Projets UMR 2023

lire_projets.R

#library(openxlsx)
library(tidyverse)
library(readxl)
library(nominatimlite)
library(sf)
library(htmltools)

# lire fichier excel

f_xlsx <- "data/00_Ressources_propres_UMR_2021_2023_corrige.xlsx"

#tbl_proj <- readxl::read_xlsx(f_xlsx, skip=1)

typecol <- c(
  A='text', B='text', C='skip', D='skip', E='skip',
  F='skip', G='skip', H='guess', I='list', J='skip',
  K='skip', L='skip', M='skip', N='skip', O='skip',
  P='skip', Q='skip', R='skip', S='skip', T='skip',
  U='skip', V='text')
nomcol <- c('nom', 'porteur', 'fin', 'site_d_etude', 'lien')
tbl_proj <- readxl::read_xlsx(
  f_xlsx, sheet = 1,
  col_names=nomcol, col_types=typecol, skip=2) %>%
  mutate(rid=row_number(), .before=1) %>%
  filter(!is.na(site_d_etude))


# nouveau tableau avec 1 ligne par site d'etude
tbl_proj2 <- tbl_proj %>%
  separate_longer_delim(cols='site_d_etude', delim=',') %>%
  mutate(site_d_etude=str_trim(site_d_etude))


# liste des sites d'etude
liste_lieux1 <- tbl_proj2$site_d_etude %>%
  factor() %>% levels()

# préciser localisation pour noms de lieux trop imprécis
liste_lieux2 <- case_match(
  liste_lieux1,
  'Afrique de l’Est' ~ "Nairobi",
  'Afrique de l’Ouest' ~ "Bamako",
  'Amazonie' ~ "Manaus",
  'Congo' ~ "Congo-Brazzaville",
  'Europe' ~ "Bruxelles",
  'Méditerranée française' ~ "Marseille",
  'Pacifique' ~ "Kiribati",
  'Territoires Britanniques de l\'Atlantique Sud' ~ "Géorgie du Sud-et-les îles Sandwich du Sud",
  .default = liste_lieux1
  )

liste_lieux2

# chercher lat lon dans nominatim
tbl_nomin <- nominatimlite::geo_lite(liste_lieux2)
tbl_nomin2 <- tbl_nomin %>%
  add_column(liste_lieux1, .before = 'query') %>%
  mutate(lat=round(lat,2), lon=round(lon,2))
tbl_nomin2 %>% View()


# enregistrer tbl en geojson
sf_nomin2 <- st_as_sf(tbl_nomin2, coords = c("lon", "lat"), crs=4326)
st_write(
  sf_nomin2,
  dsn = "sites_projet.geojson", layer = "sites_projet.geojson",
  delete_dsn = TRUE)


# purrr

genere_li <- function(x, l) {
  if(is.na(l)) {
    return(tags$li(x, .noWS="outside"))
  } else {
    return(tags$li(tags$a(x, href=l, .noWS="outside"), .noWS="outside"))
  }
}

liste_projets <- function(tbl, site) {
  l_li <- purrr::map2(tbl$nom, tbl$lien, genere_li)
  if (length(l_li) > 0) {
    return(tagList(
      strong(site),
      tags$ul(l_li, .noWS="outside")
      ) %>% as.character()
    )
  } else {
    return(tagList(
      strong(site),
      p("-")
      ) %>% as.character()
    )
  }
}

# agréger les projets par site et générer listes html
tbl_sites <- tbl_proj2 %>%
  select(nom, site_d_etude, lien) %>%
  group_by(site_d_etude) %>%
  nest()

tbl_sites <- tbl_sites %>%
  mutate(
    desc_html=map2_chr(data, site_d_etude, liste_projets)
    )

tbl_sites_projets <- inner_join(
  tbl_sites, tbl_nomin2, by=(c("site_d_etude"="liste_lieux1"))) %>%
  select(site_d_etude, desc_html, lon, lat)


# conversion geojson
sf_sites_projets <-
  st_as_sf(tbl_sites_projets, coords = c("lon", "lat"), crs=4326)

st_write(
  sf_sites_projets,
  dsn = "sites_projets.geojson", layer = "sites_projets.geojson",
  delete_dsn = TRUE)

sites_projets.json