pointes de tarte et data
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DATA/02030024-fra.csv
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DATA/02030024-fra.csv
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268
DATA/ARROND.KML
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268
DATA/ARROND.KML
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1622
DATA/WIFI.KML
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1622
DATA/WIFI.KML
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73531
DATA/tbl_bord_0001_35.xml
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73531
DATA/tbl_bord_0001_35.xml
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55
leaflet.Rmd
55
leaflet.Rmd
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@ -155,13 +155,13 @@ emd_2016 <- read.table("DATA/02030024-fra.csv",sep=";", header=TRUE, dec = ",",
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## Sélection
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On identifie les 8 catégories avec le plus de dépenses, peu importe le mode d'occupation du logement, en excluant les sommaires.
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On identifie les 20 catégories avec le plus de dépenses, peu importe le mode d'occupation du logement, en excluant les sommaires.
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```{r, echo=TRUE}
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Top20Summary <- emd_2016 %>% group_by(SUMMARY) %>%
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summarise(Valeur_totale = sum(Valeur)) %>%
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arrange(Valeur_totale %>% desc) %>%
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filter(!(SUMMARY %in% list("Dépenses totales","Consommation courante totale"))) %>%
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head(8) %>%
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head(20) %>%
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select(SUMMARY)
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```
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@ -186,8 +186,8 @@ names(cast_agg_emd_2016) <- c("SUMMARY","loc","pah","psh")
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top_labels <- names_col[-1]
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```
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## Affichage du graphique
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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.
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### Graphique à barres groupées
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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.
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```{r, echo=TRUE}
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plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
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@ -212,6 +212,53 @@ plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
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margin = list(l = 100, b = 100))
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```
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### Graphiques en pointes de tarte
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On fait un graphique en pointes de tarte par mode d'occupation du logement.
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**`r top_labels[1]`**
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```{r, echo=TRUE}
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plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
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labels = ~SUMMARY,
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values = ~loc,
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type = 'pie',
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marker = list(color = 'rgba(38, 24, 74, 0.8)',
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line = list(color = 'rgb(248, 248, 249)')),
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name=top_labels[1]) %>% layout(showlegend = FALSE)
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```
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**`r top_labels[2]`**
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```{r, echo=TRUE}
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plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
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labels = ~SUMMARY,
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values = ~pah,
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||||
type = 'pie',
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||||
marker = list(color = 'rgba(38, 24, 74, 0.8)',
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line = list(color = 'rgb(248, 248, 249)')),
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name=top_labels[1]) %>% layout(showlegend = FALSE)
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```
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**`r top_labels[3]`**
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```{r, echo=TRUE}
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plot_ly(data = cast_agg_emd_2016,
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||||
labels = ~SUMMARY,
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values = ~psh,
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||||
type = 'pie',
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||||
marker = list(color = 'rgba(38, 24, 74, 0.8)',
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||||
line = list(color = 'rgb(248, 248, 249)')),
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||||
name=top_labels[1]) %>% layout(showlegend = FALSE)
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```
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# ggplot2
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# ggplot2 et gganimate
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L'utilisation combinée des librairies ggplot2 et gganimate nous permettra de créer une animation.
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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).
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```{r}
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```
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