review #83 source RPLS

doc : supression des lignes de doc de la fonction dataprep all devenues inadaptées

R/cogifier_en_masse.R

@@ -27,4 +27,14 @@ map(.x = scripts_ind, .f = source)
 # > scripts_ind[10]
 # [1] "data-raw/indicateur_fichier_foncier_etalement_urbain.R"
 
-      
\ No newline at end of file
+# Manuellement, faire tourner les scripts qui aboutissent à de la donnée COGifiée directement
+# - EnR de réseau
+# - déchets ADEME
+# - SICLOP
+# - RPLS
+
+## Pour les trouver : 
+# utiliser menu Edit / Find in files... / Find: "cogifiee_ / Search in: ~/sgbd_datamart/data-raw / 
+#                                         Search these files: Custom Filter / chargement_*.R, 
+# puis cliquer sur 'find' pour rechercher les noms de tables postées qui commence par cogifiee_ dans les scripts de chargement
+

R/dataprep_all.R

+# Fonction pour la source RPLS adaptée de puis https://gitlab.com/rdes_dreal/propre.rpls/-/blob/master/R/dataprep.R?ref_type=heads
+
 #' Phase de datapreparation pour la publication
 #'
-#' @description Consolidation des indicateurs aux differentes échelles et creation d'un champ de filtrage des territoires pour les illustrations.
+#' @description Consolidation des indicateurs aux differentes échelles 
 #'
-#' @param nom_reg Le nom de la region au format texte.
-#' @param choix_epci Le parametre utilisateur de détail par epci au format texte : "1- Tous les EPCI de la zone" ou "2- Liste d EPCI à saisir".
-#' @param epci_list Le vecteur des codes epci de reference, defini dans les parametres.
 #' @param test TRUE si on souhaite tester dataprep() sur 100 communes choisies au hasard.
 #'
-#' @return Un dataframe d'indicateurs : une ligne par entite geographique et millesime, le champ Zone_ref permet de filtrer les territoires pour ne conserver que ceux a inclure dans les illustrations.
+#' @return Un dataframe d'indicateurs : une ligne par entite geographique et millesime
 #' @importFrom COGiter cogifier ajouter_zonage
 #' @importFrom dplyr select full_join mutate vars starts_with mutate filter case_when across pull group_by ungroup lag arrange
 #' @importFrom forcats fct_relevel
@@ -15,13 +14,7 @@
 #' @importFrom tidyr replace_na expand_grid
 #' @export
 #'
-#' @examples
-#' \dontrun{
-#' indicateurs_rpls <- dataprep(nom_reg = "Pays de la Loire", choix_epci ="2- Liste d EPCI a saisir",
-#'                              epci_list = c("244400404", "244400644")) %>%
-#'   dplyr::filter(Zone_ref)
-#'   }
-#'
+
 dataprep_all <- function(test = FALSE) {
   
   if (test) {