mirror of
https://github.com/ArthurDanjou/ArtStudies.git
synced 2026-02-06 00:33:48 +01:00
Add initial project files and styles for data visualization
- Created a new Excel file: `departements-francais.xlsx` for data storage. - Added a CSS file: `style.css` with custom styles for various mathematical environments including boxes for lemmas, theorems, definitions, and more, complete with automatic numbering. - Initialized R project file: `tp2.Rproj` with default settings for workspace management and LaTeX integration.
This commit is contained in:
413
M2/Data Visualisation/tp2/4-td_graphiques - enonce.Rmd
Normal file
413
M2/Data Visualisation/tp2/4-td_graphiques - enonce.Rmd
Normal file
@@ -0,0 +1,413 @@
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title: "Manipulation des graphiques"
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author: "Quentin Guibert"
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date: "Année 2025-2026"
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institute: "Université Paris-Dauphine | Master ISF"
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lang: fr
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link-citations: true
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output:
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rmdformats::robobook:
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highlight: kate
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use_bookdown: true
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css: style.css
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lightbox : true
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gallery: true
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code_folding: show
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theme: flatly
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toc_float:
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collapsed: no
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editor_options:
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markdown:
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wrap: 72
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```{r setup, include=FALSE}
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## Global options
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knitr::opts_chunk$set(cache = FALSE, warning = FALSE, message = FALSE, fig.retina = 2)
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options(encoding = 'UTF-8')
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```
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```{r, echo = FALSE, fig.keep= 'none'}
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# Chargement des librairies graphiques
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library(lattice)
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library(grid)
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library(ggplot2)
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require(gridExtra)
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library(locfit)
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library(scales)
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library(formattable)
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library(RColorBrewer)
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library(plotly)
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library(dplyr)
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library(tidyr)
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library(rmarkdown)
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library(ggthemes)
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library(cowplot)
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```
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# Objectifs du TP
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L'objectif de ce TP vise à manipuler et utiliser à bon escient les différents
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types de graphiques du package **ggplot2** (et éventuellement des packages
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associés).
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# Prérequis
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- Avoir installer `R` [ici](https://www.r-project.org/).
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- Avoir installer un IDE, par exemple `RStudio`
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[ici](https://www.rstudio.com/).
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- Créer un nouveau projet (`File`, puis `New Projet`) dans un dossier
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sur votre ordinateur.
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- Télécharger [ici](https://moodle.psl.eu/course/view.php?id=21176)
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les fichiers nécessaires au TD.
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Vous pouvez ensuite écrire vos codes soit :
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- En ouvrant un nouveau script `.R` ;
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- En ouvrant le ouvrant le rapport Rmarkdown `4-td_graphiques - enonce`.
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Certains codes sont partiels et sont à compléter (indication `???`).
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N'oubliez pas de modifier l'option `eval = TRUE` pour que les
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calculs puissent être réalisés.
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# Analyse du lien espérance de vie et GDP
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Dans ce TP, le jeu de données utilisé est le jeu `gapminder` du package
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**gapminder**. Il comprend des séries de données de PIB par habitant et d'espérance
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de vie par pays sur la période 1952-1990. Les observations ont lieu tous les 5 ans.
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## Données
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Dans un premier temps, il faut installer le package et le charger.
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```{r}
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# install.packages("gapminder")
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library(gapminder)
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```
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Ce jeu de données contient 1706 observations où chaque ligne correspond à un
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pays `country` pour une année d'observation `year`.
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```{r}
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||||
paged_table(gapminder, options = list(rows.print = 15))
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```
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||||
On se concentre plus particulièrement sur les variables suivantes :
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- `lifeExp` : l'espérance de vie ;
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- `gdpPercap` : le PIB par habitant en dollars (conversion sur base 2005) ;
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- `pop` : la taille de la population ;
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||||
- `continent` : le continent d'appartenance.
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||||
Pour plus détails, voir l'aide `?gapminder`.
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## But de la visualisation
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Dans ce TP, on cherche un ensemble de visualisations permettant de commenter
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le lien entre GDP et espérance de vie, globalement et à différents
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échelles géographiques :
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- est-ce que les pays les plus développés en termes de PIB par habitant ont la
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meilleure espérance de vie ?
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- peut-on identifier des dynamiques différentes en fonction des pays ou des continents ?
|
||||
- quels facteurs influencent également cette relation ?
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**En vous répartissant en groupes de 3-4 étudiant.e.s.**, choisissez pour chaque groupe,
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une des 4 visualisations suivantes :
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- visualisations utilisant des dot points.
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- visualisations permettant de présenter une distribution.
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||||
- visualisations utilisant des cartes.
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## Différentes visualisations
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### Dot points
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::: exercise-box
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En partant de cette visualisation, construire une ou plusieurs visualisations
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permettant d'analyser et de commenter les liens que vous
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pouvez observer entre `gdpPercap` et `lifeExp`.
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:::
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```{r}
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||||
ggplot(data = gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
|
||||
geom_point()
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```
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### Distributions
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::: exercise-box
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||||
En partant de cette visualisation, analyser et commenter les écarts
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d'espérance de vie sur la planète. Vous pourrez aussi adopter d'autres
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visualisations permettant de comparer des distributions.
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:::
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||||
```{r}
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||||
ggplot(data = gapminder, aes(x = lifeExp)) +
|
||||
geom_density()
|
||||
```
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||||
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||||
|
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### Cartes
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Afin de visualiser plus précisément les caractéristiques régionales de l'espérance
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de vie et du PIB par habitant, nous décidons de faire des cartes.
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Il faut au préalable récupérer un fond de carte (ici de l'année 2016). Nous prenons
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les données `gapminder` de 2007.
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```{r}
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||||
library(giscoR)
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library(sf)
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world <- gisco_countries
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world <- subset(world, NAME_ENGL != "Antarctica") # Remove Antartica
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# Merge data
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world_df <- gapminder %>%
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||||
filter(year == "2007")
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||||
world_df <- world %>%
|
||||
left_join(world_df, by = c("NAME_ENGL" = "country"))
|
||||
|
||||
ggplot(world_df) +
|
||||
geom_sf(color = "black", fill = "grey") +
|
||||
theme_void()
|
||||
```
|
||||
|
||||
::: exercise-box
|
||||
|
||||
|
||||
En partant de la visualisation et des données ci-dessus, représenter et analyser
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||||
les disparités d'espérance
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de vie et de revenus.
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:::
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---
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# Analyse des accidents à vélo en France
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||||
Dans ce TP, nous nous intéressons aux accidents corporels survenus sur une voie
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ouverte à la circulation publique, impliquant au moins un véhicule et ayant fait
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||||
au moins une victime ayant nécessité des soins) pour la période 2005-2021.
|
||||
|
||||
L'objectif est de créer un ensemble de visualisations qui permettront de mieux
|
||||
comprendre accidentologie des cyclistes, ce qui trouve de nombreuses sources
|
||||
d'applications notamment en assurance.
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||||
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||||
Les données et documentation de ces données sont disponibles [ici](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bases-de-donnees-annuelles-des-accidents-corporels-de-la-circulation-routiere-annees-de-2005-a-2021/).
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## Données
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Pour récupérer les données :
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1. récupérer le fichier zippé "data_velo.zip".
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2. créer un dossier "data" à la racine de votre projet.
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3. placer y le contenu du dossier zippé.
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Les données se chargent avec la commande suivante.
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```{r}
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library(readxl)
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||||
library(readr)
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||||
library(tidyverse)
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||||
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# main data
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||||
accidents <- read_csv("data/accidentsVelo.csv",
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||||
col_types = cols(Num_Acc = col_double(),
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||||
date = col_date(format = "%Y-%m-%d")))
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||||
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||||
# few ajustements
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||||
accidents <- accidents %>%
|
||||
mutate(mois = factor(mois),
|
||||
jour = factor(jour),
|
||||
dep = factor(dep),
|
||||
agg = factor(agg),
|
||||
grav = factor(grav),
|
||||
situ = factor(situ))
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||||
|
||||
# correct some issues with variables `hrmn`
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||||
issue <- which(str_length(accidents$hrmn) == 4)
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||||
correct <- accidents$hrmn[issue]
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||||
correct <- paste0("0", str_sub(correct, 1, 1), ":",
|
||||
str_sub(correct, 2, 2), str_sub(correct, 4, 4))
|
||||
accidents$hrmn[issue] <- correct
|
||||
|
||||
# Extract hour
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||||
accidents <- accidents %>%
|
||||
mutate(hour = paste(date, hrmn, sep = " ")) %>%
|
||||
mutate(hour = strptime(hour, "%Y-%m-%d %H:%M")$hour)
|
||||
|
||||
# mapping table for french departments
|
||||
departements_francais <- read_excel("data/departements-francais.xlsx")
|
||||
```
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||||
Ce jeu de données contient 74758 observations où chaque ligne correspond à un
|
||||
accident.
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```{r}
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||||
paged_table(accidents, options = list(rows.print = 15))
|
||||
```
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||||
On se concentre plus particulièrement sur les variables suivantes :
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- `date`, `an`, `mois`, `jour`, `hour`, : la date, année, mois, jour et heure de l'accident ;
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||||
- `dep` : le département ;
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||||
- `agg` : la location (1 = "hors agglomération", 2 = "en agglomération") ;
|
||||
- `lat` : latitude (pas toujours renseignée) ;
|
||||
- `long` : longitude (pas toujours renseignée) ;
|
||||
- `situ` : la situation de l'accident (-1 = Non renseigné, 0 = Aucun,
|
||||
1 = Sur chaussée, 2 = Sur bande d’arrêt d’urgence, 3 = Sur accotement,
|
||||
4 = Sur trottoir, 5 = Sur piste cyclable, 6 = Sur autre voie spéciale, 8 = Autres) ;
|
||||
- `grav` : la gravité (1 = Indemne, 2 = Tué, 3 = Blessé hospitalisé,
|
||||
4 = Blessé léger).
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||||
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||||
D'autres variables intéressantes pourraient être étudiées, mais nous nous limitons
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||||
à celle-ci dans ce TP.
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## But de la visualisation
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||||
Dans ce TP, on cherche à réaliser une analyse exploratoire du jeu de données
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||||
afin d'identifier les relations importantes entre le nombre d'accidents et
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||||
ses déterminants :
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||||
- est-ce que les accidents sont plus situés en agglomération ?
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||||
- comment les accidents se répartissent dans l'espace et dans le temps ?
|
||||
- quels impacts ont les situations de circulation sur la gravité des accidents ?
|
||||
|
||||
En vous répartissant en groupes de 3-4 étudiant.e.s., choisissez pour chaque groupe,
|
||||
une des 4 visualisations suivantes :
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||||
- visualisations utilisant des cartes statiques ou dynamiques.
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||||
- visualisations utilisant des bar plots.
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||||
L'anayse a réalisé ici est préliminaire, d'autres informations intéressantes
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sont à extraire de ce jeu de données.
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## Différentes visualisations
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### Carte
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#### Carte dynamique {-}
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::: exercise-box
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1. Tracer une carte dynamique représentant la location des accidents (latitude,
|
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longitude) en France sur toute la période en modulant la gravité.
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2. Faire deux variantes de cette carte, selon le caractère urbain ou non des accidents.
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||||
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3. Commenter ces figures.
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4. Quelles limites voyez-vous à cette représentation ?
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:::
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||||
Voici un premier code à trou pour vous aider. Pour alléger les temps de production
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afficher uniquement quelques points. Vous pourrez ajouter l'ensemble du jeu de données
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||||
quand votre code sera finalisé.
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```{r, eval = F}
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||||
library(mapview)
|
||||
library(sf)
|
||||
|
||||
## Remove NA
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||||
df_map_dyn <- accidents %>%
|
||||
filter(???) %>%
|
||||
na.omit()
|
||||
|
||||
# Make map and print it
|
||||
mymap <- st_as_sf(???)
|
||||
mapview(mymap, cex = 2, layer.name = "Gravité",
|
||||
zcol = "grav",legend = TRUE )
|
||||
```
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||||
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||||
|
||||
#### Carte choroplèthe {-}
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||||
|
||||
::: exercise-box
|
||||
|
||||
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||||
1. Tracer une carte statistique de type chonoplèthe et représenter
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||||
le nombre d'accidents par département.
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||||
2. Faire plusieurs variantes de cette carte selon la gravité des accidents.
|
||||
|
||||
:::
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||||
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||||
Voici un premier code à trou pour vous aider.
|
||||
|
||||
```{r, eval = F}
|
||||
# get french map - level nuts2
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||||
fr <- gisco_get_nuts(resolution = "20", country = ???, nuts_level = ???) %>%
|
||||
mutate(res = "20M")
|
||||
|
||||
# Remove white-space to avoid errors.
|
||||
library(stringr)
|
||||
departements_francais <- departements_francais %>%
|
||||
mutate(dep_name = str_trim(dep_name))
|
||||
|
||||
fr <- fr %>%
|
||||
mutate(NUTS_NAME = str_trim(NUTS_NAME))
|
||||
|
||||
# Merge and remove departements outside metropolitan France
|
||||
fr_map <- fr %>%
|
||||
left_join(???) %>%
|
||||
filter(! dep %in% c("971", ???) )
|
||||
|
||||
# count the number of accidents
|
||||
df_acc <- ???
|
||||
|
||||
# merge statistics with the map
|
||||
map_acc <- fr_map %>%
|
||||
left_join(df_acc, by = c("dep" = "dep"))
|
||||
|
||||
# map with all accidents
|
||||
g_map_acc <- ggplot(map_acc) +
|
||||
geom_sf(???) +
|
||||
scale_fill_viridis_c(option = "viridis") +
|
||||
labs(title = "Carte des accidents de vélo",
|
||||
subtitle = "Année 2005-2021",
|
||||
fill = "Nombre d'accidents") +
|
||||
theme_void()
|
||||
g_map_acc
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Bar plots
|
||||
|
||||
::: exercise-box
|
||||
|
||||
|
||||
1. On s'intéresse à la répartition par mois et horaires des accidents (variable
|
||||
`an`, `hour`, `mois`). Tracer des bar plots permettant de montrer la répartition
|
||||
temporelle des accidents.
|
||||
|
||||
2. On s'intéresse à l'impact des situations de circulation. Tracer des bar plots
|
||||
permettant de montrer la répartition de la gravité des accidents selon ces situations.
|
||||
|
||||
3. Voyez-vous une évolution sur la période 2005-2021 ?
|
||||
|
||||
4. Réfléchir à des représentations alternatives pour les phénomènes périodiques.
|
||||
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
||||
# Informations de session {-}
|
||||
```{r}
|
||||
sessionInfo()
|
||||
```
|
||||
Reference in New Issue
Block a user