Min første r-graf

gistfile1.txt

# Sørge for at programpakkene jeg skal bruke er aktivert.
library(tidyverse)

# Importere statiskken, fillokaliseringen er kortet ned i denne demoen, men må skrives fullt ut.
data <- read.csv2("C:\\...\\oslo_idrett_klasse.csv")

# Disse tidyverse-folka er veldig glad i tibbles, så jeg gjør om dataframen til en tibble.
data2 <- as_tibble(data)

# Gir variablene litt greiere navn.
data3 <- transmute(data2, 
                   Bydel = Bydel, 
                   høy = Høy.sosial.bakgrunn, 
                   middels = Middels.sosial.bakgrunn, 
                   lav = Lav.sosial.bakgrunn)

# Tidyverse og ggplot2 er veldig glade i smale datasett og ikke vide.
data4 <-
  gather(data3, "lav", "middels","høy", key = "Bakgrunn", value = "Andel")

# Akkurat dette gjør jeg som en forberedelse for at bakgrunnsklassene skal vises i en logisk rekkefølge.
data4 <-
  mutate(data4,
         order = case_when(Bakgrunn == "lav" ~ 1,
                           Bakgrunn == "middels" ~ 2,
                           Bakgrunn == "høy" ~ 3))

# Jeg kommer til å ha tallene for hver bydel i separate vinduer (facets), så dette gjør jeg for fikse rekkefølgen der.
data4 <- 
  mutate(data4,
                Bakgrunn = reorder(Bakgrunn, order),
                Bydel = reorder(Bydel, Andel, min))

#For å lage forkortelser i grafen
bydel_names <- c(
  "Stovner" = "Stovn.",
  "Gamle Oslo" = "Gaml.",
  "Alna" = "Alna",
  "Grunerløkka" = "Grüne.",
  "Søndre Nordstrand" = "S.Nor.",
  "Grorud" = "Groru.",
  "Oslo" = "Oslo",
  "Frogner" = "Frogn.",
  "Østensjø" = "Østen.",
  "Sagene" = "Sagen.",
  "Bjerke" = "Bjerke",
  "St. Hanshaugen" = "St.Ha.",
  "Ullern" = "Ullern",
  "Nordstrand" = "Nords.",
  "Vestre Aker" = "V.Aker",
  "Nordre Aker" = "N.Aker"
)

# Endelig lager jeg selve grafen.
graf <- ggplot(data4, mapping = aes()) +
  geom_col(mapping = aes(x = Bakgrunn, y = Andel), width = .05, colour = "grey") + 
  geom_hline(yintercept = 36.9, linetype = "dashed",colour = "red") +
  geom_hline(yintercept = 54.5, linetype = "dashed", colour = "green4") +
  geom_hline(yintercept = 68.3, linetype = "dashed", colour = "blue") +
  geom_point(mapping = aes(x = Bakgrunn, y = Andel, colour = Bakgrunn)) + 
  geom_text(
    mapping = aes(x = Bakgrunn, y = Andel, label = Andel), nudge_y = 3, size = 2.5) +
  facet_wrap(~Bydel, nrow = 1, labeller = as_labeller(bydel_names)) +
  labs(
    y = "% ungdom som deltar i organisert idrett",
    x = "Sosial bakgrunn",
    title = "Ungdomsidrett og sosial bakgrunn",
    caption = "Data fra rapporten 'Ung i Oslo 2015'"
  ) +
  theme(axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        legend.position = "bottom",
        legend.title = element_blank(),
        legend.key = element_rect(colour = "white"))

# Og nå vises grafen
graf