mise à jour du millésime (2019) dans le skeleton, le script R, le test et la...

mise à jour du millésime (2019) dans le skeleton, le script R, le test et la vignette pour la carte 3_2 et modification du script crer_carte_3_2 pour corriger les classes et leurs libellés.

pour le script dataprep.R, actualisation de la table des millésimes disponibles et de son rda

Closes #67 (closed)

R/creer_carte_3_2.R

@@ -20,9 +20,9 @@
 #' @export
 #'
 #' @examples
-#' creer_carte_3_2(millesime_etalement_urbain = 2018,police_annotation = "sans", code_reg ="52")
+#' creer_carte_3_2(millesime_etalement_urbain = 2020,police_annotation = "sans", code_reg ="52")
 
-creer_carte_3_2 <- function(millesime_etalement_urbain = 2018,
+creer_carte_3_2 <- function(millesime_etalement_urbain = 2020,
                             police_annotation = "sans",
                             code_reg = NULL) {
 
@@ -40,21 +40,40 @@ creer_carte_3_2 <- function(millesime_etalement_urbain = 2018,
       .data$TypeZone == "Communes",
       .data$date == lubridate::make_date(millesime_etalement_urbain, "01", "01")
     ) %>%
+    # dplyr::mutate(
+    #   indicateur_etalement_urbain = as.character(.data$indicateur_etalement_urbain),
+    #   indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 4", "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population"),
+    #   indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 5", "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population"),
+    #   indicateur_etalement_urbain = replace(.data$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$indicateur_etalement_urbain == "classe 2a","\nL'artificialisation progresse\nmoins vite que la population"),
+    #   indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 2b", "\nPopulation et artificialisation\nd\u00e9croissent"),
+    #   indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 6","\nLa population d\u00e9croit \net l'artificialisation progresse")
+    #   ) %>%
     dplyr::mutate(
       indicateur_etalement_urbain = as.character(.data$indicateur_etalement_urbain),
-      indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 4", "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population"),
-      indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 5", "\nL'artificialisation progresse\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 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", "\nPopulation et artificialisation\nd\u00e9croissent"),
-      indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 6","\nLa population d\u00e9croit \net l'artificialisation progresse")
-    ) %>%
+      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\nmoins vite que la population"),
+      indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 5", "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population"),# idem 3
+      indicateur_etalement_urbain = replace(.data$indicateur_etalement_urbain, .data$indicateur_etalement_urbain == "classe 6","\nL'artificialisation progresse \net la population d\u00e9croit")
+      ) %>%
     dplyr::mutate(indicateur_etalement_urbain=as.factor(.data$indicateur_etalement_urbain))%>%
+    # dplyr::mutate(indicateur_etalement_urbain= forcats::fct_relevel(.data$indicateur_etalement_urbain,
+    #               "\nLa population d\u00e9croit \net l'artificialisation progresse", # classe 6
+    #               "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population",# classes 3, 4 et 5
+    #               "\nPopulation et artificialisation\nd\u00e9croissent", # classe 2b
+    #               "\nL'artificialisation progresse\nmoins vite que la population")) %>% # classe 2a
     dplyr::mutate(indicateur_etalement_urbain= forcats::fct_relevel(.data$indicateur_etalement_urbain,
-                  "\nLa population d\u00e9croit \net l'artificialisation progresse",
-                  "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population",
-                  "\nPopulation et artificialisation\nd\u00e9croissent",
-                  "\nL'artificialisation progresse\nmoins vite que la population")) %>%
+                                                                    "\nL'artificialisation progresse \net la population d\u00e9croit", # classe 6
+                                                                    "\nL'artificialisation progresse\nplus vite que la population", # classes 3 et 5
+                                                                    "\nL'artificialisation progresse\nmoins vite que la population", # classe 2a et 4
+                                                                    "\nL'artificialisation d\u00e9croit \nmoins vite que la population", # classe 2b
+                                                                    "\nL'artificialisation d\u00e9croit \nplus vite que la population", # classe 2c
+                                                                    "\nL'artificialisation d\u00e9croit \net la population croit" # classe 1
+                                                                    )) %>%
     dplyr::arrange(.data$indicateur_etalement_urbain)
 
   nom_region <- COGiter::regions %>%
@@ -71,7 +90,7 @@ creer_carte_3_2 <- function(millesime_etalement_urbain = 2018,
     palette = "pal_gouv_div1",
     inverse = TRUE,
     indicateur = .data$indicateur_etalement_urbain,
-    titre = glue::glue("Etalement urbain en r\u00e9gion ", nom_region,"\npar commune entre 2011 et {millesime_etalement_urbain}"),
+    titre = glue::glue("Etalement urbain en r\u00e9gion ", nom_region,"\npar commune entre 2016 et {millesime_etalement_urbain}"),
     bas_de_page = glue::glue("Source : DGFip/Cerema - Insee RP"),
     suffixe = NULL
   ) +