ajout animation
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.gitignore
vendored
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.gitignore
vendored
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@ -0,0 +1,4 @@
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.Rproj.user
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.Rhistory
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.RData
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.Ruserdata
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103
leaflet.Rmd
103
leaflet.Rmd
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@ -48,13 +48,17 @@ library("leaflet")
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## Autres bibliothèques
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Ces autres bibliothèques nous seront utiles dans cet atelier
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```{r, echo=TRUE}
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```{r pkgs, cache = FALSE, echo=TRUE}
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library("rgdal")
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library("dplyr")
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library("webshot")
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library("shiny")
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library("htmltools")
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library("reshape2")
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require(XML)
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require(stringr)
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library(gganimate)
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library(animation)
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```
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## La composition d'une carte
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@ -66,20 +70,20 @@ Une carte peut être composée de plusieurs éléments:
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- On peut y ajouter divers autres éléments informatifs ou décoratifs
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## Acquisition des données
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Les données géographiques vectorielles (polygones, lignes, points) sont souvent représntées sous forme de fichiers KML, geoJSON ou ESRI Shapefiles. Les tuiles de données ou raster sont souvent au format geoTIFF.
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Les données géographiques vectorielles (polygones, lignes, points) sont souvent représentées sous forme de fichiers KML, geoJSON ou ESRI Shapefiles. Les tuiles de données ou raster sont souvent au format geoTIFF.
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L'objet data de la vignette peut accueillir différentes structures de données, mais il faut au préalablement les créer à partir des données sources
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Nous utiliserons la bibliothèque `rgdal` our lire les données et créer ces structures
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## Données utilisées dans cet atelier
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Dans cet atelier, nous cherchons à représenter la couverture WiFi du réseau [ZAP Québec](http://www.zapquebec.org/) à l'aide de la localisation des différents points d'accès contenus dans le fichier "WIFI.KML" téléchargé sur[le portail Données Québec](https://www.donneesquebec.ca/recherche/fr/dataset/vque_29). Ce fichier est partagé sous la licence [Creative Commons - Attribution 4.0](https://www.donneesquebec.ca/fr/licence/#cc-by).
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Dans cet atelier, nous cherchons à représenter la couverture Wifi du réseau [ZAP Québec](http://www.zapquebec.org/) à l'aide de la localisation des différents points d'accès contenus dans le fichier "WIFI.KML" téléchargé sur[le portail Données Québec](https://www.donneesquebec.ca/recherche/fr/dataset/vque_29). Ce fichier est partagé sous la licence [Creative Commons - Attribution 4.0](https://www.donneesquebec.ca/fr/licence/#cc-by).
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## KML
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Le format de fichiers KML est un standard ouvert [développé par Google](https://developers.google.com/kml/documentation/) pour l'application Google Earth. C'est un fichier XML avec des caractéristiques particulières.
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## Acquisition des données (1/2)
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Pour lire le fichier de donnéees, on utilise la fonction `readOGR()` de `rgdal`.
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Pour lire le fichier de données, on utilise la fonction `readOGR()` de `rgdal`.
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```{r, echo=TRUE}
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WIFI_DATA <- readOGR("./DATA/WIFI.KML", "WIFI")
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```
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@ -89,7 +93,7 @@ On obtient un objet de la classe `SpatialPointsDataFrame`.
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class(WIFI_DATA)
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```
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Cette classe est un type de données complexer qui inclut entre autres un data.frame `data` contenant les données extraites du fichier KML. La structure complete de notre exemple se rpésente comme suit.
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Cette classe est un type de données complexer qui inclut entre autres un data.frame `data` contenant les données extraites du fichier KML. La structure complète de notre exemple se présente comme suit.
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```{r}
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str(WIFI_DATA)
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@ -98,12 +102,12 @@ str(WIFI_DATA)
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## Attributs
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Chaque point présente 6 attributs:
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- ARROND : Nom de l'arrondissement où se situe le réseau WiFi.
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- NO_CIV : Numéro civique du réseau WiFi.
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- NOM_BATI : Nom de l'édifice où se situe le réseau WiFi.
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- RUE : Nom de la rue où se situe le réseau WiFi.
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- LONGITUDE : Longitude du réseau WiFi.
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- LATITUDE : Latitude du réseau WiFi.
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- ARROND : Nom de l'arrondissement où se situe le réseau Wifi.
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- NO_CIV : Numéro d'immeuble du réseau Wifi.
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- NOM_BATI : Nom de l'édifice où se situe le réseau Wifi.
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- RUE : Nom de la rue où se situe le réseau Wifi.
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- LONGITUDE : Longitude du réseau Wifi.
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- LATITUDE : Latitude du réseau Wifi.
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## La vignette interactive Leaflet
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La création d'une carte débute avec la vignette interactive (widget) `leaflet()`:
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@ -111,11 +115,11 @@ La création d'une carte débute avec la vignette interactive (widget) `leaflet(
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leaflet()
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```
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Cette vignette peut être modifiées à l'aide de différentes propriétés et différents opérateurs que nous explorerons dans cet atelier.
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Cette vignette peut être modifiée à l'aide de différentes propriétés et différents opérateurs que nous explorerons dans cet atelier.
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## Ajout des données à la carte
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On associe à la propriété data les données que nous avons importé. On utilise la fonction `addTiles` pour ajouter des tuiles de fond et `addMarker` pour ajouter des marqueurs basés sur les coordonnées géographiques. Enfin, on utilise l'argument `popup` pour inclure une description qui sera affichée en cliquant sur un marqueur. Les données que nous utilisons incluent déjà une description en HTML. L'argument `group` sert a`attribuer iun idnetifiant pour chaque élément composant la carte. Il n'est pas affiché sur la carte sauf si on le demande explicitement, dans un menu par exemple.
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On associe à la propriété data les données que nous avons importées. On utilise la fonction `addTiles` pour ajouter des tuiles de fond et `addMarker` pour ajouter des marqueurs basés sur les coordonnées géographiques. Enfin, on utilise l'argument `popup` pour inclure une description qui sera affichée en cliquant sur un marqueur. Les données que nous utilisons incluent déjà une description en HTML. L'argument `group` sert a attribuer un identifiant pour chaque élément composant la carte. Il n'est pas affiché sur la carte sauf si on le demande explicitement, dans un menu par exemple.
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```{r, echo=TRUE}
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l1 <- leaflet(data=WIFI_DATA) %>%
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@ -183,7 +187,7 @@ l1 %>%
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## Introduction
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[Plotly](https://plot.ly/) est une bliblothèque de graphiques interactifs en JavaScript. Tout comme Leaflet, on peut l'utiliser via des interfaces dans plusieurs langages de programmation, dont R. L'interface de programmation est documentée [sur ce site](https://plot.ly/r/).
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[Plotly](https://plot.ly/) est une bibliothèque de graphiques interactifs en JavaScript. Tout comme Leaflet, on peut l'utiliser via des interfaces dans plusieurs langages de programmation, dont R. L'interface de programmation est documentée [sur ce site](https://plot.ly/r/).
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Plotly permet de créer plusieurs types de graphiques (statistiques, scientifiques, cartes, 3d) et permet aussi de convertir des graphiques créés à partir de `ggplot2`.
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@ -350,13 +354,13 @@ Un graphique comprend plusieurs types d'éléments:
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- Position adjustments: Permettent de gérer les superpositions ou d'ajouter du flou dans les données
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- Annotation: Ajout d'annotations à un graphique
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- Fortify: Utiliser des données qui ne sont pas sous la forme de tables
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- Themes: Élements qui définissent un thème d'affichage, indépendamment du type de graphique
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- Aesthetics: Permet d'associer les données à des caractéristiques du graphique: les axes, les couleurs, les épaisseurs de traits, ...
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- Themes: Éléments qui définissent un thème d'affichage, indépendamment du type de graphique
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- Aesthetics: Permets d'associer les données à des caractéristiques du graphique: les axes, les couleurs, les épaisseurs de traits ...
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- Other: Autres outils
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## Exemple
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Pour cet exemple, on utilise le jeu de données [Effectif de la fonction publique fédérale par ministère et région](http://open.canada.ca/data/en/dataset/933f8f6e-daee-4368-a7dc-4eadc8b5ecfa) provanant de Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada. Cette source contient de l'information visée par la [Licence du gouvernement ouvert – Canada](http://ouvert.canada.ca/fr/licence-du-gouvernement-ouvert-canada).
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||||
Pour cet exemple, on utilise le jeu de données [Effectif de la fonction publique fédérale par ministère et région](http://open.canada.ca/data/en/dataset/933f8f6e-daee-4368-a7dc-4eadc8b5ecfa) provenant de Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada. Cette source contient de l'information visée par la [Licence du gouvernement ouvert – Canada](http://ouvert.canada.ca/fr/licence-du-gouvernement-ouvert-canada).
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```{r, echo=TRUE}
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ssa_pop2 <- read.csv("DATA/ssa-pop2-fra.csv", sep=",", stringsAsFactors = FALSE) %>%
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@ -369,7 +373,7 @@ ssa_pop2 <- read.csv("DATA/ssa-pop2-fra.csv", sep=",", stringsAsFactors = FALSE)
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```
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## Graphique à lignes brisées
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Nous définissons la structure de bases pour créer notre graphiques. Nous identifions les données qui seront utilisées ainsi que les "esthétiques" du graphique.
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Nous définissons la structure de bases pour créer notre graphique. Nous identifions les données qui seront utilisées ainsi que les "esthétiques" du graphique.
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```{r, echo=TRUE}
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g1 <- ggplot(ssa_pop2, aes(x=new_date,y=total_employes))
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```
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@ -410,16 +414,71 @@ On convertis l'axe vertical en échelle logarithmique:
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g3+geom_boxplot(aes(colour=Province))+scale_y_log10()
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```
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Ce type de graphique n'est pas géré par plotly, nous ne pouvons donmc pas le convertir en version interactive.
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Ce type de graphique n'est pas géré par plotly, nous ne pouvons donc pas le convertir en version interactive.
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# ggplot2 et gganimate
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L'utilisation combinée des bibliothèques 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, echo=TRUE}
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On installe `gganimate` avec la commande suivante, qui nécessite la bibliothèque `devtools` ainsi que le nécessaire pour compiler (le paquet `r-base-dev` sur Debian, R-Tools sur Windows):
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```{r, eval=FALSE, echo=TRUE}
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devtools::install_github("dgrtwo/gganimate")
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```
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On charge gganimate
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```{r, echo=TRUE}
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library(gganimate)
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```
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## Données
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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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## Transformation des données
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On extrait les données d'un fichier XML, puis on prépare les données sur le bon format pour faire une pyramide des âges.
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```{r, echo=TRUE}
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df_tbl_bord_0001_35 <- xmlToDataFrame("DATA/tbl_bord_0001_35.xml")
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df_tbl_bord_0001_35_2 <- df_tbl_bord_0001_35 %>%
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mutate(AGE = DE_CODFC_REFRN %>% str_extract("([0-9]+)")) %>%
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select(-c(DE_CODFC_REFRN,DE_DIMNS_UNIT_MESR)) %>%
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melt(id.vars=c("DE_TERTR_REFRN","DE_TEMPS_REFRN","AGE"),
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measure.vars=c("HOMME","FEMME"),
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variable.name="GENRE",
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value.name = "NOMBRE") %>%
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mutate(NOMBRE = NOMBRE %>% as.integer() %>% ifelse(is.na(.),0,.),
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AGE = AGE %>% as.integer(),
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DE_TEMPS_REFRN = DE_TEMPS_REFRN %>% as.integer())
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```
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On construit la pyramide des âges. La variable `frame` sera utilisée pour créer chacune des images de l'animation.
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```{r, echo=TRUE}
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pyramide_ages <- df_tbl_bord_0001_35_2 %>%
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ggplot(aes(frame = DE_TEMPS_REFRN)) +
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geom_bar(data=subset(df_tbl_bord_0001_35_2,GENRE=="FEMME"),
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aes(x=AGE,y=NOMBRE,fill=GENRE,group=DE_TEMPS_REFRN),
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stat = "identity",
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position = "identity") +
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geom_bar(data=subset(df_tbl_bord_0001_35_2,GENRE=="HOMME"),
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aes(x=AGE,y=-NOMBRE,fill=GENRE,group=DE_TEMPS_REFRN),
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||||
stat = "identity",
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||||
position = "identity") +
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||||
scale_y_continuous(breaks=seq(-40000,40000,40000),
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labels=abs(seq(-40000,40000,40000))) +
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coord_flip()
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```
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On l'anime.
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```{r interval, echo = FALSE, cache = FALSE}
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ani.options(autobrowse = FALSE, interval = .2)
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```
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```{r, echo = TRUE}
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gg_animate(pyramide_ages,"pyramide_ages.gif")
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```
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13
r-dataviz-formation.Rproj
Normal file
13
r-dataviz-formation.Rproj
Normal file
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@ -0,0 +1,13 @@
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Version: 1.0
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RestoreWorkspace: Default
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SaveWorkspace: Default
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AlwaysSaveHistory: Default
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EnableCodeIndexing: Yes
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UseSpacesForTab: Yes
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NumSpacesForTab: 2
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Encoding: UTF-8
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RnwWeave: Sweave
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LaTeX: pdfLaTeX
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