diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION
index f43f422ae1b245ff4ad0d13dded155d270411686..e6202da82f58a6de9ff22851e7dca3240638b2be 100644
--- a/DESCRIPTION
+++ b/DESCRIPTION
@@ -40,8 +40,8 @@ Suggests:
VignetteBuilder:
knitr
Remotes:
- spyrales/gouvdown,
- pachevalier/tricky
+ pachevalier/tricky,
+ spyrales/gouvdown
Config/testthat/edition: 3
Encoding: UTF-8
LazyData: true
diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE
index c0b9c24fed0ced1432e8cfaef2d79978a7783216..059c749a6b0d30d0c925c4b4b1bc1825dec9d90e 100644
--- a/NAMESPACE
+++ b/NAMESPACE
@@ -2,8 +2,11 @@
export("%>%")
export(creer_graphe_1_1)
+export(creer_graphe_1_3)
export(format_fr_pct)
importFrom(attempt,stop_if_not)
+importFrom(dplyr,arrange)
+importFrom(dplyr,desc)
importFrom(dplyr,filter)
importFrom(dplyr,first)
importFrom(dplyr,group_by)
@@ -12,17 +15,24 @@ importFrom(dplyr,pull)
importFrom(dplyr,select)
importFrom(dplyr,ungroup)
importFrom(forcats,fct_drop)
+importFrom(forcats,fct_inorder)
importFrom(forcats,fct_reorder)
importFrom(ggiraph,geom_point_interactive)
importFrom(ggiraph,ggiraph)
importFrom(ggplot2,aes)
importFrom(ggplot2,element_text)
importFrom(ggplot2,geom_bar)
+importFrom(ggplot2,geom_col)
importFrom(ggplot2,geom_text)
importFrom(ggplot2,ggplot)
importFrom(ggplot2,labs)
+importFrom(ggplot2,scale_fill_manual)
importFrom(ggplot2,scale_y_continuous)
importFrom(ggplot2,theme)
importFrom(glue,glue)
+importFrom(lubridate,make_date)
importFrom(magrittr,"%>%")
importFrom(scales,number_format)
+importFrom(tidyr,gather)
+importFrom(tidyr,spread)
+importFrom(tricky,set_standard_names)
diff --git a/R/creer_graphe_1_3.R b/R/creer_graphe_1_3.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6d0ab6ca249db619f34a73aca1129723c689e09d
--- /dev/null
+++ b/R/creer_graphe_1_3.R
@@ -0,0 +1,60 @@
+#' Creation du graphique de la part des surfaces artificialisees (Teruti-Lucas)
+#' @description Graphique en barres de la part des surfaces artificialisees dans la surface departementale et regionale en % (Teruti-Lucas)
+#'
+#' @param millesime_teruti une année parmi les millesimes sélectionnables par l'utilisateur, au format numerique.
+#'
+#' @return Un diagramme en barres
+#'
+#' @importFrom dplyr filter select mutate group_by desc arrange
+#' @importFrom forcats fct_inorder
+#' @importFrom ggplot2 ggplot aes geom_bar labs scale_y_continuous theme geom_text geom_col scale_fill_manual
+#' @importFrom scales number_format
+#' @importFrom glue glue
+#' @importFrom lubridate make_date
+#' @importFrom tidyr spread gather
+#' @importFrom tricky set_standard_names
+#'
+#' @export
+#'
+#' @examples
+#' creer_graphe_1_3(millesime_teruti=2018)
+
+creer_graphe_1_3 <- function(millesime_teruti){
+
+ # 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")) %>%
+ tidyr::spread(key=.data$variable,value=.data$valeur,fill=0) %>%
+ tricky::set_standard_names() %>%
+ dplyr::arrange(.data$typezone) %>%
+ dplyr::mutate(zone = forcats::fct_drop(.data$zone) %>% forcats::fct_inorder(),
+ voiries=(.data$sols_revetus )/.data$tous_sols*100,
+ hors_voiries=(.data$sols_batis+ .data$sols_stabilises+ .data$autres_sols_artificialises )/.data$tous_sols*100
+ ) %>%
+ dplyr::select(.data$typezone,.data$codezone,.data$zone,.data$voiries,.data$hors_voiries)%>%
+ tidyr::gather(variable,valeur,.data$voiries:.data$hors_voiries)%>%
+ dplyr::mutate(variable = replace(.data$variable, .data$variable=="hors_voiries","surfaces artificialis\u00e9es hors voiries"),
+ codezone = replace(.data$codezone, .data$codezone=="52","R\u00e9gion"))%>%
+ dplyr::mutate(variable=factor(.data$variable,levels=c("surfaces artificialis\u00e9es hors voiries","voiries"))%>% forcats::fct_inorder()) %>%
+ dplyr::group_by(.data$typezone,.data$codezone,.data$zone) %>%
+ dplyr::arrange(.data$codezone, dplyr::desc(.data$variable)) %>%
+ dplyr::mutate(position = cumsum(.data$valeur) - 0.5 * .data$valeur)
+
+ graph_1_3<-data %>%
+ ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x=.data$zone,y=.data$valeur)) +
+ ggplot2::geom_col(ggplot2::aes(fill = .data$variable), width = 0.9)+
+ ggplot2::geom_text(ggplot2::aes(y = .data$position, label = paste0(round(.data$valeur,1),"%"), group =.data$variable), color = "white", size=3)+
+ ggplot2::labs(title= glue::glue("Part des surfaces artificialis\u00e9es dans la surface \nd\u00e9partementale et r\u00e9gionale en {millesime_teruti} en % (Teruti-Lucas)"),subtitle="",x="",y="",
+ fill="",
+ caption = glue::glue("Source : Teruti-Lucas {millesime_teruti}"))+
+ ggplot2::theme(legend.position = "bottom")+
+ 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])
+
+ return(graph_1_3)
+
+}
diff --git a/R/globals.R b/R/globals.R
index 5e9a009df1e536c7dc71db36739ba1d7e2a507a2..b79bd5bc31aa4f9b045d6cf7844b73b0ed996e43 100644
--- a/R/globals.R
+++ b/R/globals.R
@@ -1,3 +1,3 @@
utils::globalVariables(
- c("teruti",".data")
+ c("teruti",".data","variable","valeur")
)
diff --git a/devstuff_history.R b/devstuff_history.R
index 632e847057eae3d1c8624551a7a3c96155c0e23a..9f9d5d215437a3b17c78ef45b8c5e7e779075b10 100644
--- a/devstuff_history.R
+++ b/devstuff_history.R
@@ -31,6 +31,12 @@ usethis::use_r("creer_graphe_1_1")
usethis::use_test("creer_graphe_1_1")
+##creer_graphe_1_3
+usethis::use_vignette("ac-ch1-3","ac- Chapitre 1 Graphe 3")
+usethis::use_r("creer_graphe_1_3")
+usethis::use_test("creer_graphe_1_3")
+
+
## A faire tourner avant chaque commit
# usethis::use_r("globals.R") # liste les objets à passer en variables globales
diff --git a/inst/rmarkdown/templates/publication/skeleton/skeleton.Rmd b/inst/rmarkdown/templates/publication/skeleton/skeleton.Rmd
index 759f38e38d3a46eec0aadb6291bac1ae4da34fc3..e383d763d0449a85666e168c81e5f1b24b0a0c63 100644
--- a/inst/rmarkdown/templates/publication/skeleton/skeleton.Rmd
+++ b/inst/rmarkdown/templates/publication/skeleton/skeleton.Rmd
@@ -19,9 +19,21 @@ library(gouvdown)
library(propre.artificialisation)
```
+texte d'introduction...
+
## Chapitre 1
+texte......
-```{r diag barres nb logts par nb de pieces}
+```{r diag barres taux artificialisation par region}
creer_graphe_1_1( params$millesime_teruti)
```
+
+texte......
+
+
+```{r graph part surfaces artificialisees}
+creer_graphe_1_3( params$millesime_teruti)
+```
+
+texte...
diff --git a/man/creer_graphe_1_3.Rd b/man/creer_graphe_1_3.Rd
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..aa9de038d910ab3afb9d72abf749169ebbe2a3ef
--- /dev/null
+++ b/man/creer_graphe_1_3.Rd
@@ -0,0 +1,20 @@
+% Generated by roxygen2: do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/creer_graphe_1_3.R
+\name{creer_graphe_1_3}
+\alias{creer_graphe_1_3}
+\title{Creation du graphique de la part des surfaces artificialisees (Teruti-Lucas)}
+\usage{
+creer_graphe_1_3(millesime_teruti)
+}
+\arguments{
+\item{millesime_teruti}{une année parmi les millesimes sélectionnables par l'utilisateur, au format numerique.}
+}
+\value{
+Un diagramme en barres
+}
+\description{
+Graphique en barres de la part des surfaces artificialisees dans la surface departementale et regionale en \% (Teruti-Lucas)
+}
+\examples{
+creer_graphe_1_3(millesime_teruti=2018)
+}
diff --git a/tests/testthat/test-creer_graphe_1_3.R b/tests/testthat/test-creer_graphe_1_3.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..60b51cb332cb334f4028e48511939dfe890510c0
--- /dev/null
+++ b/tests/testthat/test-creer_graphe_1_3.R
@@ -0,0 +1,7 @@
+test_that("creer_graphe_1_3 fonctionne", {
+
+ # Test que le graphe est un ggplot
+ objet <- creer_graphe_1_3(millesime_teruti = 2018)
+ testthat::expect_equal(attr(objet, "class"), c("gg","ggplot"))
+
+})
diff --git a/vignettes/.gitignore b/vignettes/.gitignore
index 3432c3fd8eb0e59cc1b0e8ea0307591a5bcdea40..4fcf8e840a5ce77daf57b5ec8ce0133897cd22c1 100644
--- a/vignettes/.gitignore
+++ b/vignettes/.gitignore
@@ -1,2 +1,3 @@
*.html
+*.R
diff --git a/vignettes/ac-ch1-3.Rmd b/vignettes/ac-ch1-3.Rmd
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0b144f79ba5aaeea0a914c66c74f2e6413048d67
--- /dev/null
+++ b/vignettes/ac-ch1-3.Rmd
@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "ac- Chapitre 1 Graphe 3"
+output: rmarkdown::html_vignette
+vignette: >
+ %\VignetteIndexEntry{ac- Chapitre 1 Graphe 3}
+ %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
+ %\VignetteEncoding{UTF-8}
+---
+
+```{r, include = FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(
+ collapse = TRUE,
+ comment = "#>"
+)
+ggplot2::theme_set(gouvdown::theme_gouv(plot_title_size = 14, subtitle_size = 12, base_size = 10, caption_size = 10) +
+ ggplot2::theme(plot.caption.position = "plot"))
+```
+# Descriptif
+La fonction `creer_graphe_1_3()` produit le graphique en barres de la part des surfaces artificialisees dans la surface departementale et regionale (Teruti-Lucas).
+
+```{r setup}
+library(propre.artificialisation)
+
+ creer_graphe_1_3(millesime_teruti=2018)
+```
diff --git a/vignettes/test.R b/vignettes/test.R
index 918650ea63fd3646e125161ce7d2e7d80fedbf57..9eac1d9c84272ddf07d998f2a26f5fd260ba1437 100644
--- a/vignettes/test.R
+++ b/vignettes/test.R
@@ -1,48 +1,36 @@
library(dplyr)
+library(gouvdown)
millesime_teruti <- 2018
# Creation de la table utile a la production du graphique
-
-data_france <- teruti %>%
- dplyr::mutate(valeur=as.numeric(.data$valeur)) %>%
- dplyr::filter(.data$CodeZone == "FRMETRO",
- .data$date == lubridate::make_date(millesime_teruti,"01","01")) %>%
- tidyr::spread(key=.data$variable,value=.data$valeur,fill=0) %>%
- tricky::set_standard_names() %>%
- dplyr::mutate (taux_artificialisation=.data$sols_artificiels/.data$tous_sols*100)
-surf_artificialise_france <- data_france %>%
- dplyr::pull(.data$sols_artificiels)
-
data <- teruti %>%
dplyr::mutate(valeur=as.numeric(.data$valeur)) %>%
- # Filtres pour ne garder que les donnees de la region et du millesime sélectionne
- dplyr::filter(.data$TypeZone == "R\u00e9gions",
- !(.data$CodeZone %in% c("01","02","03","04","06")),
+ dplyr::filter(.data$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")) %>%
tidyr::spread(key=.data$variable,value=.data$valeur,fill=0) %>%
tricky::set_standard_names() %>%
- dplyr::mutate (taux_artificialisation=.data$sols_artificiels/.data$tous_sols*100,
- part_dans_surface_nationale=.data$sols_artificiels/surf_artificialise_france*100,
- couleur_barre = case_when(
- .data$codezone=="52"~ 1,
- TRUE ~ 0)
- ) %>%
- dplyr::select(.data$zone,.data$taux_artificialisation,.data$part_dans_surface_nationale,.data$couleur_barre)
-
-valeur_max <- max(data$taux_artificialisation,na.rm=T)
-
-graph_1_1<-data %>%
- ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x=forcats::fct_reorder(.data$zone,.data$taux_artificialisation,.desc=T), ymax=valeur_max+4, y=.data$taux_artificialisation,fill=.data$couleur_barre)) +
+ dplyr::mutate (voiries=(.data$sols_revetus )/.data$tous_sols*100,
+ hors_voiries=(.data$sols_batis+ .data$sols_stabilises+ .data$autres_sols_artificialises )/.data$tous_sols*100
+ ) %>%
+ dplyr::select(.data$codezone,.data$zone,.data$voiries,.data$hors_voiries)%>%
+ tidyr::gather(variable,valeur,.data$voiries:.data$hors_voiries)%>%
+ dplyr::mutate(variable = replace(.data$variable, .data$variable=="hors_voiries","surfaces artificialisées hors voiries"),
+ codezone = replace(.data$codezone, .data$codezone=="52","Région"))%>%
+ dplyr::mutate(variable=factor(.data$variable,levels=c("surfaces artificialisées hors voiries","voiries"))%>% forcats::fct_inorder())
+
+graph_1_3<-data %>%
+ ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x=.data$codezone,y=.data$valeur,fill=.data$variable)) +
ggplot2::geom_bar(stat="identity")+
- ggplot2::coord_flip() +
- ggplot2::theme_classic()+
- ggplot2::theme(legend.position = "none")+
- ggplot2::geom_text(ggplot2::aes(y=.data$taux_artificialisation , label=paste0(round(.data$taux_artificialisation,1),"%")),position= ggplot2::position_dodge(width=1), vjust=0.5,hjust=-0.5, size=3)+
- ggplot2::labs(title="taux d'artificialisation par r\u00e9gion (Teruti-Lucas)",subtitle="",x="",y="",
- fill="")+
- ggplot2::theme(axis.text.x = ggplot2::element_text())
-
-return(graph_1_1)
+ ggplot2::labs(title= glue::glue("Part des surfaces artificialis\u00e9es dans la surface \nd\u00e9partementale et r\u00e9gionale en {millesime_teruti} en % (Teruti-Lucas)"),subtitle="",x="",y="",
+ fill="",
+ caption = glue::glue("Source : Teruti-Lucas {millesime_teruti}"))+
+
+ gouvdown::scale_fill_gouv_discrete(palette = "pal_gouv_fr")+
+ # ggplot2::geom_text(ggplot2::aes(y=.data$valeur , label=paste0(round(.data$valeur,1),"%")),position= ggplot2::position_dodge(width=0), vjust=0, size=3)+
+ ggplot2::theme(legend.position = "bottom")+
+ ggplot2::scale_y_continuous(labels = scales::number_format(suffix = " %", accuracy = 1))
+
+return(graph_1_3)