Replace exercice_R_fr.org

module2/exo4/exercice_R_fr.org

-#+TITLE:  Votre titre
-#+AUTHOR: Votre nom
-#+DATE:   La date du jour
+#+TITLE:  L'emploi recule
+:preamble:
+#+AUTHOR: V. Ledda
+#+DATE:   <2024-04-13 sam.>
 #+LANGUAGE: fr
-# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
 
+#+startup:overview indent inlineimages
+
+#+PROPERTY: header-args:jupyter-R :exports both
+#+PROPERTY: header-args:jupyter-R+ :session /jpy::ir
+
+#+EXPORT_EXCLUDE_TAGS: noexport
 #+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>
 #+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/>
 #+HTML_HEAD: <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.3/jquery.min.js"></script>
 #+HTML_HEAD: <script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.4/js/bootstrap.min.js"></script>
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
+:end:
+* Emploi et chomage en Europe entre 2006 et 2011.
 
-* Quelques explications
+** Chargement des données
 
-Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code
-R. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être
-exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur
-org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
+#+begin_src jupyter-R   :exports code :results raw drawer
+  packages<-c("tidyverse","skimr")
+  for(package in packages)
+  {
    
-Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera
-compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
-récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
-ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
-le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
-document.
+    if(!require(package,character.only=TRUE)){
+      print(c("Installation de ",package))
+      install.packages(package)
+    }
+    library(package,character.only=TRUE)
+  }
 
-Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclut du code
-R de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
-
-#+begin_src R :results output :exports both
-print("Hello world!")
+  donnees<-as_tibble(read.csv2("Lemploirecule.csv",sep=";",dec=","))
+  donnees$Date<-as.Date(donnees$Date,"%d/%m/%y")
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-: [1] "Hello world!"
 
-Voici la même chose, mais avec une session R (c'est le cas le
-plus courant, R étant vraiment un langage interactif), donc une
-persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
-~C-c C-c~).
 
-#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
-summary(cars)
+
+** Aperçu
+#+begin_src jupyter-R   :exports both :results raw drawer
+glimpse(donnees)
+#+end_src
+
+#+RESULTS:
+: Rows: 19
+: Columns: 3
+: $ Date                <date> 2006-01-01, 2006-04-01, 2006-07-01, 2006-10-01, 2…
+: $ Personnes.employées <dbl> 218.947, 220.053, 220.955, 221.632, 222.985, 224.0…
+: $ Chomeurs            <dbl> 20.1053, 19.5865, 18.9098, 18.2782, 17.4887, 16.92…
+
+#+begin_src jupyter-R 
+  skim(donnees)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-:      speed           dist       
-:  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
-:  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
-:  Median :15.0   Median : 36.00  
-:  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
-:  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
-:  Max.   :25.0   Max.   :120.00
-
-Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
-#+begin_src R :results output graphics :file "./cars.png" :exports results :width 600 :height 400 :session *R* 
-plot(cars)
+:RESULTS:
+#+begin_example
+  ── Data Summary ────────────────────────
+                             Values 
+  Name                       donnees
+  Number of rows             19     
+  Number of columns          3      
+  _______________________           
+  Column type frequency:            
+    Date                     1      
+    numeric                  2      
+  ________________________          
+  Group variables            None   
+
+  ── Variable type: Date ─────────────────────────────────────────────────────────
+    skim_variable n_missing complete_rate min        max        median    
+  1 Date                  0             1 2006-01-01 2010-07-01 2008-04-01
+    n_unique
+  1       19
+
+  ── Variable type: numeric ──────────────────────────────────────────────────────
+    skim_variable       n_missing complete_rate  mean   sd    p0   p25   p50   p75
+  1 Personnes.employées         0             1 223.  2.45 219.  221.  223.  225. 
+  2 Chomeurs                    0             1  19.2 2.52  16.0  16.9  18.9  21.4
+     p100 hist 
+  1 227.  ▂▇▂▃▆
+  2  23.2 ▇▃▅▁▇
+  Warning message in is.null(text_repr) || nchar(text_repr) == 0L:
+  “‘length(x) = 16 > 1’ dans la conversion automatique vers ‘logical(1)’”
+#+end_example
+#+begin_export html
+<table class="dataframe">
+<caption>A skim_df: 3 × 16</caption>
+<thead>
+	<tr><th></th><th scope=col>skim_type</th><th scope=col>skim_variable</th><th scope=col>n_missing</th><th scope=col>complete_rate</th><th scope=col>Date.min</th><th scope=col>Date.max</th><th scope=col>Date.median</th><th scope=col>Date.n_unique</th><th scope=col>numeric.mean</th><th scope=col>numeric.sd</th><th scope=col>numeric.p0</th><th scope=col>numeric.p25</th><th scope=col>numeric.p50</th><th scope=col>numeric.p75</th><th scope=col>numeric.p100</th><th scope=col>numeric.hist</th></tr>
+	<tr><th></th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;date&gt;</th><th scope=col>&lt;date&gt;</th><th scope=col>&lt;date&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th></tr>
+</thead>
+<tbody>
+	<tr><th scope=row>1</th><td>Date   </td><td>Date               </td><td>0</td><td>1</td><td>2006-01-01</td><td>2010-07-01</td><td>2008-04-01</td><td>19</td><td>       NA</td><td>      NA</td><td>      NA</td><td>       NA</td><td>      NA</td><td>     NA</td><td>      NA</td><td>NA   </td></tr>
+	<tr><th scope=row>2</th><td>numeric</td><td>Personnes.employées</td><td>0</td><td>1</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>223.11079</td><td>2.447718</td><td>218.9470</td><td>221.24800</td><td>222.9850</td><td>225.286</td><td>226.7740</td><td>▂▇▂▃▆</td></tr>
+	<tr><th scope=row>3</th><td>numeric</td><td>Chomeurs           </td><td>0</td><td>1</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td> 19.22913</td><td>2.521522</td><td> 16.0451</td><td> 16.89095</td><td> 18.9098</td><td> 21.391</td><td> 23.1504</td><td>▇▃▅▁▇</td></tr>
+</tbody>
+</table>
+#+end_export
+:END:
+
+
+
+* Représentation graphique
+
+#+begin_src jupyter-R   :exports both :results raw drawer
+  donnees |>
+    mutate(Date=Date+45)|>
+    pivot_longer(!Date,names_to="Variables")|>
+    ggplot(aes(x=Date,y=value,group=Variables))+
+    geom_line(aes(color=Variables),linewidth=2)+
+    geom_point(size=1)+
+    labs(title="Évolution du nombre de personnes employées\n et du nombre de personnes au chomage")
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-[[file:./cars.png]]
-
-Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ 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 changer ce paramètre
-(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
-parfaitement transparentes pour être reproductibles.
-
-Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document
-org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cars.png~. N'oubliez pas
-de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
-compréhensible sur GitLab.
-
-Enfin, pour les prochains exercices, nous ne vous fournirons pas
-forcément de fichier de départ, ça sera à vous de le créer, par
-exemple en repartant de ce document et de le commiter vers
-gitlab. N'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
-ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
-claviers permettant de créer rapidement les blocs de code R (en
-faisant ~<r~ ou ~<R~ suivi de ~Tab~).
-
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
-informations et les remplacer par votre document computationnel.
+:RESULTS:
+#+attr_org: :width 420 :height 420
+[[./.ob-jupyter/e802e54060b7411127a1be1573f26d4883ac8db4.png]]
+ 
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+ 
+ 
+ 
+:END: