diff --git a/R/creer_carte_3_2.R b/R/creer_carte_3_2.R index a503c08b3b4114129d89350b2dff5616133690fe..03f2f37bc5ccc570af00c1b303bf56b0fd3db78a 100644 --- a/R/creer_carte_3_2.R +++ b/R/creer_carte_3_2.R @@ -26,10 +26,10 @@ creer_carte_3_2 <- function(millesime_etalement_urbain, police_annotation = "sans", code_reg = NULL) { - attempt::stop_if(millesime_etalement_urbain, is.null, msg = "millesime_etalement_urbain n'est pas renseign\u00e9") - attempt::stop_if_not(millesime_etalement_urbain, is.numeric, msg = "millesime_etalement_urbain n'est pas un nombre") - attempt::stop_if(code_reg, is.null, msg = "code_reg n'est pas renseign\u00e9") - attempt::stop_if_not(code_reg, ~ .x %in% levels(COGiter::regions$REG), msg = "code_reg n'est pas un code r\u00e9gion valide") + attempt::stop_if(millesime_etalement_urbain, is.null, msg = "millesime_etalement_urbain n\'est pas renseign\u00e9") + attempt::stop_if_not(millesime_etalement_urbain, is.numeric, msg = "millesime_etalement_urbain n\'est pas un nombre") + attempt::stop_if(code_reg, is.null, msg = "code_reg n\'est pas renseign\u00e9") + attempt::stop_if_not(code_reg, ~ .x %in% levels(COGiter::regions$REG), msg = "code_reg n\'est pas un code r\u00e9gion valide") if (is.numeric(code_reg)) { code_reg = as.character(code_reg) @@ -50,21 +50,21 @@ creer_carte_3_2 <- function(millesime_etalement_urbain, ) %>% dplyr::mutate( indicateur_etalement_urbain = as.character(.data$indicateur_etalement_urbain), - indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 1","\nL'artificialisation d\u00e9croit \net la population croit"), - indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 2a","\nL'artificialisation progresse\nmoins vite que la population"), - indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 2b", "\nL'artificialisation d\u00e9croit \nmoins vite que la population"), - indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 2c","\nL'artificialisation d\u00e9croit \nplus vite que la population"), - indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 3", "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population"), - indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 4","\nL'artificialisation progresse \net la population d\u00e9croit") + indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 1","\nFaible consommation d\u2019espace\ndans un contexte de dynamisme d\u00e9mographique"), + indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 2a","\nConsommation d\u2019espace mod\u00e9r\u00e9e\ndans un contexte de dynamisme d\u00e9mographique"), + indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 2b", "\nConsommation d\u2019espace mod\u00e9r\u00e9e\ndans un contexte de contraction d\u00e9mographique"), + indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 2c","\nFaible consommation d\u2019espace\ndans un contexte de contraction d\u00e9mographique"), + indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 3", "\nForte consommation d\u2019espace\ndans un contexte de dynamisme d\u00e9mographique"), + indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 4","\nForte consommation d\u2019espace\ndans un contexte de contraction d\u00e9mographique") ) %>% dplyr::mutate(indicateur_etalement_urbain=as.factor(.data$indicateur_etalement_urbain))%>% dplyr::mutate(indicateur_etalement_urbain= forcats::fct_relevel(.data$indicateur_etalement_urbain, - "\nL'artificialisation progresse \net la population d\u00e9croit", # classe 4 - "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population", # classes 3 - "\nL'artificialisation progresse\nmoins vite que la population", # classe 2a - "\nL'artificialisation d\u00e9croit \nmoins vite que la population", # classe 2b - "\nL'artificialisation d\u00e9croit \nplus vite que la population", # classe 2c - "\nL'artificialisation d\u00e9croit \net la population croit" # classe 1 + "\nForte consommation d\u2019espace\ndans un contexte de contraction d\u00e9mographique", # classe 4 + "\nForte consommation d\u2019espace\ndans un contexte de dynamisme d\u00e9mographique", # classes 3 + "\nConsommation d\u2019espace mod\u00e9r\u00e9e\ndans un contexte de dynamisme d\u00e9mographique", # classe 2a + "\nL\'artificialisation d\u00e9croit \nmoins vite que la population", # classe 2b + "\nFaible consommation d\u2019espace\ndans un contexte de contraction d\u00e9mographique", # classe 2c + "\nFaible consommation d\u2019espace\ndans un contexte de dynamisme d\u00e9mographique", # classe 1 )) %>% dplyr::arrange(.data$indicateur_etalement_urbain)