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title: "Données tabulaires"
author: "Maxime Wack"
date: "19/11/2019"
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, fig.asp= .5)
library(tidyverse)
library(DT)
library(knitr)

options(DT.options = list(paging = F,
                          info = F,
                          searching = F))

datatable <- partial(datatable, rownames = F)
```

class: center, middle, title

# UE Visualisation

### 2019-2020

## Dr. Maxime Wack

### AHU Informatique médicale
#### Hôpital Européen Georges Pompidou, </br> Université de Paris

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# Données tabulaires

.center[Chargement des données avec `read_csv`]

```{r data, message = F}
read_csv("lab03_data/notes.csv") -> notes
```

```{r data do, echo = F}
datatable(notes)
```

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# Pivot

.center[Données *wide* → *long*]

```{r pivot_longer}
pivot_longer(notes,
             Alice:David,
             names_to = "Prénom",
             values_to = "Note") -> notes_long
```

```{r pivot_longer_do, echo = F}
  datatable(notes_long)
```

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# Pivot

.center[Données *long* → *wide*]

```{r pivot_wider, eval = F}
pivot_wider(notes_long,
            names_from = Prénom,
            values_from = Note)
```

```{r pivot_wider do, echo = F}
pivot_wider(notes_long,
            names_from = Prénom,
            values_from = Note) %>%
  datatable
```

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# Exercices

Utiliser les fonctions de `pivot_*` pour exprimer le dataset `gapminder` de différentes manières.

### Représenter l'intégralité sous forme clé-valeur

Chaque ligne ne doit porter qu'une valeur de `lifeExp`, `gdpPercap` ou `pop`, pour chaque pays et chaque année.

### Représenter un pays par ligne

Une seule ligne par pays, toutes les années × indicateur doivent donner lieu à une nouvelle colonne

### Reformer gapminder à partir du précédent exercice