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library("jsonlite")
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library("tidyverse")
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data<-fromJSON("C:\\Users\\Marianne\\Desktop\\projet-analyse-exploratoire\\db_animes\\db_animes.json")
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dfAnimes <- as.data.frame(data)
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#Filtrage des animes sortis avant 1960 (pas de télé :() et après 2021 et des OVAs, films, etc
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dfAnimes %>%
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filter(start_season$year > 1960) %>%
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filter(start_season$year < 2021) %>%
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filter(media_type == "tv") -> dfAnimes
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#Dedoublage de la colonne saison
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dfAnimes %>%
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mutate(annee = start_season$year) %>%
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mutate(saison = start_season$season) -> dfAnimes
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#Transformation de la colonne genre pour la rendre utilisable
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getgenre <- function(i){
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dfAnimes[i,13][[1]][[2]] -> res
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return(res)
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}
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dfAnimes %>%
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mutate(genres = lapply(1:4691, getgenre)) -> dfAnimes
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#Nettoyage des colonnes non utilisées
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dfAnimes <- select(dfAnimes, title, mean, rank, annee, saison, num_episodes, source, genres)
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test <- dfAnimes
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test %>%
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mutate(genres = paste(genres, collapse=",")) -> test
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#Nombre d'animes durant plus de 2 cours (estimés à 30 épisodes) par an => a améliorer
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dfAnimes %>%
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filter(num_episodes>30) %>%
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group_by(annee) %>%
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count() %>%
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rename(nbAnimes = n) -> longbois
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longbois %>% ggplot(aes(annee, nbAnimes)) + geom_col()
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#Evolution du nombre de lettre (moyenne et médiane) dans les titres par année
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dfAnimes %>%
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group_by(annee) %>%
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summarise(lettres=mean(nchar(data.title))) -> dfAnimes
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dfAnimes %>%
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group_by(annee) %>%
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summarise(lettres=median(nchar(data.title))) -> medLettersByYear
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meanLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()
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medLettersByYear %>% ggplot(aes(annee, lettres)) + geom_col()
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#Evolution des 5 genres les plus représentés
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# Explosion de la colonne tags
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dfAnimes %>%
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mutate(annee = anime$year) %>%
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mutate(saison = start_season$season) -> animes_genres_doubles
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