library(tidyverse)
library(epiDisplay)
library(apyramid)
pat <- read_csv("data/patients.csv") %>%
mutate_if(is.character, as.factor) Un des graphiques les plus classiques & les normés en démographie ou en médecine est la pyramide des âges. Il s’agit d’un graphique en barres qui représente la répartition de la population par âge et par sexe. Sa réalisation en R peut être en R classique ou en R saveur tidyverse.
En R classique
On utilise le package epiDisplay qui contient une fonction fort pratique :
epiDisplay::pyramid(pat$age, pat$sexe,
main = "Pyramide des âges",
binwidth = 10,
col.gender = c("pink", "lightblue"))
En R saveur tidyverse
Pour rester simple je ne vais pas fignoler la présentation du graphique. Dans un premier temps nous allons créer une variable catégorielle qui représentera les âges par tranche de 10 ans. Pour cela nous allons utiliser la fonction cut du package dplyr. Puis tracer le graphique grâce à la fonction age_pyramid du package apyramid.
pat |>
mutate(agerec = cut(age,
breaks = c(0, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90),
labels = c("< 20", "21-30", "31,40", "41-50", "51-60", "61-70", "71,80", "> 80")
))|>
mutate(agerec = as.factor(agerec)) |>
# Tracé du graphique
age_pyramid(age_group = "agerec",
split_by = "sexe",
pal = c("pink", "lightblue") )
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