module 2 exo 4

parent 7a78338a
year;month;day;t_morning;t_afternoon;t_evening;humidity;wind_speed;IQA
2020;04;03;5;16;11;0;10;42
2020;04;10;6;26;21;0;5;51
#+TITLE: Votre titre
#+AUTHOR: Votre nom
#+DATE: La date du jour
#+TITLE: Améliorer son journal de bord
#+AUTHOR: Antoine RICHARD
#+DATE: 10/04/2020
#+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
......@@ -11,74 +11,84 @@
#+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>
* Quelques explications
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/.
* Données récoltées
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.
Tout d'abord chargeons les données collectées durant ce mooc.
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!")
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
data <- read.csv("data.csv", sep=";", header=TRUE)
summary(data)
#+end_src
#+RESULTS:
: [1] "Hello world!"
#+begin_example
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~).
year month day t_morning t_afternoon
Min. :2020 Min. :4 Min. : 3.00 Min. :5.00 Min. :16.0
1st Qu.:2020 1st Qu.:4 1st Qu.: 4.75 1st Qu.:5.25 1st Qu.:18.5
Median :2020 Median :4 Median : 6.50 Median :5.50 Median :21.0
Mean :2020 Mean :4 Mean : 6.50 Mean :5.50 Mean :21.0
3rd Qu.:2020 3rd Qu.:4 3rd Qu.: 8.25 3rd Qu.:5.75 3rd Qu.:23.5
Max. :2020 Max. :4 Max. :10.00 Max. :6.00 Max. :26.0
t_evening humidity wind_speed IQA
Min. :11.0 Min. :0 Min. : 5.00 Min. :42.00
1st Qu.:13.5 1st Qu.:0 1st Qu.: 6.25 1st Qu.:44.25
Median :16.0 Median :0 Median : 7.50 Median :46.50
Mean :16.0 Mean :0 Mean : 7.50 Mean :46.50
3rd Qu.:18.5 3rd Qu.:0 3rd Qu.: 8.75 3rd Qu.:48.75
Max. :21.0 Max. :0 Max. :10.00 Max. :51.00
#+end_example
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
summary(cars)
#+end_src
** Temporalité des collectes
#+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)
#+end_src
Analysons le nombre de données collectées par mois
#+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.
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
hist(data$month)
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:/tmp/babel-bJ246X/figureDu3YQn.png]]
** Évolutions des données
Analysons l'évolution des températures
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
plot(data$t_morning ~ data$day, type="l", col="blue", ylim=c(0.0,40.0), xlab="days", ylab="Temperature (°C)")
lines(data$t_afternoon ~ data$day, col="red")
lines(data$t_evening ~ data$day, col="green")
legend(1,40,legend=c("Morning","Afternoon","Evening"),col=c("blue","red","green"),lty=1)
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:/tmp/babel-bJ246X/figurerWKWF0.png]]
De l'humidité:
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
plot(data$humidity ~ data$day, type="l", col="blue", xlab="days", ylab="Humidity (%)")
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:/tmp/babel-bJ246X/figureYIQvch.png]]
De la vitesse du vent:
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
plot(data$wind ~ data$day, type="l", col="blue", xlab="days", ylab="Wind Speed (km/h)")
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:/tmp/babel-bJ246X/figureUv3yAT.png]]
De l'Indice de qualité de l'air:
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
plot(data$IQA ~ data$day, type="l", col="blue", xlab="time", ylab="Air Quality")
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:/tmp/babel-bJ246X/figureZp2Kv3.png]]
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