exo4 R code submitted

module2/exo4/exercice_fr.Rmd

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-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Exercice 4"
+author: "Waad ALMASRI"
+date: "21/08/2020"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,24 +10,123 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+*Les données utilisées dans cet exercice sont open source et ne sont pas en relation avec ma thèse parce que les données utilisées dans la thèse sont confidentielles.*
 
-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>.
+## Exploration du répertoire
 
-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:
+D'abord, on fait un git pull pour récupérer les données qu'on a téléversé dans le répertoire GIT.<br>
+**Attention!** Si tu as commencé à écrire dans le notebook, enregistre les données pour ne pas les perdre.<br>
+Ensuite, on s'assure que nous avons les données dans le répertoire avec la commande "ls".
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+
+```{r }
+list.files(".")
+```
+
+## Exploration du jeu de données
+Maintenant qu'on a les données, on va commencer à les explorer.<br>
+**NB:** les données suivantes sont déjà formattées en .csv.
+
+```{r, echo=FALSE}
+df <- read.csv(file = "data.csv", sep="\t")
+print(nrow(df))
+head(df)
+```
+
+Let us add the year column to the dataframe.
+```{r, echo=FALSE}
+df$year <- substring(df$date,1,4)
+```
+
+Now let us check what's in the dataframe:
+```{r, echo=FALSE}
+summary(df)
+```
+
+Let us remove the missing data 
+```{r, echo=FALSE}
+library(tidyr)
+df <- df %>% drop_na(job, state)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
+## Statistiques de base
+```{r, echo=FALSE}
+print(paste0("There are ", length(unique(df$job)), " unique jobs."))
+print(paste0("There are ", length(unique(df$edited_by)), " unique editors."))
+print(paste0("There are ", length(unique(df$state)), " unique state"))
+```
+
+Number of jobs per state per year
+```{r, echo=FALSE}
+library(plyr)
+library(tidyr)
+jobs_per_state_year <-ddply(df,.(state,year),summarise,number_of_jobs=length((job)))
+jobs_per_state_year <-jobs_per_state_year[order(jobs_per_state_year$number_of_jobs, decreasing=TRUE),]
+```
+
+## Représentations graphiques
+We will start by plotting the Nbr of jobs per year of New York versus Texas.
+```{r, echo=FALSE}
+library(tidyverse)
+library(ggplot2)
+df %>% 
+  filter(df$state %in% c("Texas", "New York") ) %>%
+  group_by(state, year) %>%
+  summarise(Nbr_of_jobs=n()) %>%
+  ggplot(aes(x=year, y=Nbr_of_jobs))+ 
+    geom_bar(aes(fill=state),stat="identity") + 
+    theme_bw()
+```
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+Let us Check the top 7 jobs present in the US:
+```{r, echo=FALSE}
+top_jobs <-ddply(df,.(job),summarise,number_of_jobs=length((state)))
+top_jobs <-top_jobs[order(top_jobs$number_of_jobs, decreasing=TRUE),]
+ggplot(data=top_jobs, aes(x=reorder(job, -number_of_jobs), y=number_of_jobs)) +
+  geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="white")+ 
+  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))
 ```
+#### Réflexion
+It seems that this database is more about politics since we see that the top 2 jobs are Republicans and Democrats.
+Let us check the rate of Republicans versus Democrats in the top states of the US.
+But First let us identify the top states of the US.
 
-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. 
+```{r, echo=FALSE}
+jobs_per_state <-ddply(df,.(state),summarise,number_of_jobs=length((job)))
+jobs_per_state <-jobs_per_state[order(jobs_per_state$number_of_jobs, decreasing=TRUE),]
+ggplot(data=jobs_per_state, aes(x=reorder(state, -number_of_jobs), y=number_of_jobs)) +
+  geom_bar(stat="identity", color="white", fill="red")+ 
+  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))
+```
+Thus, we can conclude that the top 7 US states having the higher jobs availability are: Texas, Florida, Illinois, Ohio, Wisconsin, Georgia and Rhode Island.
+
+Now let us compare the distribution of the Republican versus Democrat in the top 7 US states:
 
-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.
+```{r, echo=FALSE}
+library(tidyverse)
+library(ggplot2)
+df %>% 
+  filter(df$state %in% c("Texas", "Florida", "Illinois", "Ohio", "Wisconsin", "Georgia", "Rhode Island") & df$job %in% c("Republican", "Democrat")) %>%
+  group_by(state, job) %>%
+  summarise(Nbr_of_jobs=n()) %>%
+  ggplot(aes(x=state, y=Nbr_of_jobs))+ 
+    geom_bar(aes(fill=job),stat="identity") + 
+    theme_bw()
+```
+## Word Cloud
+We could have also found the top states and top jobs using word cloud.
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
+Top Jobs:
+```{r, echo=FALSE}
+library(wordcloud)
+library(RColorBrewer)
+pal2 <- brewer.pal(8,"Set2")#length(unique(top_jobs$job))
+wordcloud(top_jobs$job, top_jobs$number_of_jobs,
+     random.order=TRUE, rot.per=.10, colors=pal2, vfont=c("sans serif","plain"))
+```
+Top US states:
+```{r, echo=FALSE}
+pal2 <- brewer.pal(8,"Accent")
+wordcloud(jobs_per_state$state, jobs_per_state$number_of_jobs,
+     random.order=FALSE, rot.per=.15, colors=pal2, vfont=c("sans serif","plain"))
+```
\ No newline at end of file