TL;DR

Ce chapître résume d’un bloc comment on peut réaliser une carte avec R.

On charge les packages.

library(tidyverse)
library(readxl)
library(sf)

## Linking to GEOS 3.6.1, GDAL 2.2.3, PROJ 4.9.3

library(here)

## here() starts at D:/r-cartostat

On charge les données et on les recode si besoin.

bmo_secteur <- read_xlsx("data/dataset/bmo_2019_secteur.xlsx")

bmo_dep <- bmo_secteur %>%
  group_by(dep) %>%
  summarise(nb_proj_tot = sum(nb_proj_tot),
            nb_proj_diff = sum(nb_proj_diff)) %>%
  mutate(
    part_diff = nb_proj_diff / nb_proj_tot * 100,
    part_diff_classes = cut(
      part_diff,
      include.lowest = TRUE,
      breaks = c(0, 40, 50, 60, 100),
      labels = c("Moins de 40 %", "40-50 %", "50-60 %", "60% et plus")
    )
  )

On importe le fond de carte.

shp_dep <- st_read(here("data/shp/FR_DEP_DOM_IDF.shp"))

## Reading layer `FR_DEP_DOM_IDF' from data source `D:\r-cartostat\data\shp\FR_DEP_DOM_IDF.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 109 features and 3 fields
## geometry type:  MULTIPOLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: 99787.91 ymin: 5990209 xmax: 1242106 ymax: 7283675
## epsg (SRID):    NA
## proj4string:    +proj=lcc +lat_1=49 +lat_2=44 +lat_0=46.5 +lon_0=3 +x_0=700000 +y_0=6600000 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs

On les fusionne.

bmo_dep_shp <- shp_dep %>%
  left_join(bmo_dep, by = c("code_dep" = "dep"))

## Warning: Column `code_dep`/`dep` joining factor and character vector, coercing into character vector

On réalise la carte, par exemple par aplat de couleur. Avec les élements d’échelles et de thème.

ggplot() +
  geom_sf(data = bmo_dep_shp,
          aes(fill = part_diff_classes)) +
  scale_fill_viridis_d(name = "",
                       option = "inferno",
                       direction = -1) +
  labs(title = "Part des projets difficiles",
       caption = "Source : BMO 2019") +
  theme_void()

Ou par cercles proportionnels.

ggplot(data = bmo_dep_shp) +
  geom_sf() +
  stat_sf_coordinates(aes(size = nb_proj_tot,
                          color = part_diff)) +
  scale_color_viridis_c(name = "Part des projets difficiles", 
                        option = "plasma",
                        direction = -1) +
  scale_size_continuous(range = c(1, 10), name = "Nombre de projets") +
  labs(caption = "Source : BMO 2019") +
  theme_void()

On exporte.

ggsave(
  filename = "chemin/nom_du_fichier.png",
  width = 297,
  height = 210,
  units = "mm",
  dpi = 400
)