#' Assemblage des fichiers annuels
#'
#' Cette fonction permet d'assembler - en les empilant - les fichiers csv issus de la fonction
#' telecharger_fichiers_onde_annuels() en un unique dataframe. La sortie est le dataframe national
#' pour l'ensemble des années où la donnée est disponible.
#'
#' @param annual_onde_files_dir Chaîne de caractères indiquant le chemin vers le répertoire où se trouvent
#' les fichiers annuels
#'
#' @return Dataframe national pour l'ensemble des années de données disponibles
#' @export
#' @importFrom magrittr %>%
#' @importFrom purrr map reduce
#' @importFrom data.table fread
#' @importFrom stringr str_replace_all
#' @importFrom utils glob2rx
#'
#' @examples
#' \dontrun{
#' onde <- assembler_fichiers_onde_annuels_csv(
#' annual_onde_files_dir = "raw_data/fichiers_onde_annuels_zippes"
#' )
#' }
#'
assembler_fichiers_onde_annuels_csv <- function(annual_onde_files_dir) {
# liste des fichiers .csv
csv_files <- list.files(path = annual_onde_files_dir,
pattern = glob2rx("onde_france*.csv"),
full.names = TRUE)
# ces fichiers sont lus puis "empilés"
# utilisation de rbind qui est plus tout-terrain que map() %>% bind_rows() ou mp_df()
onde <- purrr::map(.x = csv_files,
.f = data.table::fread,
encoding = "UTF-8",
colClasses = 'character') %>%
reduce(rbind)
# renommage des variables pour enlever les caractères < et >
names(onde) <- names(onde) %>%
str_replace_all(pattern = '[<>]', replacement = '')
# mise des variables au bon format
onde <- onde %>%
mutate(Annee = as.integer(Annee),
RsObservationNat = as.integer(RsObservationNat),
CoordXSiteHydro = as.numeric(CoordXSiteHydro),
CoordYSiteHydro = as.numeric(CoordYSiteHydro),
ProjCoordSiteHydro = as.integer(ProjCoordSiteHydro))
return(onde)
}
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