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\name{table_prod}
\alias{table_prod}
\title{table_prod : table des indicateurs d'evolution des productions renouvelables annuelles par filiere aux echelles regionale et France entiere}
\usage{
table_prod(
  df,
  an = 2020,
  obj_reg = list(eol = NA_real_, pv = NA_real_, hydro = NA_real_, elec = NA_real_),
  obj_nat = list(eol = 52, pv = 24, hydro = 62, elec = 155)
)
}
\arguments{
\item{df}{le df pret pour la visualisation ggplot, produit par \code{prep_prod()}}

\item{an}{l'annee observee au format numerique}

\item{obj_reg}{liste indiquant les objectifs de production en TWh fixes pour la region a l'horizon 2023, par exemple \code{list(eol = 3.8, pv = 0.58, hydro = 0.025, elec = NA_real_)}. 'eol' designe la filiere eolienne, 'pv' le solaire photovoltaïque, 'hydro' l'hydraulique et 'elec' la production cible de l'ensemble des filieres electriques renouvelables}

\item{obj_nat}{les objectifs de production en TWh fixes a l'echelle nationale a l'horizon 2023, par exemple \code{list(eol = 39.9, pv = 5.9, hydro = 64.4, elec = 148)}. 'eol' designe la filiere eolienne, 'pv' le solaire photovoltaïque, 'hydro' l'hydraulique et 'elec' la production cible de l'ensemble des filieres electriques renouvelables}
}
\value{
Un dataframe des indicateurs principaux a prendre en compte pour le commentaire sur les productions renouvelables
}
\description{
table_prod : table des indicateurs d'evolution des productions renouvelables annuelles par filiere aux echelles regionale et France entiere
}
\examples{
\dontrun{
table_prod(df = prod_enr_viz, an = 2020)
}
}
