title: 'Sujet 7 : Autour du SARS-CoV-2 (Covid-19)'
author: "Votre nom"
author: "EL BOUAZZATI Mohamed"
date: "La date du jour"
date: "16/06/2021"
output: html_document
output:
pdf_document: default
df_document: default
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## Préparation des données
Les données que j'ai utilisé sont rassemblé par [Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE)](https://systems.jhu.edu) mises à disposition sur [Github](https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19). sous forme d'un fichier en format CSV dont chaque ligne correspond une province par pays.
L'URL est:
### Téléchargement des données sur github
```{r}
library(readr)
data = read_csv("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv")
```
### Sélection des données pour les pays desirés
les données concernant uniquement les pays suivants :
la Belgique (Belgium), la Chine - toutes les provinces sauf Hong-Kong (China), Hong Kong (China, Hong-Kong), la France métropolitaine (France), l’Allemagne (Germany), l’Iran (Iran), l’Italie (Italy), le Japon (Japan), la Corée du Sud (Korea, South), la Hollande sans les colonies (Netherlands), le Portugal (Portugal), l’Espagne (Spain), le Royaume-Unis sans les colonies (United Kingdom), les États-Unis (US).
### Verification des classes des colonnes `value` et `Pays`.
```{r}
class(nb_cas_pays$'value')
class(nb_cas_pays$'Pays')
```
### Verification des données manquants dans le tableau
```{r}
na_records = apply(nb_cas_pays, 1, function (x) any(is.na(x)))
nb_cas_pays[na_records,]
```
### Conversion des numéros de semaine
```{r}
```{r setup, include=FALSE}
library("lubridate")
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library("magrittr")
library(parsedate)
```
```
## Quelques explications
###Modification du format de la date dans la colonne 'convert_date'
```{r}
nb_cas_pays$convert_date = mdy(nb_cas_pays$Date)
Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
```
Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
###Les points sont dans l'ordre chronologique inverse, il est donc utile de les trier:
Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
### Représentation graphique des nombres de cas par pays
