgeojson, life.exp, value = "value", joinBy = c('name','country'),
    name = "LifeExpectancy"
    )  %>% 
  hc_colorAxis(stops = color_stops()) %>% 
  hc_title(text = "Carte du monde") %>% 
  hc_subtitle(text = "Life Expectancy in 2015")

hc