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pointes de tarte et data

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François Pelletier 2016-10-13 00:51:40 -04:00
parent 41c2ced48f
commit 24ce5e3817
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DATA/02030024-fra.csv Normal file
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268
DATA/ARROND.KML Normal file
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1622
DATA/WIFI.KML Normal file
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73531
DATA/tbl_bord_0001_35.xml Normal file
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55
leaflet.Rmd
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@ -155,13 +155,13 @@ emd_2016 <- read.table("DATA/02030024-fra.csv",sep=";", header=TRUE, dec = ",",
## Sélection
On identifie les 8 catégories avec le plus de dépenses, peu importe le mode d'occupation du logement, en excluant les sommaires.
On identifie les 20 catégories avec le plus de dépenses, peu importe le mode d'occupation du logement, en excluant les sommaires.
```{r, echo=TRUE}
Top20Summary <- emd_2016 %>% group_by(SUMMARY) %>%
summarise(Valeur_totale = sum(Valeur)) %>%
arrange(Valeur_totale %>% desc) %>%
filter(!(SUMMARY %in% list("Dépenses totales","Consommation courante totale"))) %>%
head(8) %>%
head(20) %>%
select(SUMMARY)
```
@ -186,8 +186,8 @@ names(cast_agg_emd_2016) <- c("SUMMARY","loc","pah","psh")
top_labels <- names_col[-1]
```
## Affichage du graphique
On crée une [graphique à barres groupées](https://plot.ly/r/bar-charts/#grouped-bar-chart), qui permetta de comparer la dépense pour le même sommaire par mode d'occupation du logement.
### Graphique à barres groupées
On crée un [graphique à barres groupées](https://plot.ly/r/bar-charts/#grouped-bar-chart), qui permetta de comparer la dépense pour le même sommaire par mode d'occupation du logement.
```{r, echo=TRUE}
plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
@ -212,6 +212,53 @@ plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
margin = list(l = 100, b = 100))
```
### Graphiques en pointes de tarte
On fait un graphique en pointes de tarte par mode d'occupation du logement.
**`r top_labels[1]`**
```{r, echo=TRUE}
plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
labels = ~SUMMARY,
values = ~loc,
type = 'pie',
marker = list(color = 'rgba(38, 24, 74, 0.8)',
line = list(color = 'rgb(248, 248, 249)')),
name=top_labels[1]) %>% layout(showlegend = FALSE)
```
**`r top_labels[2]`**
```{r, echo=TRUE}
plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
labels = ~SUMMARY,
values = ~pah,
type = 'pie',
marker = list(color = 'rgba(38, 24, 74, 0.8)',
line = list(color = 'rgb(248, 248, 249)')),
name=top_labels[1]) %>% layout(showlegend = FALSE)
```
**`r top_labels[3]`**
```{r, echo=TRUE}
plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
labels = ~SUMMARY,
values = ~psh,
type = 'pie',
marker = list(color = 'rgba(38, 24, 74, 0.8)',
line = list(color = 'rgb(248, 248, 249)')),
name=top_labels[1]) %>% layout(showlegend = FALSE)
```
# ggplot2
# ggplot2 et gganimate
L'utilisation combinée des librairies ggplot2 et gganimate nous permettra de créer une animation.
Nous reproduisons ici la [pyramide des âges animée](https://www.donneesquebec.ca/recherche/fr/dataset/pyramide-des-ages-animee) de l'Institut de la statistique du Québec. Les données téléchargées se trouvent dans le fichier [`tbl_bord_0001_35.xml`](http://www.bdso.gouv.qc.ca/docs-ken/flex/xml/tbl_bord_0001_35.xml).
```{r}
```