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>.
library(dplyr) # help splitting, applying and combining data
library(data.table) # extension to data.frame format, optimized for huge datasets
library(ggplot2) # The grammar of graphics, it improves the quality and aesthetic of your graphs
library(DT)
library(plotly)
library(RColorBrewer) # package with pre-defined color palette
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## Récupération des données
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:
Le fichier est téléchargé à partir de l'url puis lu via la fonction fread pour avoir un objet data.table. Le nom des colonnes est vérifié pour remplacer les caractères spéciaux par des ".".
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.
### Creation d'un sous jeu de données pour analyse des pays d'intérêts
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.
Création d'un sous jeu de données avec les pays d'intérêts.
### transformation de la table pour faire les graphiques
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
Ce sera plus facile et rapide pour l'utilisation de ggplot2 d'avoir tous les comptages regroupés dans une colonne par date. L'idée est donc d'avoir une colonne "Date" et les comptages dans une autre colonne "Case_number".
