R/calcul_indics_histodemo.R
In observatoire-territoires/migR: Analyse territoriale des migrations résidentielles internes
Defines functions
calcul_indics_histodemo
Documented in
calcul_indics_histodemo
#' @name calcul_indics_histodemo
#'
#' @title Calculer les indicateurs d'évolution démographique depuis 1968
#'
#' @description A partir de la base de données "séries historiques", calculer les indicateurs d'évolution démographique (évolution de la population, solde naturel, solde migratoire apparent...) par période intercensitaire et à la maille communale ou supra-communale souhaitée.
#'
#' @param TABLE Table en entrée générée par la fonction 'chargement_bd_histodemo'.
#' @param anneeRP Millésime du Recensement de la Population de l'Insee correspondant à la table (2016 par défaut).
#' @param NIVGEO Nom du niveau géographique supra-communal à ajouter (en format court, liste : cf. details ci-dessous).
#' @param COG_NIVGEO Millésime du Code Officiel Géographique du code supra-communal en sortie (liste : cf. details ci-dessous).
#'
#' @return Renvoie une table contenant les indicateurs d'évolution démographique par territoire et par période intercensitaire.
#'
#' @importFrom dplyr distinct pull mutate select left_join case_when group_by summarise ungroup rename mutate_if vars funs
#' @importFrom rlang sym
#' @importFrom tidyr spread gather
#' @import COGugaison
#' @importFrom magrittr set_colnames
#'
#' @examples
#' \dontrun{
#' # Calculer les indicateurs d'évolution démographique par période entre 1968 et 2016, à la maille département
#' DEP_histodemo_19682016 <- calcul_indics_histodemo(TABLE = COMM_HISTODEMO_2016, anneeRP = 2016, NIVGEO = "DEP",COG_NIVGEO = 2019)
#' }
#'
#' @details
#'
#' Les champs de la table en sortie sont les suivants :
#' \itemize{
#' \item{'periode' : période intercensitaire concernée, format "AAAA_AAAA"}
#' \item{'periode_milieu' : milieu de la période intercensitaire concernée, format numérique}
#' \item{'periode_nb_annees' : nombre d'années de la période intercensitaire concernée}
#' \item{'POPULATION_debut' : Population en début de période}
#' \item{'POPULATION_fin' : Population en fin de période}
#' \item{'DECES' : Nombre de décès au cours de la période}
#' \item{'NAISSANCES' : Nombre de naissances au cours de la période}
#' \item{'EVOL_DEMO_TOT' : Evolution démographique au cours de la période}
#' \item{'EVOL_DEMO_SN' : Evolution démographique due au solde naturel au cours de la période}
#' \item{'EVOL_DEMO_SMA' : Evolution démographique due au solde migratoire apparent au cours de la période}
#' \item{'TX_EVOL_DEMO_AN_TOT' : Taux annuel d'évolution démographique au cours de la période}
#' \item{'TX_EVOL_DEMO_AN_SN' : Taux annuel d'évolution démographique due au solde naturel au cours de la période}
#' \item{'TX_EVOL_DEMO_AN_SMA' : Taux annuel d'évolution démographique due au solde migratoire apparent au cours de la période}}
#'
#'
#' Les millésimes du COG disponibles sont les suivants : 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019. \cr
#'
#' Pour convertir un code commune d'un COG plus ancien, il est conseillé d'effectuer l'opération grâce au package 'COGugaison'. \cr
#'
#' Les niveaux supra-communaux disponibles sont les suivants :
#' \itemize{
#' \item{Commune ('COMM')}
#' \item{Département ('DEP')}
#' \item{Région administrative ('REG')}
#' \item{Établissement public de coopération intercommunale ('EPCI')}
#' \item{Nature d'Établissement public de coopération intercommunale ('NATURE_EPCI')}
#' \item{Arrondissement ('ARR')}
#' \item{Canton-ou-ville ('CV')}
#' \item{Zone d'emploi ('ZE2010')}
#' \item{Unité Urbaine ('UU2010')}
#' \item{Tranche d'Unité Urbaine ('TUU2015')}
#' \item{Tranche détaillée d'Unité Urbaine ('TDUU2015')}
#' \item{Aire Urbaine ('AU2010')}
#' \item{Tranche d'aire urbaine ('TAU2015')}
#' \item{Zonage en Aires Urbaines ('CATAEU2010')}
#' \item{Bassin de vie ('BV2012')}
#' \item{Type de densité selon la grille de densité communale ('TYPEDENS')}}
#'
#' @references
#' \itemize{
#' \item{\href{https://antuki.github.io/COGugaison/articles/COGugaison.html}{Package 'COGugaison' pour gérer les changements de COG}}
#' \item{\href{https://www.insee.fr/fr/information/2666684#titre-bloc-11}{Historique des géographies communales (Insee)}}
#' \item{\href{https://www.insee.fr/fr/information/2028028}{Tables d'appartenance des communes aux différents niveaux géographiques (Insee)}}}
#'
#' @export
#'
calcul_indics_histodemo <- function(TABLE, anneeRP =2016, NIVGEO, COG_NIVGEO) {
# définition du COG du fichier en entrée
COG_IN <- anneeRP + 3
if(COG_IN == 2016) {
COMM_GRIDENS_OK <- COMM_GRIDENS
}
else{
COMM_GRIDENS_OK <- changement_COG_typo(table_entree=COMM_GRIDENS ,
annees=c(2016:COG_IN),
methode_fusion="methode_max_pop",libgeo=F,donnees_insee=T)
}
#### création de la table de correspondance supra-communale ####
# cas 1 : les COG d'entrée et de sortie sont identiques
if(COG_IN == COG_NIVGEO) {
# table de correspondance maillages supra comm
table_supracom_OK <- get(paste0("table_supracom_", as.character(COG_IN))) %>%
select(-LIBGEO) %>%
# autres mailes supra-communales
mutate(COMM = CODGEO,
PAYS = "FRA",
METRODOM = case_when(substr(CODGEO,1,2) %in% '97' ~ "DOM", TRUE ~ "METRO")) %>%
left_join(COMM_GRIDENS_OK, by = c('CODGEO', "CODGEO"))
}
# cas 2 : les COG d'entrée et de sortie sont différents
else {
table_supracom_IN <- get(paste0("table_supracom_", as.character(COG_IN)) )
table_supracom_NIVGEO <- get(paste0("table_supracom_", as.character(COG_NIVGEO)) )
table_supracom_OK <- table_supracom_IN %>% select(CODGEO) %>%
left_join(
changement_COG_typo(table_entree=table_supracom_NIVGEO %>% select(-LIBGEO),
annees=c(COG_NIVGEO:COG_IN),
methode_fusion="methode_max_pop",libgeo=F,donnees_insee=T),
by = "CODGEO") %>%
# autres mailles supra-communales
mutate(COMM = CODGEO,
PAYS = "FRA",
METRODOM = case_when(substr(CODGEO,1,2) %in% '97' ~ "DOM", TRUE ~ "METRO")) %>%
left_join(COMM_GRIDENS_OK, by = c('CODGEO', "CODGEO"))
}
# !!sym(paste0("POP_",last_RP))
#anneeRP
anneeRP_prec <- anneeRP - 5
anneeRP_precpe <- anneeRP - 10
NIVGEO_indics_histodemo <-
TABLE %>%
left_join(table_supracom_OK, by = c("CODGEO" = "CODGEO")) %>%
mutate(#POPDEB1015 = POP_2010, POPFIN1015 = POP_2015,
!!sym(paste0("POPDEB",substr(anneeRP_prec,3,4),substr(anneeRP,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP_prec)),
!!sym(paste0("POPFIN",substr(anneeRP_prec,3,4),substr(anneeRP,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP)),
!!sym(paste0("POPDEB",substr(anneeRP_precpe,3,4),substr(anneeRP_prec,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP_precpe)),
!!sym(paste0("POPFIN",substr(anneeRP_precpe,3,4),substr(anneeRP_prec,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP_prec)),
!!sym(paste0("POPDEB99",substr(anneeRP_precpe,3,4))) := POP_1999,
!!sym(paste0("POPFIN99",substr(anneeRP_precpe,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP_precpe)),
POPDEB9099 = POP_1990, POPFIN9099 = POP_1999,
POPDEB8290 = POP_1982, POPFIN8290 = POP_1990,
POPDEB7582 = POP_1975, POPFIN7582 = POP_1982,
POPDEB6875 = POP_1968, POPFIN6875 = POP_1975) %>%
dplyr::select(NIVGEO,
ends_with(paste0(substr(anneeRP_prec,3,4),substr(anneeRP,3,4))),
ends_with(paste0(substr(anneeRP_precpe,3,4),substr(anneeRP_prec,3,4))),
ends_with(paste0( "99",substr(anneeRP_precpe,3,4))),
ends_with("9099"),ends_with("8290"),ends_with("7582"),ends_with("6875")) %>%
group_by(!!rlang::sym(NIVGEO)) %>%
summarise_if(is.numeric,funs(sum)) %>%
gather(indic,POP, -!!rlang::sym(NIVGEO)) %>%
mutate(periode = str_sub(indic,-4,-1),
indic = substr(indic,1,nchar(indic)-4)) %>%
spread(indic,POP) %>%
mutate(annee_debut = case_when(substr(periode,1,2) <20 ~ as.numeric(paste0(20,substr(periode,1,2))),
TRUE ~ as.numeric(paste0(19,substr(periode,1,2))) )) %>%
mutate(annee_fin = case_when(str_sub(periode,-2,-1) <20 ~ as.numeric(paste0(20,str_sub(periode,-2,-1))),
TRUE ~ as.numeric(paste0(19,str_sub(periode,-2,-1))) )) %>%
mutate(EVOLPOP = POPFIN - POPDEB,
SN = NAIS - DECE,
SM = EVOLPOP - SN) %>%
mutate(nb_annees = annee_fin - annee_debut,
TCAMPOP = (POPFIN / POPDEB) ^(1/nb_annees)-1,
TCAMPOP_SN = SN * TCAMPOP / EVOLPOP,
TCAMPOP_SM = TCAMPOP - TCAMPOP_SN) %>%
mutate(periode_annees = paste0(annee_debut,"_",annee_fin),
periode_milieu = annee_fin - (annee_fin - annee_debut)/2) %>%
# ordres des variables
select(!!rlang::sym(NIVGEO),
periode = periode_annees, periode_milieu, periode_nb_annees = nb_annees,
POPULATION_debut = POPDEB,
POPULATION_fin = POPFIN,
DECES = DECE,
NAISSANCES = NAIS,
EVOL_DEMO_TOT = EVOLPOP,
EVOL_DEMO_SN = SN,
EVOL_DEMO_SMA = SM,
TX_EVOL_DEMO_AN_TOT = TCAMPOP,
TX_EVOL_DEMO_AN_SN = TCAMPOP_SN,
TX_EVOL_DEMO_AN_SMA = TCAMPOP_SM)
}
observatoire-territoires/migR documentation built on July 24, 2019, 8:01 a.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Defines functions calcul_indics_histodemo
Documented in calcul_indics_histodemo
#' @name calcul_indics_histodemo
#'
#' @title Calculer les indicateurs d'évolution démographique depuis 1968
#'
#' @description A partir de la base de données "séries historiques", calculer les indicateurs d'évolution démographique (évolution de la population, solde naturel, solde migratoire apparent...) par période intercensitaire et à la maille communale ou supra-communale souhaitée.
#'
#' @param TABLE Table en entrée générée par la fonction 'chargement_bd_histodemo'.
#' @param anneeRP Millésime du Recensement de la Population de l'Insee correspondant à la table (2016 par défaut).
#' @param NIVGEO Nom du niveau géographique supra-communal à ajouter (en format court, liste : cf. details ci-dessous).
#' @param COG_NIVGEO Millésime du Code Officiel Géographique du code supra-communal en sortie (liste : cf. details ci-dessous).
#'
#' @return Renvoie une table contenant les indicateurs d'évolution démographique par territoire et par période intercensitaire.
#'
#' @importFrom dplyr distinct pull mutate select left_join case_when group_by summarise ungroup rename mutate_if vars funs
#' @importFrom rlang sym
#' @importFrom tidyr spread gather
#' @import COGugaison
#' @importFrom magrittr set_colnames
#'
#' @examples
#' \dontrun{
#' # Calculer les indicateurs d'évolution démographique par période entre 1968 et 2016, à la maille département
#' DEP_histodemo_19682016 <- calcul_indics_histodemo(TABLE = COMM_HISTODEMO_2016, anneeRP = 2016, NIVGEO = "DEP",COG_NIVGEO = 2019)
#' }
#'
#' @details
#'
#' Les champs de la table en sortie sont les suivants :
#' \itemize{
#' \item{'periode' : période intercensitaire concernée, format "AAAA_AAAA"}
#' \item{'periode_milieu' : milieu de la période intercensitaire concernée, format numérique}
#' \item{'periode_nb_annees' : nombre d'années de la période intercensitaire concernée}
#' \item{'POPULATION_debut' : Population en début de période}
#' \item{'POPULATION_fin' : Population en fin de période}
#' \item{'DECES' : Nombre de décès au cours de la période}
#' \item{'NAISSANCES' : Nombre de naissances au cours de la période}
#' \item{'EVOL_DEMO_TOT' : Evolution démographique au cours de la période}
#' \item{'EVOL_DEMO_SN' : Evolution démographique due au solde naturel au cours de la période}
#' \item{'EVOL_DEMO_SMA' : Evolution démographique due au solde migratoire apparent au cours de la période}
#' \item{'TX_EVOL_DEMO_AN_TOT' : Taux annuel d'évolution démographique au cours de la période}
#' \item{'TX_EVOL_DEMO_AN_SN' : Taux annuel d'évolution démographique due au solde naturel au cours de la période}
#' \item{'TX_EVOL_DEMO_AN_SMA' : Taux annuel d'évolution démographique due au solde migratoire apparent au cours de la période}}
#'
#'
#' Les millésimes du COG disponibles sont les suivants : 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019. \cr
#'
#' Pour convertir un code commune d'un COG plus ancien, il est conseillé d'effectuer l'opération grâce au package 'COGugaison'. \cr
#'
#' Les niveaux supra-communaux disponibles sont les suivants :
#' \itemize{
#' \item{Commune ('COMM')}
#' \item{Département ('DEP')}
#' \item{Région administrative ('REG')}
#' \item{Établissement public de coopération intercommunale ('EPCI')}
#' \item{Nature d'Établissement public de coopération intercommunale ('NATURE_EPCI')}
#' \item{Arrondissement ('ARR')}
#' \item{Canton-ou-ville ('CV')}
#' \item{Zone d'emploi ('ZE2010')}
#' \item{Unité Urbaine ('UU2010')}
#' \item{Tranche d'Unité Urbaine ('TUU2015')}
#' \item{Tranche détaillée d'Unité Urbaine ('TDUU2015')}
#' \item{Aire Urbaine ('AU2010')}
#' \item{Tranche d'aire urbaine ('TAU2015')}
#' \item{Zonage en Aires Urbaines ('CATAEU2010')}
#' \item{Bassin de vie ('BV2012')}
#' \item{Type de densité selon la grille de densité communale ('TYPEDENS')}}
#'
#' @references
#' \itemize{
#' \item{\href{https://antuki.github.io/COGugaison/articles/COGugaison.html}{Package 'COGugaison' pour gérer les changements de COG}}
#' \item{\href{https://www.insee.fr/fr/information/2666684#titre-bloc-11}{Historique des géographies communales (Insee)}}
#' \item{\href{https://www.insee.fr/fr/information/2028028}{Tables d'appartenance des communes aux différents niveaux géographiques (Insee)}}}
#'
#' @export
#'
calcul_indics_histodemo <- function(TABLE, anneeRP =2016, NIVGEO, COG_NIVGEO) {
# définition du COG du fichier en entrée
COG_IN <- anneeRP + 3
if(COG_IN == 2016) {
COMM_GRIDENS_OK <- COMM_GRIDENS
}
else{
COMM_GRIDENS_OK <- changement_COG_typo(table_entree=COMM_GRIDENS ,
annees=c(2016:COG_IN),
methode_fusion="methode_max_pop",libgeo=F,donnees_insee=T)
}
#### création de la table de correspondance supra-communale ####
# cas 1 : les COG d'entrée et de sortie sont identiques
if(COG_IN == COG_NIVGEO) {
# table de correspondance maillages supra comm
table_supracom_OK <- get(paste0("table_supracom_", as.character(COG_IN))) %>%
select(-LIBGEO) %>%
# autres mailes supra-communales
mutate(COMM = CODGEO,
PAYS = "FRA",
METRODOM = case_when(substr(CODGEO,1,2) %in% '97' ~ "DOM", TRUE ~ "METRO")) %>%
left_join(COMM_GRIDENS_OK, by = c('CODGEO', "CODGEO"))
}
# cas 2 : les COG d'entrée et de sortie sont différents
else {
table_supracom_IN <- get(paste0("table_supracom_", as.character(COG_IN)) )
table_supracom_NIVGEO <- get(paste0("table_supracom_", as.character(COG_NIVGEO)) )
table_supracom_OK <- table_supracom_IN %>% select(CODGEO) %>%
left_join(
changement_COG_typo(table_entree=table_supracom_NIVGEO %>% select(-LIBGEO),
annees=c(COG_NIVGEO:COG_IN),
methode_fusion="methode_max_pop",libgeo=F,donnees_insee=T),
by = "CODGEO") %>%
# autres mailles supra-communales
mutate(COMM = CODGEO,
PAYS = "FRA",
METRODOM = case_when(substr(CODGEO,1,2) %in% '97' ~ "DOM", TRUE ~ "METRO")) %>%
left_join(COMM_GRIDENS_OK, by = c('CODGEO', "CODGEO"))
}
# !!sym(paste0("POP_",last_RP))
#anneeRP
anneeRP_prec <- anneeRP - 5
anneeRP_precpe <- anneeRP - 10
NIVGEO_indics_histodemo <-
TABLE %>%
left_join(table_supracom_OK, by = c("CODGEO" = "CODGEO")) %>%
mutate(#POPDEB1015 = POP_2010, POPFIN1015 = POP_2015,
!!sym(paste0("POPDEB",substr(anneeRP_prec,3,4),substr(anneeRP,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP_prec)),
!!sym(paste0("POPFIN",substr(anneeRP_prec,3,4),substr(anneeRP,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP)),
!!sym(paste0("POPDEB",substr(anneeRP_precpe,3,4),substr(anneeRP_prec,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP_precpe)),
!!sym(paste0("POPFIN",substr(anneeRP_precpe,3,4),substr(anneeRP_prec,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP_prec)),
!!sym(paste0("POPDEB99",substr(anneeRP_precpe,3,4))) := POP_1999,
!!sym(paste0("POPFIN99",substr(anneeRP_precpe,3,4))) := !!sym(paste0("POP_",anneeRP_precpe)),
POPDEB9099 = POP_1990, POPFIN9099 = POP_1999,
POPDEB8290 = POP_1982, POPFIN8290 = POP_1990,
POPDEB7582 = POP_1975, POPFIN7582 = POP_1982,
POPDEB6875 = POP_1968, POPFIN6875 = POP_1975) %>%
dplyr::select(NIVGEO,
ends_with(paste0(substr(anneeRP_prec,3,4),substr(anneeRP,3,4))),
ends_with(paste0(substr(anneeRP_precpe,3,4),substr(anneeRP_prec,3,4))),
ends_with(paste0( "99",substr(anneeRP_precpe,3,4))),
ends_with("9099"),ends_with("8290"),ends_with("7582"),ends_with("6875")) %>%
group_by(!!rlang::sym(NIVGEO)) %>%
summarise_if(is.numeric,funs(sum)) %>%
gather(indic,POP, -!!rlang::sym(NIVGEO)) %>%
mutate(periode = str_sub(indic,-4,-1),
indic = substr(indic,1,nchar(indic)-4)) %>%
spread(indic,POP) %>%
mutate(annee_debut = case_when(substr(periode,1,2) <20 ~ as.numeric(paste0(20,substr(periode,1,2))),
TRUE ~ as.numeric(paste0(19,substr(periode,1,2))) )) %>%
mutate(annee_fin = case_when(str_sub(periode,-2,-1) <20 ~ as.numeric(paste0(20,str_sub(periode,-2,-1))),
TRUE ~ as.numeric(paste0(19,str_sub(periode,-2,-1))) )) %>%
mutate(EVOLPOP = POPFIN - POPDEB,
SN = NAIS - DECE,
SM = EVOLPOP - SN) %>%
mutate(nb_annees = annee_fin - annee_debut,
TCAMPOP = (POPFIN / POPDEB) ^(1/nb_annees)-1,
TCAMPOP_SN = SN * TCAMPOP / EVOLPOP,
TCAMPOP_SM = TCAMPOP - TCAMPOP_SN) %>%
mutate(periode_annees = paste0(annee_debut,"_",annee_fin),
periode_milieu = annee_fin - (annee_fin - annee_debut)/2) %>%
# ordres des variables
select(!!rlang::sym(NIVGEO),
periode = periode_annees, periode_milieu, periode_nb_annees = nb_annees,
POPULATION_debut = POPDEB,
POPULATION_fin = POPFIN,
DECES = DECE,
NAISSANCES = NAIS,
EVOL_DEMO_TOT = EVOLPOP,
EVOL_DEMO_SN = SN,
EVOL_DEMO_SMA = SM,
TX_EVOL_DEMO_AN_TOT = TCAMPOP,
TX_EVOL_DEMO_AN_SN = TCAMPOP_SN,
TX_EVOL_DEMO_AN_SMA = TCAMPOP_SM)
}
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.