Utiliser pmeasyr sur les données M03 à M12 2018, en attendant 2019. Présentation d’un code pour faire une mappemonde interactive avec R.

Package prêt pour 2018 M03 - 2018 M12

Ça y est, le package permet d’intégrer les données 2018 M03, il faut pour cela le mettre à jour :

devtools::install_github('IM-APHP/pmeasyr')


Digression cartographique

Carte choroplèthe à partir de codes COG Insee

Entre autres nouveautés, l’apparition d’une variable dans les fichiers Anohosp, PAYSPAT, utilisant les COG Insee.

J’en profite pour inclure ici un code pour faire une mappemonde1 en utilisant :

  • la correspondance des codes pays INSEE vers les codes pays ISO
  • le package leaflet
  • des données simulées à partir d’une loi uniforme (mais le code est imaginé pour fonctionner avec les codes contenus dans les fichiers ano 2018)


library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

# Télécharger les COG pays INSEE
httr::GET('https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/2666684/pays2017-txt.zip',
          httr::write_disk(path = '~/Documents/data/insee/pays2017.txt.zip', overwrite = T))
# Les importer
iso <- readr::read_tsv('~/Documents/data/insee/pays2017.txt.zip', locale = readr::locale(encoding = "latin1")) %>%
  filter(ACTUAL == 1) %>%
  dplyr::mutate(COG = ifelse(LIBCOG == 'FRANCE', "99100", COG)) %>%
  dplyr::mutate(PAYSPAT = substr(COG,3,5),
                n = round(runif(nrow(.), 1, 1e3), 0))


# Jointure
library(sp)
library(sf)
library(leaflet)
library(maps)
library(rworldmap)
am_map <- joinCountryData2Map(iso, joinCode = "ISO2", nameJoinColumn = "CODEISO2")
qpal <- colorQuantile(rev(viridis::viridis(5)),
am_map$n, n=5)

crs.molvidde <- leafletCRS(
  crsClass="L.Proj.CRS", code='ESRI:53009',
  proj4def= '+proj=moll +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +a=6371000 +b=6371000 +units=m +no_defs',
  resolutions = c(65536, 32768, 16384, 8192, 4096, 2048))

l <- leaflet(
am_map,
options = leafletOptions(
maxZoom = 5,  attributionControl = FALSE, crs= crs.molvidde)) %>% #
addGraticule(style= list(color= '#999', weight= 0.5, opacity= 1)) %>%
addGraticule(sphere = TRUE,
            style= list(color= '#777', weight= 1, opacity= 0.25)) %>%
 addPolygons(
   label=~stringr::str_c(LIBCOG, ' - ', n),
   labelOptions= labelOptions(direction = 'auto'),
   weight=1, color='#ffffff', opacity=1,
   fillColor = ~ qpal(n), fillOpacity = 1,
   highlightOptions = highlightOptions(
     color= ~ qpal(n), weight = 2,
     bringToFront = TRUE, sendToBack = TRUE)) %>%
 addLegend(
   "topright", pal = qpal, values = ~ n, labels = ~n,
   title = htmltools::HTML("Quintiles bidons"),
   opacity = 1 )

l

Signalement : projet finess_etalab

Le projet finess_etalab permet de simplifier l’intégration des données finess de data.gouv.fr avec R. Une présentation de ce projet est faite ici.

Ce projet est open source et sa “mise en package” est en cours de réalisation par Joris Muller, ici !


  1. Deux posts intéressants pour produire ce type de carte avec R :

    ↩