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modification de creer_graphe_3_4.R pour remplacer les valeurs négatives par un...

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R/creer_graphe_3_4.R

@@ -25,12 +25,12 @@
 
 creer_graphe_3_4 <- function(millesime_stock_artif = NULL,millesime_population = NULL, code_reg = NULL){
 
-  attempt::stop_if(millesime_stock_artif, is.null, msg = "millesime_stock_artif n'est pas renseign\u00e9")
-  attempt::stop_if_not(millesime_stock_artif, is.numeric, msg = "millesime_stock_artif n'est pas un nombre")
-  attempt::stop_if(millesime_population, is.null, msg = "millesime_population n'est pas renseign\u00e9")
-  attempt::stop_if_not(millesime_population, is.numeric, msg = "millesime_population 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$REG), msg = "code_reg n'est pas un code r\u00e9gion valide")
+  attempt::stop_if(millesime_stock_artif, is.null, msg = "millesime_stock_artif n\'est pas renseign\u00e9")
+  attempt::stop_if_not(millesime_stock_artif, is.numeric, msg = "millesime_stock_artif n\'est pas un nombre")
+  attempt::stop_if(millesime_population, is.null, msg = "millesime_population n\'est pas renseign\u00e9")
+  attempt::stop_if_not(millesime_population, is.numeric, msg = "millesime_population n\'est pas un nombre")
+  attempt::stop_if(code_reg, is.null, msg = "code_reg n\'est pas renseign\u00e9")
+  attempt::stop_if_not(code_reg, ~ .x %in% levels(COGiter::regions$REG), msg = "code_reg n\'est pas un code r\u00e9gion valide")
 
   # # calcul des millesimes utilises
   millesime_debut <- 2016
@@ -89,7 +89,7 @@ creer_graphe_3_4 <- function(millesime_stock_artif = NULL,millesime_population =
     dplyr::left_join(flux) %>%
     dplyr::left_join(evol_popul) %>%
     dplyr::left_join(popul_debut) %>%
-    dplyr::mutate(Zone=as.factor(.data$Zone)) %>%
+    dplyr::mutate(Zone = as.factor(.data$Zone)) %>%
     dplyr::mutate(surf_artif_par_hab_an_x=.data$stock_depart / .data$population_debut *10000 ) %>%
     dplyr::mutate(surf_artif_par_nouv_hab_entre_x_y =.data$flux_artificialisation / .data$evolution_population *10000) %>%
     dplyr::select (.data$TypeZone,.data$Zone,.data$surf_artif_par_hab_an_x,.data$surf_artif_par_nouv_hab_entre_x_y) %>%
@@ -97,26 +97,31 @@ creer_graphe_3_4 <- function(millesime_stock_artif = NULL,millesime_population =
     dplyr::arrange(desc(.data$TypeZone),desc(.data$Zone)) %>%
     dplyr::mutate(variable=forcats::fct_relevel(.data$variable,"surf_artif_par_nouv_hab_entre_x_y","surf_artif_par_hab_an_x")) %>%
     dplyr::mutate(Zone = forcats::fct_drop(.data$Zone) %>%
-                    forcats::fct_inorder())
+                    forcats::fct_inorder()) %>%
+    dplyr::mutate(valeur = ifelse(.data$valeur<0, 0, valeur))
 
   # creation du graphique
   valeur_max_graphique <- max(data$valeur,na.rm=T)+500
 
-  graph_3_4 <- data %>% ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x=.data$Zone,y=.data$valeur,fill=.data$variable), width = 0.9) +
-    ggplot2::geom_bar(stat="identity",position = ggplot2::position_dodge())+
-    ggplot2::coord_flip()  +
-    ggplot2::geom_text(ggplot2::aes(label=format(round(.data$valeur,0), big.mark = " "),color = .data$variable),position= ggplot2::position_dodge(width=1), hjust=-0.1)+
-    ggplot2::scale_fill_manual(values = c("#82534b","#FF8D7E")) +
-    ggplot2::scale_color_manual(values = c("#82534b","#FF8D7E")) +
+  graph_3_4 <- data %>%
+    ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x = .data$Zone, y = .data$valeur,fill = .data$variable), width = 0.9) +
+    ggplot2::geom_bar(stat = "identity", position = ggplot2::position_dodge()) +
+    ggplot2::coord_flip() +
+    ggplot2::geom_text(ggplot2::aes(label = ifelse(.data$valeur>0, format(round(.data$valeur,0), big.mark = " "), "population en baisse"),
+                                    color = .data$variable),
+                       position = ggplot2::position_dodge(width = 1),
+                       hjust = -0.1) +
+    ggplot2::scale_color_manual(values = gouvdown::gouv_palettes$pal_gouv_h[1:2]) +
+    ggplot2::scale_fill_manual(values = gouvdown::gouv_palettes$pal_gouv_h[1:2]) +
     ggplot2::labs(
-      title = glue::glue("Surfaces cadastr\u00e9es artificialis\u00e9es (m2)", width = 60),
-      subtitle = glue::glue("<span style = 'color:#FF8D7E'>par habitant pr\u00e9sent en {millesime_debut_population}</span> et <span style = 'color:#82534b'>par nouvel habitant entre {millesime_debut_population} et {millesime_fin_population}</span> "),
-      x = "", y = "",
+      title = glue::glue("Surfaces cadastr\u00e9es artificialis\u00e9es (m\u00b2)", width = 60),
+      subtitle = glue::glue("<span style = \'color:#FF8D7E\'>par habitant pr\u00e9sent en {millesime_debut_population}</span> et <span style = \'color:#D6857B\'>par nouvel habitant entre {millesime_debut_population} et {millesime_fin_population}</span> "),
+      x = "",
+      y = "",
       fill = "",
-      caption = glue::glue("Source : DGFip Majic/Cerema Fichiers fonciers - Insee -  {millesime_stock_artif}")
+      caption = glue::glue("Source : Cerema Fichiers fonciers {millesime_stock_artif} - Insee Population l\u00e9gale {millesime_population}  ")
     ) +
     ggplot2::scale_y_continuous(
-      # limits = c(0, max(data$valeur) +500),
       labels = scales::label_number(big.mark = " ", decimal.mark = ",")
     ) +
     ggplot2::theme(

inst/rmarkdown/templates/publication/skeleton/skeleton.Rmd

@@ -11,7 +11,7 @@ params:
   millesime_obs_artif: 2020
   millesime_etalement_urbain: 2020
   millesime_obs_artif_gk3: 2019
-  millesime_population: 2018
+  millesime_population: 2019
   millesime_stock_artif: 2020
   code_reg: 52
 title: "L'artificialisation des sols en `r mapfactory::get_nom_reg(params$code_reg)` en `r params$millesime_obs_artif`"
@@ -156,8 +156,8 @@ creer_graphe_3_3(millesime_stock_artif = params$millesime_stock_artif,
 ## 4 - En Loire-Atlantique, un nouvel habitant consommera moins d'espace que la population en place.
 
 
-```{r graph surfaces artificialisees par habitant,fig.width=10,fig.height=7}
-creer_graphe_3_4(millesime_stock_artif = params$millesime_obs_artif_gk3,
+```{r graph surfaces artificialisees par habitant,fig.width=9,fig.height=7}
+creer_graphe_3_4(millesime_stock_artif = params$millesime_stock_artif,
                  millesime_population = params$millesime_population,
                  code_reg = params$code_reg)
 ```

vignettes/ca-ch3.Rmd

@@ -65,7 +65,5 @@ creer_graphe_3_3(millesime_stock_artif = 2020,
 La fonction `creer_graphe_3_4()` produit le graphique des surfaces artificialisées pour un nouvel habitant par département.
 
 ```{r creer_graphe_3_4, fig.height=5,fig.width=8}
-creer_graphe_3_4(millesime_stock_artif = 2020, 
-                 millesime_population = 2019, 
-                 code_reg = 52)
+creer_graphe_3_4(millesime_stock_artif = 2020, millesime_population = 2019, code_reg = 52)
 ```