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A quelle distance d’une banque habite-t-on ?

Dans le cadre du projet de R de la formation en Data Science pour l’Actuariat, je vais continuer à mettre en ligne des morceaux de codes qui peuvent être utiles, dans un contexte spatial. Le dernier billet, sur cartographier le vote pour le Brexit, avait été repris (et bien amélioré) sur le site des voisins de rgeomatic. Aujourd’hui, je vais m’inspirer du travail d’Etienne Flichy qui mixe répartition de la population sur le territoire, et localisation des agences bancaires.

On parle des banques ici, mais si on a une base avec les coiffeurs, les boulangeries, etc, on peut faire la même chose ! (autant dire qu’on va pouvoir s’amuser quand la base sirene sera rendue ouverte – dans les semaines à venir). On va supposer que l’on a une base avec toutes les banques géocodées. Bon, pour l’exercice, on va utiliser la localisation des agences bancaires, en utilisant les données de cbanque.com. C’est assez facile d’aller scraper le site, quand on regarde la façon dont sont faites les pages, e.g. http://cbanque.com/pratique/agences/credit-cooperatif/35/. Là on récupère les adresses (postales) et on peut utiliser https://adresse.data.gouv.fr/csv/ (ou différents outils) pour géolocaliser les adresses.

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Playing with Leaflet (and Radar locations)

Yesterday, my friend Fleur did show me some interesting features of the leaflet package, in R.

library(leaflet)

In order to illustrate, consider locations of (fixed) radars, in several European countries. To get the data, use

download.file("http://carte-gps-gratuite.fr/radars/zones-de-danger-destinator.zip","radar.zip")
unzip("radar.zip")
 
 ext_radar=function(nf){
radar=read.table(file=paste("destinator/",nf,sep=""), sep = ",", header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)
 radar$type <- sapply(radar$V3, function(x) {z=as.numeric(unlist(strsplit(x, " ")[[1]])); return(z[!is.na(z)])})
  radar <- radar[,c(1,2,4)]
  names(radar) <- c("lon", "lat", "type")
  return(radar)}
 
L=list.files("./destinator/")
nl=nchar(L)
id=which(substr(L,4,8)=="Radar" & substr(L,nl-2,nl)=="csv")
 
radar_E=NULL
for(i in id) radar_E=rbind(radar_E,ext_radar(L[i]))

(to be honest, if you run that code, you will get several countries, but not France… but if you want to add it, you should be able to do so…). The first tool is based on popups. If you click on a point on the map, you get some information, such as the speed limit where you can find a radar. To get a nice pictogram, use

fileUrl <- "http://evadeo.typepad.fr/.a/6a00d8341c87ef53ef01310f9238e6970c-800wi"
download.file(fileUrl,"radar.png", mode = 'wb')
RadarICON <- makeIcon(  iconUrl = fileUrl,   iconWidth = 20, iconHeight = 20)

And then, use to following code get a dynamic map, mentionning the variable that should be used for the popup

m <- leaflet(data = radar_E) 
m <- m %>% addTiles() 
m <- m %>% addMarkers(~lon, ~lat, icon = RadarICON, popup = ~as.character(type))
m

Because the picture is a bit heavy, with almost 20K points, let us focus only on France,

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