Script R d'analyse exploratoire
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ProjectRFinal.R
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@ -0,0 +1,163 @@
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library(plyr)
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library(dplyr)
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library(ggplot2)
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library("sf")
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library("rnaturalearth")
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library("rnaturalearthdata")
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library("rgeos")
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library(stringr)
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library(tidyverse)
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#Import des températures (partout sur la planète), on ne garde que l'année correspondante.
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temp = read.csv("D:/Rstudio/Projects/Data/GlobalTemperatures.csv")
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temp$dt <- substring(temp$dt,1,4)
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# Calcul de la moyenne par année
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MeanYear = ddply(temp, "dt" , summarise, meanYear = mean(na.omit(LandAverageTemperature)))
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# Importation des températures (pas dans l'eau) et mise en forme de l'année.
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tempCountries = read.csv("D:/Rstudio/Projects/Data/GlobalLandTemperaturesByCountry.csv")
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tempCountries$dt <- substring(tempCountries$dt,1,4)
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# Calcul de la moyenne par année, tout pays confondus
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MeanTempByYear = ddply(tempCountries, c("dt") , summarise, meanTemp = mean(na.omit(AverageTemperature)))
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# Mise en forme de la moyenne.
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ggplot(MeanTempByYear, aes(x=dt , y = meanTemp)) +
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geom_path(size = 1 , color = "red", aes(group=1)) +
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ggtitle("Evolution de la température moyenne au niveau mondial depuis 1750 (Continent)") +
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scale_x_discrete(breaks=seq(1750, 2015, 15)) +
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theme(panel.background = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "black")) +
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ylab("moyenne des températures observées") +
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xlab("année")
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# Superposition des 2 courbes
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ggplot(MeanTempByYear, aes(x=dt , y = meanTemp)) +
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geom_path(size = 1 , color = "red", aes(group=1)) +
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geom_line() +
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geom_line(data = MeanYear, aes(x=dt , y = meanYear, group=2),color = "blue") +
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ggtitle("Comparaison de la température moyenne sur Terre et en Mer") +
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theme(panel.background = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "black")) +
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scale_x_discrete(breaks=seq(1750, 2015, 15)) +
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ylab("moyenne des températures observées") +
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xlab("année")
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# Calcul de l'année la plus chaude.
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x = MeanTempByYear$dt[which.max(MeanTempByYear$meanTemp)]
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tempCountries2013 = subset(tempCountries, dt == x)
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MeanTemp2013ByCountry = ddply(tempCountries2013, c("Country") , summarise, meanTemp = mean(na.omit(AverageTemperature)))
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MeanTemp2013ByCountry = MeanTemp2013ByCountry[order(MeanTemp2013ByCountry$meanTemp, decreasing = TRUE), ]
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#On ne garde que les 10 pays les plus chauds
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TenHottest2013Countries = head(MeanTemp2013ByCountry,10)
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# Mise en forme de la moyenne.
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ggplot(TenHottest2013Countries, aes(x=Country , y = meanTemp, fill=factor(meanTemp))) +
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geom_bar(stat = "identity") +
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ggtitle("Les 10 pays les plus chauds durant l'année 2013") +
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theme(axis.text.x = element_text(color = "blue", size = 15)) +
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ylab("moyenne des températures observées") +
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xlab("Pays")
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## develop a model
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#on enlève les années 1743-1745
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MeanTempByYear = na.omit(MeanTempByYear)
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linear_model <- lm( MeanTempByYear$meanTemp ~ MeanTempByYear$dt)
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FutureData <- data.frame(2020)
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Prediction <- data.frame(predict(linear_model,FutureData))
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print(Prediction)
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summary(linear_model)
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#Essai peu concluant ... Circulez, il n'y a rien de fonctionnel à voir !
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MeanTempByYear = ddply(tempCountries, c("dt") , summarise, meanTemp = mean(na.omit(AverageTemperature)))
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MeanTempByYear <- MeanTempByYear[-c(1:10), ]
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#On plot le résultat obtenu, on décide d'enlever les 10 premières années qui sont très inconsistantes
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new_row = c(2050, 20)
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MeanTempByYear = rbind(MeanTempByYear,new_row)
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#On ajoute cette valeur afin que notre smooth puisse extrapoler jusqu'en 2050, on replot
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MeanTempByYear <- MeanTempByYear[-c(1:107), ]
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# On enlève tous les ans qui ont appartenu à la période dite du "Petit Age glaciaire, ainsi,
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# on essaye d'enlever les impacts qui ne dépendant pas de l'activité humaine et de prédire au mieux
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# ce qui se serait passé sans cette période. On remarque des résultats plus catastrophiques
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new_row = c(2050, 21)
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MeanTempByYear = rbind(MeanTempByYear,new_row)
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||||
#On ajoute cette valeur afin que notre smooth puisse extrapoler jusqu'en 2050, on replot
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#En appelant ou non les lignes au dessus de nous, nous obtenons les résultats présentés sur le rapport.
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ggplot(MeanTempByYear, aes(x=as.numeric(dt) , y = meanTemp)) +
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geom_point() +
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ggtitle("Températures terrestres et extrapolation à 40 ans") +
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geom_smooth(stat = "smooth", color = "red", method="auto", fullrange = TRUE) +
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ylab("moyenne des températures observées") +
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xlab("année")
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# Importation des Bases de données et mise en forme de l'année.
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LocationTemp = read.csv("D:/Rstudio/Projects/Data/GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv")
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LocationTemp$dt <- substring(LocationTemp$dt,1,4)
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LocationTemp <- subset(na.omit(LocationTemp), dt == "2003")
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#LocationTemp$Latitude[str_sub(LocationTemp$Latitude, -1) == "N"] <-1
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#LocationTemp$Latitude[str_sub(LocationTemp$Latitude, -1) == "S"] <- -LocationTemp$Latitude
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TrLocationTemp <- LocationTemp %>%
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mutate(Latitude = case_when (str_sub(LocationTemp$Latitude, -1) == "N" ~ str_sub(LocationTemp$Latitude, 0,-2),
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(str_sub(LocationTemp$Latitude, -1) == "S" ~ paste("-",str_sub(LocationTemp$Latitude, 0,-2), sep = "")))) %>%
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||||
mutate(Longitude = case_when (str_sub(LocationTemp$Longitude, -1) == "E" ~ str_sub(LocationTemp$Longitude, 0,-2),
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||||
(str_sub(LocationTemp$Longitude, -1) == "W" ~ paste("-",str_sub(LocationTemp$Longitude, 0,-2),sep = ""))))
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#Essai de transformation des données, échec cuisant car ça n'a rien changé mais démarche intéressante
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# Calcul de la moyenne par année
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MeanLocationYear = ddply(TrLocationTemp, "Country" , summarise, meanYear = mean(AverageTemperature), Latitude = Latitude, Longitude = Longitude)
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world <- ne_countries(returnclass = "sf")
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ggplot() +
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geom_sf(data= world) +
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geom_point(data = LocationTemp, aes(x = Longitude, y = Latitude))
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#Le plot fonctionne, et grâce à lui, on s'aperçoit que le monde est petit...
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#
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library(countrycode)
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continent <- countrycode(sourcevar = MeanTemp2013ByCountry[, "Country"],
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origin = "country.name",
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destination = "continent")
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#import d'un référencement des continents de chaque payes
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continent30 = head(na.omit(continent),30)
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# On ne garde que les 30 pays les plus chauds, ainsi que leur continent
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ggplot(data=as.data.frame(continent30),
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aes(x = factor(1),fill = factor(continent30))) +
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geom_bar(stat = "count") +
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ggtitle("Distribution au sein des continents des 30 pays les plus chauds") +
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coord_polar(theta='y') +
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theme(axis.text.y = element_blank(),
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axis.title.y = element_blank(),
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axis.ticks.y = element_blank(),
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axis.title.x = element_blank()) +
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labs(fill = "Continents")
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# On plotte la proportion de continents parmi les 30 pays les plus chauds
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################################Fin du code########################################
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