Préparation données séparée

app.R

@@ -1,10 +1,6 @@
 library(tidyverse)
 library(shiny)
 library(leaflet)
-library(RColorBrewer)
-library(sp)
-library(rgdal)
-library(plotly)
 library(stringr)
 library(lubridate)
 library(jsonlite)
@@ -26,26 +22,8 @@ names(racine) <- racines$codlib
 racine <- racine[racine %in% GHM$GHM]
 rm(racines)
 
-# # Lecture codes postaux <-> codes insee et sauvegarde carte pour simplification avec mapshaper
-# read_csv2("insee.csv", col_types = cols(INSEE = col_character())) %>%
-#   select(Codepos, insee = INSEE) %>%
-#   mutate(insee = insee %>% str_pad(5, "left", "0")) -> insee
-# # Lecture carte et join avec codes postaux ----
-# readOGR("communes", "communes-20150101-100m") -> communes
-# communes@data %>%
-#   left_join(insee) -> communes@data
-# rm(insee)
-# communes <- communes[!is.na(communes$Codepos),]
-# writeOGR(communes, "communes_byCP", "communes_byCP", driver = "ESRI Shapefile")
-
 # Lecture carte ----
-readOGR("communes_byCP", "communes_byCP") -> communes
-fromJSON("communes_byCP/communes_byCP.json") -> geojson
-
-# Filtre Codes existants dans la base
-communes <- communes[communes$Codepos %in% GHM$Codepos,]
-communes@data$Codepos <- communes@data$Codepos %>% as.character
-
+fromJSON("communes.json") -> geojson
 
 # long/lat de chaque commune ----
 

communes_byCP/communes_byCP.prj

@@ -1 +0,0 @@
-GEOGCS["GCS_WGS_1984",DATUM["D_WGS_1984",SPHEROID["WGS_1984",6378137,298.257223563]],PRIMEM["Greenwich",0],UNIT["Degree",0.017453292519943295]]

preparefiles.R

@@ -0,0 +1,64 @@
+library(sp)
+library(rgdal)
+library(stringr)
+library(tidyverse)
+library(jsonlite)
+library(maptools)
+library(geojsonio)
+
+# Lecture codes postaux <-> codes insee (! padding)
+# https://raw.githubusercontent.com/Rudloff/french-postal-codes-api/master/insee.csv
+read_csv2("insee.csv") %>%
+  select(Codepos, insee = INSEE) %>%
+  mutate(insee = insee %>% str_pad(5, "left", "0")) %>%
+  distinct -> insee
+
+# Lecture carte et join avec codes postaux (! Corse)
+# http://osm13.openstreetmap.fr/~cquest/openfla/export/communes-20150101-100m-shp.zip
+readOGR("communes", "communes-20150101-100m") -> communes
+ communes@data %>%
+  mutate(insee = insee %>% str_replace("2(A|B)", "20")) %>%
+  left_join(insee) -> communes@data
+ 
+rm(insee)
+
+# Écriture shapefile avec codes postaux
+communes <- communes[!is.na(communes$Codepos),]
+#writeOGR(communes, "communes_byCP", "communes_byCP", driver = "ESRI Shapefile")
+
+communes <- unionSpatialPolygons(communes, communes$Codepos)
+
+# Conversion geojson
+communes %>% geojson_list -> geojson
+
+geojson_write(geojson, file = "communes.json")
+
+# Ajout centroides
+geojson$features$geometry$coordinates %>%
+  map(function(feature)
+  {
+    if (!is.list(feature))
+      feature <- list(feature)
+    
+    feature %>%
+      map(function(polygon)
+      {
+        if(dim(polygon)[1] > 1)
+          polygon %>% apply(2, mean)
+        else
+          polygon[1,,] %>% apply(2, mean)
+      }) %>%
+      {
+        c(map_dbl(.,1) %>% mean,
+          map_dbl(.,2) %>% mean)
+      }
+  }) -> geojson$features$properties$centroids
+
+# Ajout id
+geojson$features$id <- geojson$features$properties$Codepos
+
+geojson$features <- lapply(geojson$features, function(feat)
+  {
+  feat$id <- feat$properties$Codepos
+  feat
+})