05-operation-sur-donnees-attributaires.Rmd

# (PART) Manipuler des données spatiales {-}

# Les opérations sur données attributaires

Dans ce chapitre, nous allons utiliser les packages suivants : 

```{r}
library(sf)
library(tidyverse)
library(mapview)
```

Nous utiliserons les contours des territoires de la France métropolitaine issus de Admin Express.


```{r}
load("data/admin_express.RData")
```

Prenons la table des départements, cette table est un `spatial dataframe`.

```{r}
class(departements_geo)
```

On peut utiliser `mapview()` pour voir ce jeu de données.

```{r}
mapview(departements_geo, zcol = "NOM_DEP", legend = F)
```

Comme évoqué dans la partie 1, on peut tout à fait appliquer sur un `spatial dataframe` les verbes du `tidyverse` comme sur un `dataframe`, notamment utiliser  les verbes de `dplyr`.

Nous pouvons à partir de cette table filtrer les départements d'une certaine région.

```{r}
departements_geo %>%
  filter(INSEE_REG == 52)
```

Nous pouvons ne sélectionner que quelques variables

```{r}
departements_geo %>%
  select(INSEE_DEP) %>%
  glimpse()
```

A noter que par défaut, un `spatial dataframe` gardera toujours la géométrie.

Nous pouvons agréger nos données.

```{r}
regions <- departements_geo %>%
  group_by(INSEE_REG) %>%
  summarise(AREA = sum(AREA))

glimpse(regions)
```

On voit que `summarise` permet non seulement d'agréger nos données attributaires, mais également les géométries.

Cette opération permet donc de retrouver directement notre carte des régions métropolitaines.

```{r}
mapview(regions, zcol = "INSEE_REG", legend = F)
```

On peut enfin effectuer des jointures attributaines sur nos données en utilisant les verbes à deux dataframe de `dplyr`.

Par exemple on va pouvoir récupérer, dans la table `regions_geo` de notre `RData`, les libellées de nos régions.

```{r}
regions <- regions %>%
  left_join(regions_geo %>%
    st_drop_geometry(),
  by = c("INSEE_REG")
  )
```

Nous pouvons alors utiliser ce nouvelle attribut pour nos cartes.

```{r}
mapview(regions, zcol = "NOM_REG", legend = F)
```

```{block, type='rmdnote'}
Attention, quand vous réalisez une jointure entre deux tables de données :

X %>% ZZ_join(Y) 

La composante spatiale n'est conservée que pour la première table X.
```