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Paul-Antoine pachevalier

  • Paris
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Requêtes wikidata pour identifier les entreprises soumises au deovoir de vigilance

10 infos qu'on apprend en reliant le catalogue des organisations de datagouv à Wikidata.

  1. On ne sait pas combien il y a de communes, de ministères, d'associations, d'entreprises, de départements, etc.

La propriété nature de de Wikidata nous renseigne sur la nature de l'entité. On peut ainsi savoir combien d'associations, de services déconcentrées, de communes sont sur data.gouv.fr.

  1. Le fichier des organisations de data.gouv ne contient pas la hiérarchie entre les organisations.

  2. Récupérer les alias des organisations

SELECT DISTINCT ?entreprise ?entrepriseLabel ?headquarter ?employees WHERE { ?entreprise wdt:P31/wdt:P279* wd:Q6881511 . #entreprise ?entreprise wdt:P159 ?headquarter . ?headquarter wdt:P17 wd:Q142 .
?entreprise wdt:P1128 ?employees . SERVICE wikibase:label { #BabelRainbow bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],fr" }

---
title: "R Notebook"
output:
html_document:
df_print: paged
---
```{r setup}
library(banR)
library(tidyverse)
input expected_data expected_reuse expected_orga
élection présidentielle https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/election-presidentielle-des-23-avril-et-7-mai-2017-resultats-du-1er-tour/
écologie https://www.data.gouv.fr/fr/organizations/ministere-de-la-transition-ecologique-et-solidaire/
library("readxl")
library("dplyr")
read_excel("maires-17-06-2014.xlsx", skip = 1) %>%
glimpse()
# library("devtools")
# install_github("pachevalier/tricky")
library("readxl")
library("dplyr")
library("tricky")

Problème

y : la part de vote en faveur du candiat A au second tour x_1 : la part de vote en faveur du candidat A au premier tour x_2 : la part de vote en faveur du candidat B au premier tour x_3 : la part de vote en faveur du candidat C au premier tour

On sait que $\sum_k x_k = 1$

On a donc une relation de colinéarité entre les variables explicatives.

@pachevalier
pachevalier / tutoriel_fantoir.md
Last active June 25, 2021 10:57
Tutoriel pour lire les fichiers FANTOIR de data.gouv.fr
library("banR")
library("dplyr")
table_test <- tibble::tibble(
x = c("39 quai André Citroën", "64 Allée de Bercy", "20 avenue de Ségur"),
y = c("75015", "75012", "75007"),
z = rnorm(3)
)
f0 <- function(tbl, adresse, code_insee = NULL, code_postal = NULL) {
---
title: "R Notebook"
output: html_notebook
editor_options:
chunk_output_type: inline
---
```{r setup}
library("dplyr")
library("tibble")