Carte choroplethe statistique institutionnelle — carte

Produit une carte choroplethe professionnelle. Utilise uniquement ggplot2 (deja installe avec statAfrikR) et sf. Gestion automatique des labels pour les petits pays.

Usage

carte_choroplethe(
  sf_obj,
  var,
  titre = NULL,
  sous_titre = NULL,
  legende = NULL,
  palette = c("pauvrete", "developpement", "eau", "neutre"),
  n_classes = 5L,
  methode = c("quantile", "jenks", "egal", "sd"),
  col_label = NULL,
  inverser = FALSE,
  source = NULL
)

Arguments

sf_obj: sf – Objet sf enrichi (depuis carte_joindre())
var: character – Variable numerique a cartographier
titre: character ou NULL – Titre. Defaut : NULL
sous_titre: character ou NULL – Sous-titre. Defaut : NULL
legende: character ou NULL – Titre de la legende. Defaut : NULL
palette: character – Palette : "pauvrete" (jaune-rouge), "developpement" (rouge-vert), "eau" (bleu clair-fonce), "neutre" (gris-bleu). Defaut : "pauvrete"
n_classes: integer – Nombre de classes (2-9). Defaut : 5L
methode: character – Discretisation : "quantile", "jenks", "egal", "sd". Defaut : "quantile"
col_label: character ou NULL – Variable a afficher comme label sur chaque zone. Defaut : NULL
inverser: logical – Inverser la palette. Defaut : FALSE
source: character ou NULL – Note de source. Defaut : NULL

Value

Un objet ggplot2

Examples

rca <- carte_zones("rca")
n <- nrow(rca)
stats <- data.frame(
  prefecture    = rca$prefecture,
  taux_pauvrete = c(74.2, 71.8, 68.5, 65.3, 72.1,
                    55.4, 48.7, 51.2, 62.3, 58.9,
                    28.4, 42.1, 52.8, 63.7, 59.4,
                    44.6, 70.5)[seq_len(n)]
)
sf_enr <- carte_joindre(rca, stats, "prefecture", "prefecture")
#> Jointure : 17/17 zones appariees (100%)
carte_choroplethe(sf_enr, "taux_pauvrete",
                  titre = "Pauvrete en RCA",
                  source = "Donnees simulees")