diff --git a/module3/exo3/exercice_R_fr.org b/module3/exo3/exercice_R_fr.org index 1bb8f61f1d11b486ceb724afcdd14d11e5329545..4bf50855fc4fa3ee51e0193c20b72f25fe0017db 100644 --- a/module3/exo3/exercice_R_fr.org +++ b/module3/exo3/exercice_R_fr.org @@ -1,4 +1,4 @@ -#+TITLE: Votre titre +#+Title: Votre titre #+AUTHOR: Votre nom #+DATE: La date du jour #+LANGUAGE: fr @@ -11,74 +11,187 @@ #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: -* Quelques explications +* Préparation 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/. +Voici le lien qui correspond aux données traitées dans ce +document. Elles ont été téléchargées le 10 Juin 2020 à 21:51 +#+NAME: donnees-url +https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv -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. +** Téléchargement des données -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~): +Nous vérifions si le fichier existe. Si ce n'est pas le cas nous le +téléchargeons. +#+begin_src python :results silent :session :var donnees_url=donnees-url +donnees_file ='cas-confirmes-covid19.csv' -#+begin_src R :results output :exports both -print("Hello world!") +import os +import urllib.request +if not os.path.exists(donnees_file): + urllib.request.urlretrieve(donnees_url,donnees_file) #+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~). +Nous commençons le traitement par l'extraction des données. +Ensuite nous découpons le contenu du fichier en lignes, en éliminant les espaces qui pourraient se trouver autour des mots. +Nous conservons toutes les lignes qui sont découpées en colonnes en utilisant le séparateur ','. +#+begin_src python :results silent :session :var donnees_url=donnees-url +donnees = open(donnees_file, 'rb').read() -#+begin_src R :results output :session *R* :exports both -summary(cars) +lines = donnees.decode('latin-1').strip().split('\n') +donnees_lines = lines[0:] +table = [line.split(',') for line in donnees_lines] +#+end_src + + +** Trie des données + +Nous affichons le début du tableau afin d'avoir un aperçu des données +#+begin_src python :results value :session +table[:10] #+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) +| Province/State | Country/Region | Lat | Long | 1/22/20 | 1/23/20 | 1/24/20 | 1/25/20 | 1/26/20 | 1/27/20 | 1/28/20 | 1/29/20 | 1/30/20 | 1/31/20 | 2/1/20 | 2/2/20 | 2/3/20 | 2/4/20 | 2/5/20 | 2/6/20 | 2/7/20 | 2/8/20 | 2/9/20 | 2/10/20 | 2/11/20 | 2/12/20 | 2/13/20 | 2/14/20 | 2/15/20 | 2/16/20 | 2/17/20 | 2/18/20 | 2/19/20 | 2/20/20 | 2/21/20 | 2/22/20 | 2/23/20 | 2/24/20 | 2/25/20 | 2/26/20 | 2/27/20 | 2/28/20 | 2/29/20 | 3/1/20 | 3/2/20 | 3/3/20 | 3/4/20 | 3/5/20 | 3/6/20 | 3/7/20 | 3/8/20 | 3/9/20 | 3/10/20 | 3/11/20 | 3/12/20 | 3/13/20 | 3/14/20 | 3/15/20 | 3/16/20 | 3/17/20 | 3/18/20 | 3/19/20 | 3/20/20 | 3/21/20 | 3/22/20 | 3/23/20 | 3/24/20 | 3/25/20 | 3/26/20 | 3/27/20 | 3/28/20 | 3/29/20 | 3/30/20 | 3/31/20 | 4/1/20 | 4/2/20 | 4/3/20 | 4/4/20 | 4/5/20 | 4/6/20 | 4/7/20 | 4/8/20 | 4/9/20 | 4/10/20 | 4/11/20 | 4/12/20 | 4/13/20 | 4/14/20 | 4/15/20 | 4/16/20 | 4/17/20 | 4/18/20 | 4/19/20 | 4/20/20 | 4/21/20 | 4/22/20 | 4/23/20 | 4/24/20 | 4/25/20 | 4/26/20 | 4/27/20 | 4/28/20 | 4/29/20 | 4/30/20 | 5/1/20 | 5/2/20 | 5/3/20 | 5/4/20 | 5/5/20 | 5/6/20 | 5/7/20 | 5/8/20 | 5/9/20 | 5/10/20 | 5/11/20 | 5/12/20 | 5/13/20 | 5/14/20 | 5/15/20 | 5/16/20 | 5/17/20 | 5/18/20 | 5/19/20 | 5/20/20 | 5/21/20 | 5/22/20 | 5/23/20 | 5/24/20 | 5/25/20 | 5/26/20 | 5/27/20 | 5/28/20 | 5/29/20 | 5/30/20 | 5/31/20 | 6/1/20 | 6/2/20 | 6/3/20 | 6/4/20 | 6/5/20 | 6/6/20 | 6/7/20 | 6/8/20 | 6/9/20\r | +| | Afghanistan | 33.0 | 65.0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 5 | 7 | 7 | 7 | 11 | 16 | 21 | 22 | 22 | 22 | 24 | 24 | 40 | 40 | 74 | 84 | 94 | 110 | 110 | 120 | 170 | 174 | 237 | 273 | 281 | 299 | 349 | 367 | 423 | 444 | 484 | 521 | 555 | 607 | 665 | 714 | 784 | 840 | 906 | 933 | 996 | 1026 | 1092 | 1176 | 1279 | 1351 | 1463 | 1531 | 1703 | 1828 | 1939 | 2171 | 2335 | 2469 | 2704 | 2894 | 3224 | 3392 | 3563 | 3778 | 4033 | 4402 | 4687 | 4963 | 5226 | 5639 | 6053 | 6402 | 6664 | 7072 | 7653 | 8145 | 8676 | 9216 | 9998 | 10582 | 11173 | 11831 | 12456 | 13036 | 13659 | 14525 | 15205 | 15750 | 16509 | 17267 | 18054 | 18969 | 19551 | 20342 | 20917 | 21459\r | +| | Albania | 41.1533 | 20.1683 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 10 | 12 | 23 | 33 | 38 | 42 | 51 | 55 | 59 | 64 | 70 | 76 | 89 | 104 | 123 | 146 | 174 | 186 | 197 | 212 | 223 | 243 | 259 | 277 | 304 | 333 | 361 | 377 | 383 | 400 | 409 | 416 | 433 | 446 | 467 | 475 | 494 | 518 | 539 | 548 | 562 | 584 | 609 | 634 | 663 | 678 | 712 | 726 | 736 | 750 | 766 | 773 | 782 | 789 | 795 | 803 | 820 | 832 | 842 | 850 | 856 | 868 | 872 | 876 | 880 | 898 | 916 | 933 | 946 | 948 | 949 | 964 | 969 | 981 | 989 | 998 | 1004 | 1029 | 1050 | 1076 | 1099 | 1122 | 1137 | 1143 | 1164 | 1184 | 1197 | 1212 | 1232 | 1246 | 1263 | 1299\r | +| | Algeria | 28.0339 | 1.6596 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | 5 | 12 | 12 | 17 | 17 | 19 | 20 | 20 | 20 | 24 | 26 | 37 | 48 | 54 | 60 | 74 | 87 | 90 | 139 | 201 | 230 | 264 | 302 | 367 | 409 | 454 | 511 | 584 | 716 | 847 | 986 | 1171 | 1251 | 1320 | 1423 | 1468 | 1572 | 1666 | 1761 | 1825 | 1914 | 1983 | 2070 | 2160 | 2268 | 2418 | 2534 | 2629 | 2718 | 2811 | 2910 | 3007 | 3127 | 3256 | 3382 | 3517 | 3649 | 3848 | 4006 | 4154 | 4295 | 4474 | 4648 | 4838 | 4997 | 5182 | 5369 | 5558 | 5723 | 5891 | 6067 | 6253 | 6442 | 6629 | 6821 | 7019 | 7201 | 7377 | 7542 | 7728 | 7918 | 8113 | 8306 | 8503 | 8697 | 8857 | 8997 | 9134 | 9267 | 9394 | 9513 | 9626 | 9733 | 9831 | 9935 | 10050 | 10154 | 10265 | 10382\r | +| | Andorra | 42.5063 | 1.5218 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 39 | 39 | 53 | 75 | 88 | 113 | 133 | 164 | 188 | 224 | 267 | 308 | 334 | 370 | 376 | 390 | 428 | 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| 71 | 74 | 81 | 84 | 86 | 86 | 86 | 86 | 86 | 86 | 88 | 91 | 92 | 96\r | +| | Antigua and Barbuda | 17.0608 | -61.7964 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | 3 | 3 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 9 | 15 | 15 | 15 | 15 | 19 | 19 | 19 | 19 | 21 | 21 | 23 | 23 | 23 | 23 | 23 | 23 | 23 | 23 | 23 | 24 | 24 | 24 | 24 | 24 | 24 | 24 | 24 | 24 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 26 | 26 | 26 | 26 | 26 | 26 | 26 | 26 | 26 | 26\r | +| | Argentina | -38.4161 | -63.6167 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 2 | 8 | 12 | 12 | 17 | 19 | 19 | 31 | 34 | 45 | 56 | 68 | 79 | 97 | 128 | 158 | 266 | 301 | 387 | 387 | 502 | 589 | 690 | 745 | 820 | 1054 | 1054 | 1133 | 1265 | 1451 | 1451 | 1554 | 1628 | 1715 | 1795 | 1975 | 1975 | 2142 | 2208 | 2277 | 2443 | 2571 | 2669 | 2758 | 2839 | 2941 | 3031 | 3144 | 3435 | 3607 | 3780 | 3892 | 4003 | 4127 | 4285 | 4428 | 4532 | 4681 | 4783 | 4887 | 5020 | 5208 | 5371 | 5611 | 5776 | 6034 | 6278 | 6563 | 6879 | 7134 | 7479 | 7805 | 8068 | 8371 | 8809 | 9283 | 9931 | 10649 | 11353 | 12076 | 12628 | 13228 | 13933 | 14702 | 15419 | 16214 | 16851 | 17415 | 18319 | 19268 | 20197 | 21037 | 22020 | 22794 | 23620 | 24761\r | +| | Armenia | 40.0691 | 45.0382 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 8 | 18 | 26 | 52 | 78 | 84 | 115 | 136 | 160 | 194 | 235 | 249 | 265 | 290 | 329 | 407 | 424 | 482 | 532 | 571 | 663 | 736 | 770 | 822 | 833 | 853 | 881 | 921 | 937 | 967 | 1013 | 1039 | 1067 | 1111 | 1159 | 1201 | 1248 | 1291 | 1339 | 1401 | 1473 | 1523 | 1596 | 1677 | 1746 | 1808 | 1867 | 1932 | 2066 | 2148 | 2273 | 2386 | 2507 | 2619 | 2782 | 2884 | 3029 | 3175 | 3313 | 3392 | 3538 | 3718 | 3860 | 4044 | 4283 | 4472 | 4823 | 5041 | 5271 | 5606 | 5928 | 6302 | 6661 | 7113 | 7402 | 7774 | 8216 | 8676 | 8927 | 9282 | 9492 | 10009 | 10524 | 11221 | 11817 | 12364 | 13130 | 13325 | 13675\r | +| Australian Capital Territory | Australia | -35.4735 | 149.0124 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 3 | 4 | 6 | 9 | 19 | 32 | 39 | 39 | 53 | 62 | 71 | 77 | 78 | 80 | 84 | 87 | 91 | 93 | 96 | 96 | 96 | 99 | 100 | 103 | 103 | 103 | 102 | 103 | 103 | 103 | 103 | 103 | 103 | 104 | 104 | 104 | 104 | 105 | 106 | 106 | 106 | 106 | 106 | 106 | 106 | 106 | 106 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 108 | 108 | 108 | 108\r | + +Il y a plusieurs lignes qui nous intéressent: + - la Belgique (/Belgium)/ -> ligne 24 + - la Chine (/China/) hors Hong-Kong -> lignes 50 à 61 puis 63 à 83 + - Hong-Kong -> ligne 62 + - La France métropolitaine (/France/) -> ligne 117 + - L'Allemagne (ligne 121) + - l'Iran (ligne 134) + - l'Italie (ligne 138) + - le Japon (ligne 140) + - la Corée du Sud (ligne 144) + - la Hollande sans les colonies (ligne 170) + - le Portugal (ligne 185) + - l'Espagne (ligne 202) + - le Royaume-Unis sans les colonies (ligne 224) + - les Etats-Unis (ligne 226) + +On choisi les lignes qui nous interessent. +#+begin_src python :results silent :session +date = table[0] +del date[:4] +belgique = table[24] +del belgique[:4] +chine1 = table[50:62] +chine2 = table[63:83] +chine = chine1 + chine2 +hong_kong = table[62] +del hong_kong[:4] +france_metropolitaine = table[117] +del france_metropolitaine[:4] +allemagne = table[121] +del allemagne[:4] +iran = table[134] +del iran[:4] +italie = table[138] +del italie[:4] +japon = table[140] +del japon[:4] +coree_du_sud = table[144] +del coree_du_sud[:5] +hollande = table[170] +del hollande[:4] +portugal = table[185] +del portugal[:4] +espagne = table[202] +del espagne[:4] +royaume_unis = table[224] +del royaume_unis[:4] +etats_unis = table[226] +del etats_unis[:4] +#+end_src + +Pour le cas de la Chine, il faut faire la somme des valeurs de +plusieurs provinces sans Hong-Kong. Pour celà, je vais ajouter les valeurs de chaque +ligne correspondant à des provinces chinoises (sauf Hong-Kong) +#+begin_src python :results silent :session :exports both +import numpy as np + +sum_chine = np.sum(np.array(chine)[:,4:-1].astype(np.int32),axis=0).tolist() +#+end_src + +Je vais maintenant ajouter les dates et tous les pays dans une liste. +#+begin_src python :results silent :session :exports both +donnees = list(zip(date, belgique, hong_kong, france_metropolitaine, allemagne, iran, italie, japon, coree_du_sud, hollande, portugal, espagne, royaume_unis, etats_unis, sum_chine)) #+end_src + +** Passage Python -> R +Nous passons au langage R pour inspecter nos données, parce que l'analyse et la préparation de graphiques sont plus concises en R, sans nécessiter aucune bibliothèque supplémentaire. + +Nous utilisons le mécanisme d'échange de données proposé par org-mode, ce qui nécessite un peu de code Python pour transformer les données dans le bon format. +#+NAME: donnees-for-R +#+BEGIN_SRC python :results silent :session +[('Date', 'Belgique', 'Hong-Kong', 'France', 'Allemagne', 'Iran', 'Italie', 'Japon', 'Corée du Sud', 'Hollande', 'Portugal', 'Espagne', 'Royaume-Unis', 'Etats-Unis', 'Chine'), None] + [(str(en_tete), belgique, hong_kong, france_metropolitaine, allemagne, iran, italie, japon, coree_du_sud, hollande, portugal, espagne, royaume_unis, etats_unis, sum_chine) for en_tete, belgique, hong_kong, france_metropolitaine, allemagne, iran, italie, japon, coree_du_sud, hollande, portugal, espagne, royaume_unis, etats_unis, sum_chine in donnees] +#+END_SRC + +En R, les données arrivent sous forme d'un data frame, mais il faut encore convertir les dates, qui arrivent comme chaînes de caractères. +#+BEGIN_SRC R :results silent :var donnees=donnees-for-R :session +date_evt_bis=as.Date(donnees$Date, format="%m/%d/%Y") +#+END_SRC + + +* Analyse + +On peut maintenant faire le graphe du nombre de mort en échelle linéaire. +#+BEGIN_SRC R :results output graphics :file Covid19_lin.png :session +plot(date_evt_bis, donnees$Belgique, type ='l', col ='brown', lwd =2, + ylab='Morts cumulées', + xlab='Date', + ylim=c(0,2500000)) +lines(date_evt_bis, donnees$Hong.Kong, type ='l', col ='blue', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$France, type ='l', col ='aquamarine3', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Allemagne, type ='l', col ='darkorange', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Iran, type ='l', col ='gray', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Italie, type ='l', col ='darkgreen', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Japon, type ='l', col ='darkblue', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Corée.du.Sud, type ='l', col ='deeppink', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Hollande, type ='l', col ='darkviolet', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Portugal, type ='l', col='green', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Espagne, type ='l', col ='red', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Royaume.Unis, type ='l',col ='darkred', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Etats.Unis, type ='l', col='yellow2', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Chine, type ='l', col='black', lwd =2) +legend('topleft', inset=0.05 , legend =c('Hong-Kong', 'France', 'Allemagne', 'Iran', 'Italie', 'Japon', 'Corée du Sud', 'Hollande', 'Portugal', 'Espagne', 'Royaume-Uni', 'Etats-Unis', 'Chine'), col=c('blue', 'aquamarine3', 'darkorange', 'gray', 'darkgreen', 'darkblue', 'deeppink', 'darkviolet', 'green', 'red', 'darkred', 'yellow2', 'black'), lty=1, lwd=2) +#+END_SRC + +#+RESULTS: +[[file:Covid19_lin.png]] + +Puis en échelle logarithmique +#+BEGIN_SRC R :results output graphics :file Covid19_log.png :session +plot(date_evt_bis, donnees$Belgique, type ='l', col ='brown', lwd =2, + ylab='Morts cumulées', + xlab='Date', + log='y', + ylim=c(1,2500000)) +lines(date_evt_bis, donnees$Hong.Kong, type ='l', col ='blue', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$France, type ='l', col ='aquamarine3', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Allemagne, type ='l', col ='darkorange', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Iran, type ='l', col ='gray', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Italie, type ='l', col ='darkgreen', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Japon, type ='l', col ='darkblue', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Corée.du.Sud, type ='l', col ='deeppink', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Hollande, type ='l', col ='darkviolet', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Portugal, type ='l', col='green', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Espagne, type ='l', col ='red', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Royaume.Unis, type ='l',col ='darkred', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Etats.Unis, type ='l', col='yellow2', lwd =2) +lines(date_evt_bis, donnees$Chine, type ='l', col='black', lwd =2) +#+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 ~