A partir du fichier rpls_aggrege_large.RData
, réaliser un graphique en barre représentant la répartition des DPE par classe (en %).
Le graphique sera animé par département, uniquement pour ceux de la région Centre-Val de Loire.
load(system.file("extdata", "rpls_aggrege_large.RData", package = "savoirfR"))
Résultat attendu :
load("extdata/rpls_aggrege_large.Rdata")
library(tidyverse) library(gganimate) library(gifski) # PREPARATION DE LA TABLE rpls <- rpls_aggrege_large %>% # Filtre sur la zone de travail souhaitée filter(TypeZone == "Départements" & nReg_2017 == "Centre-Val de Loire") %>% # Suppression des levels non présents dans la table, # ce qui évite de générer des graphes vident pour les départements hors Centre-Val de Loire mutate(nDep_2017 = fct_drop(nDep_2017)) %>% # Selection des variables nécessaires select(nDep_2017, DPE_energie_classe_ABC_pourcent, DPE_energie_classe_D_pourcent, DPE_energie_classe_EFG_pourcent, DPE_energie_classe_NA_pourcent) %>% # Passage de la table au format long (cf module 2, chapitre 7) pivot_longer(-c(nDep_2017), names_to = "variable", values_to = "valeur") %>% # Retravail des intitulés pour ne conserver que la classe d'energie ABC/D/EGF/NA mutate(variable = str_remove(pattern = "DPE_energie_classe_", variable), variable = str_remove(pattern = "_pourcent", variable)) ggplot(data = rpls, aes(x = variable, y = valeur, fill = variable)) + geom_col() + # definition des couleurs scale_fill_manual(values = c("#66CD00", "#FFFF00", "#FF7F00", "#A8A8A8")) + # suppression de la legende theme(legend.position = "none") + # habillage: titre, libellé des axes, Source labs(title = "Les DPE dans le parc locatif social", subtitle = "En {closest_state}", x = "Classe d'énergie", y = "%", caption = "Source : Répertoire Locatif Social") + # création de l'animation transition_states(states = nDep_2017, transition_length = 1, state_length = 5)
## un patch pour le pb de rendu avec bookdown ## anim_save(filename = "mod5_exo6_solution-1.gif", path = "vignettes")
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