Resolve "graphique des taux de croissance annuels entre 2009 et 2019 par type de territoires"

Closes #38 (closed)

R/creer_graphe_1_4.R

@@ -2,6 +2,7 @@
 #' @description Graphique en barres surfaces artificialisees en volume (Teruti-Lucas)
 #'
 #' @param millesime_teruti une année parmi les millesimes sélectionnables par l'utilisateur, au format numerique.
+#' @param code_reg code insee de la région sur laquelle construire le graphique
 #'
 #' @return Un diagramme en barres
 #'
@@ -14,24 +15,27 @@
 #' @importFrom tricky set_standard_names
 #' @importFrom ggtext element_markdown
 #' @importFrom mapfactory format_fr
+#' @importFrom COGiter filtrer_cog
 #'
 #' @export
 #'
 #' @examples
-#' creer_graphe_1_4(millesime_teruti=2018)
+#' creer_graphe_1_4(millesime_teruti=2018,code_reg = '52')
 
-creer_graphe_1_4 <- function(millesime_teruti){
+creer_graphe_1_4 <- function(millesime_teruti, code_reg){
+
+  couleur_hors_voirie <- "#FF8D7E"
+  couleur_voirie <- "#D6857B"
 
   # Creation de la table utile a la production du graphique
   data <- teruti %>%
     dplyr::mutate(valeur=as.numeric(.data$valeur)) %>%
-    # dplyr::filter(.data$CodeZone == "52" & .data$TypeZone == "R\u00e9gions" | .data$CodeZone %in% c("44","49","53","72","85") & .data$TypeZone == "D\u00e9partements",
-    #               .data$date == lubridate::make_date(millesime_teruti,"01","01")) %>%
-    dplyr::filter(.data$CodeZone %in% c("44","49","53","72","85") & .data$TypeZone == "D\u00e9partements",
+    COGiter::filtrer_cog(reg = code_reg) %>%
+    dplyr::filter(.data$TypeZone == "D\u00e9partements",
                   .data$date == lubridate::make_date(millesime_teruti,"01","01")) %>%
     tidyr::spread(key=.data$variable,value=.data$valeur,fill=0) %>%
     tricky::set_standard_names() %>%
-    dplyr::arrange(.data$typezone) %>%
+    dplyr::arrange(.data$typezone,.data$zone) %>%
     dplyr::mutate(zone = forcats::fct_drop(.data$zone) %>% forcats::fct_inorder(),
                   voiries=.data$sols_revetus,
                   hors_voiries=(.data$sols_batis+ .data$sols_stabilises+ .data$autres_sols_artificialises )
@@ -57,7 +61,7 @@ creer_graphe_1_4 <- function(millesime_teruti){
     ggplot2::geom_col(ggplot2::aes(fill = .data$variable), width = 0.9)+
     ggplot2::geom_text(ggplot2::aes(y = .data$position, label = mapfactory::format_fr(.data$valeur,0), group =.data$variable), color = "white", size=3)+
     ggplot2::labs(title= glue::glue("Surfaces artificialis\u00e9es en hectares"),
-                  subtitle="<span style = 'color:#D08A77'> Hors voiries</span> et <span style = 'color:#B07F73'> en voiries</span>",
+                  subtitle=glue::glue("<span style = 'color:{couleur_hors_voirie}'> Hors voiries</span> et <span style = 'color:{couleur_voirie}'> en voiries</span>"),
                   x="",
                   y="",
                   fill="",
@@ -67,7 +71,7 @@ creer_graphe_1_4 <- function(millesime_teruti){
     ggplot2::scale_y_continuous(labels = scales::number_format(suffix = "", accuracy = 1)) +
     ggplot2::coord_flip() +
     ggplot2::scale_x_discrete(limits=rev) +
-    ggplot2::scale_fill_manual(values = gouvdown::gouv_palettes[["pal_gouv_i"]][1:2])
+    ggplot2::scale_fill_manual(values = c(couleur_voirie,couleur_hors_voirie))
 
   return(graph_1_4)