Paul-Antoine pachevalier

## gr.R
ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_point()

## long.csv

          
            id
            variable
            value
            x

            
              1
              name
              Mr a
              -0.966121920990106

            
              2
              name
              Mr b
              -0.950766916150799

            
              1
              name
              Mr c
              0.799965377000893

            
              2
              name
              Mr d
              0.956163684921828

## dplyr.R
library("dplyr")
N  <- 100
df  <- data.frame(id = 1:N, x = rnorm(N), split = (runif(N) < .5))
df  <- group_by(df, split)
groups(df)
summarise(df, x = mean(x2)) # using x2 instead of x

## arrange.R
library("dplyr")
set.seed(123)
N <- 100
df <- data.frame(id = 1:N, x = rnorm(N))
df$x[runif(N) < .1]  <- NA
table(is.na(tdf$x))
tdf  <- tbl_df(df)
out  <- arrange(tdf, desc(x))
out2  <- tdf[order(tdf$x, decreasing = TRUE),]

## datamaps.html
<html>
<!DOCTYPE html>
<meta charset="utf-8">
<body>
<script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script>
<script src="http://d3js.org/topojson.v1.min.js"></script>
<script src="http://datamaps.github.io/scripts/datamaps.none.min.js"></script>

<div id="container" style="position: relative; width: 500px; height: 300px;"></div>
<script>

## conseils_quartiers.json
[{
	"datasetid": "conseils-quartiers",
	"recordid": "conseils_quartiers_zip/1",
	"fields": {
		"shape_area": 0.0,
		"objectid": 2,
		"area": 903546.02892,
		"shape_len": 0.0,
		"nar": 18,
		"geom_x_y": [48.8981812592, 2.36266859672],

## paris.topojson

      
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                pachevalier
                / paris.topojson
            
            
              Created
              April 11, 2014 14:59
            
          
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## tab21.csv

          
            Var1
            Freq
            label

            
              8441
              31
              homme

            
              43445
              155
              femelle

            
              44148
              381
              mâle

            
              48270
              12
              Genderqueer

            
              216572
              1
              Heroes of Might and Magic

            
              251810
              1
              Féminin

            
              360210
              1
              Male

            
              746411
              1
              Ladyboy

            
              1052281
              69
              femme transgenre

## appariemment_naf.csv
"FichierR.D";"InseeNAF";"code.NAF"
"Agriculture, sylviculture et pêche";"A Agriculture, sylviculture et pêche";"A"
"Industrie chimique";"20 Industrie chimique";"C20"
"Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques";"23 Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques";"C23"
"Édition, audiovisuel et diffusion";"";""
"Toutes branches d'activité";"";""
"Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique";"22 Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique";"C22"
"Fabrication de machines et équipements non compris ailleurs";"28 Fabrication de machines et équipements n.c.a.";"C28"
"Construction aéronautique et spatiale";"30.3 Construction aéronautique et spatiale";"C30.3"
"Autres industries manufacturières non comprises ailleurs";"32 Autres industries manufacturières";"C32"

## sample.R
library("ggplot2")
set.seed(1234)
N  <- 100
df  <- data.frame(i = 1:N, x = rnorm(N))
df$y  <- 1 + df$x + rnorm(N)
df$z  <- (runif(N) < .3)

pdf("output/test.pdf")
ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, shape = z)) +
  geom_point(size = 3) +
id	variable	value	x
1	name	Mr a	-0.966121920990106
2	name	Mr b	-0.950766916150799
1	name	Mr c	0.799965377000893
2	name	Mr d	0.956163684921828
	library("dplyr")
	N <- 100
	df <- data.frame(id = 1:N, x = rnorm(N), split = (runif(N) < .5))
	df <- group_by(df, split)
	groups(df)
	summarise(df, x = mean(x2)) # using x2 instead of x
	library("dplyr")
	set.seed(123)
	N <- 100
	df <- data.frame(id = 1:N, x = rnorm(N))
	df$x[runif(N) < .1] <- NA
	table(is.na(tdf$x))
	tdf <- tbl_df(df)
	out <- arrange(tdf, desc(x))
	out2 <- tdf[order(tdf$x, decreasing = TRUE),]
	<html>
	<!DOCTYPE html>
	<meta charset="utf-8">
	<body>
	<script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script>
	<script src="http://d3js.org/topojson.v1.min.js"></script>
	<script src="http://datamaps.github.io/scripts/datamaps.none.min.js"></script>

	<div id="container" style="position: relative; width: 500px; height: 300px;"></div>
	<script>
	[{
	"datasetid": "conseils-quartiers",
	"recordid": "conseils_quartiers_zip/1",
	"fields": {
	"shape_area": 0.0,
	"objectid": 2,
	"area": 903546.02892,
	"shape_len": 0.0,
	"nar": 18,
	"geom_x_y": [48.8981812592, 2.36266859672],
Var1	Freq	label
8441	31	homme
43445	155	femelle
44148	381	mâle
48270	12	Genderqueer
216572	1	Heroes of Might and Magic
251810	1	Féminin
360210	1	Male
746411	1	Ladyboy
1052281	69	femme transgenre
	"FichierR.D";"InseeNAF";"code.NAF"
	"Agriculture, sylviculture et pêche";"A Agriculture, sylviculture et pêche";"A"
	"Industrie chimique";"20 Industrie chimique";"C20"
	"Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques";"23 Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques";"C23"
	"Édition, audiovisuel et diffusion";"";""
	"Toutes branches d'activité";"";""
	"Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique";"22 Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique";"C22"
	"Fabrication de machines et équipements non compris ailleurs";"28 Fabrication de machines et équipements n.c.a.";"C28"
	"Construction aéronautique et spatiale";"30.3 Construction aéronautique et spatiale";"C30.3"
	"Autres industries manufacturières non comprises ailleurs";"32 Autres industries manufacturières";"C32"
	library("ggplot2")
	set.seed(1234)
	N <- 100
	df <- data.frame(i = 1:N, x = rnorm(N))
	df$y <- 1 + df$x + rnorm(N)
	df$z <- (runif(N) < .3)

	pdf("output/test.pdf")
	ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, shape = z)) +
	geom_point(size = 3) +