In MTES-MCT/parcours_r_exercices: Exercices for mtes-mctrct r course modules

A partir des données de la table rpls_aggrege_large (rpls_aggrege_large.RData), créer un nuage de point (un point par EPCI) entre : :

• le % de parc social de moins de 5 ans (variable Parc_de_moins_de_5_ans_pourcent) ;
• et le pourcentage de logement avec un DPE gaz à effet de serre de classe A, B ou C (variable DPE_GES_classe_ABC_pourcent) ;
• et une couleur différente pour distinguer les EPCI de la région Pays de la Loire (la variable epci_2017_52 vaut 1 si l'EPCI appartient à la région PDL, 0 sinon).

load(system.file("extdata", "rpls_aggrege_large.RData", package = "savoirfR"))

Résultat attendu :

load("extdata/rpls_aggrege_large.RData")

library(ggplot2)
library(dplyr)

ggplot(data = rpls_aggrege_large %>%
         # on filtre la table sur les données EPCI
         filter(TypeZone == "Epci")) +
  # geom_point permet la représentation sous forme de nuage de points,
  # en définissant les variables à afficher en ordonnée et en abscisse,
  # et la 3eme variable discriminante par couleur
  geom_point(aes(x = Parc_de_moins_de_5_ans_pourcent,
                 y = DPE_GES_classe_ABC_pourcent,
                 color = epci_2017_52),
             # la valeur alpha permet de paramètrer la transparence des points
             alpha = .5,
             # la valeur size permet de paramètrer la taille des points
             size = .5)

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