From 9c4bf420329deee4a4255ddc14c59d5d4f8502df Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: 4baf7d6c42e08ddcb49e9aad85c23f9f
 <4baf7d6c42e08ddcb49e9aad85c23f9f@app-learninglab.inria.fr>
Date: Fri, 9 Feb 2024 18:19:39 +0000
Subject: [PATCH] Update exercice_fr.Rmd

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 module3/exo3/exercice_fr.Rmd | 12 ++++++------
 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/module3/exo3/exercice_fr.Rmd b/module3/exo3/exercice_fr.Rmd
index 1e34b06..7eb18ed 100644
--- a/module3/exo3/exercice_fr.Rmd
+++ b/module3/exo3/exercice_fr.Rmd
@@ -10,7 +10,7 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
 knitr::opts_chunk$set(fig.height=6, fig.width=14)
 ```
 
-```{r echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
+```{r echo=TRUE, warning=FALSE, message=FALSE}
 # LIBRAIRIES ----
 library(janitor)
 library(tidyverse)
@@ -25,14 +25,14 @@ rm(list=ls())
 
 Les données que nous utiliserons dans un premier temps sont compilées par le Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE) et sont mises à disposition sur GitHub. C'est plus particulièrement sur les données time_series_covid19_confirmed_global.csv (des suites chronologiques au format csv) disponibles à l'adresse : https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv, que nous allons nous concentrer.
 
-```{r echo=FALSE}
+```{r echo=TRUE}
 url  <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv"
 data <- read.csv(url)
 ```
 
 On vérifie si il y a des NA
 
-```{r echo=FALSE}
+```{r echo=TRUE}
 #Vérification des NA
 data %>%
   mutate(nb = rowSums(is.na(.))) %>%
@@ -46,7 +46,7 @@ Deux valeurs NA sont présentes sur 2 lignes : "Canada / Repatried Travellers" e
 
 Nous choisissons de travailler sur les données des 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-Uni sans les colonies (United Kingdom), les États-Unis (US).
 
-```{r echo=FALSE}
+```{r echo=TRUE}
 selectPaysProvince <- function(pays,province){
     data %>%
     filter(Country.Region==pays,Province.State==province) %>%
@@ -87,7 +87,7 @@ data_fin <- data_fin %>%
 
 Graphe 1 : Cumul (échelle linéaire)
 
-```{r echo=FALSE}
+```{r echo=TRUE}
 ggplot(data_fin, aes(x=date, y=count, group=Country.Region, colour=Country.Region))+
 geom_line()+
 scale_color_manual(values = c(carto_pal(n = 12, name = "Bold")))+
@@ -103,7 +103,7 @@ theme_classic()
 
 Graphe 2 : Cumul (échelle logarithmique)
 
-```{r echo=FALSE, warning=FALSE}
+```{r echo=TRUE, warning=FALSE}
 ggplot(data_fin, aes(x=date, y=count, group=Country.Region, colour=Country.Region))+
   geom_line()+
   scale_color_manual(values = c(carto_pal(n = 12, name = "Bold")))+
-- 
2.18.1