Le sport en France

Je voulais profiter de la rentree pour mettre en ligne quelques billets sur la data science (comme on dit), en particulier en me basant sur des projets R de la formation en Data Science pour l’Actuariat. L’an passe, j’avais déjà mis en ligne un billet sur le sport (“le sport, une activité de riches“). Cette fois, en m’inspirant de ce qu’a proposé Benoit, on va regarder qui sont les licenciés des différentes fédérations sportives, et ou ils vivent. Comme toujours en R, on charge les librairies qu’on va utiliser…

library(rgdal)
library(sp)
library(reshape2)
library(data.table)
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(ggmap)
library(RColorBrewer)
library(classInt)
library(backports)
library(OpenStreetMap)

J’ouvre une parenthèse rapide, mais en pratique on sait rarement ce qui va servir… ex-post, on va les ramener ce chargement de librairies au début. Je pense que ça serait mieux de les charger juste quand on les utilise. Bon, ensuite, il faut les donnees

Url_Licences = "https://www.data.gouv.fr/s/resources/recensement-des-licences-et-clubs-aupres-des-federations-sportives-agreees-par-le-ministere-charge-d/20180131-163516/Licences_2015.csv"
Licences_2015 = read.csv(file=Url_licences, header=TRUE, sep=",",stringsAsFactors = FALSE) 
Url_Federation = "http://freakonometrics.free.fr/Projet_R/Code_federation.csv"
Code_Fede = read.csv(Url_Federation, sep=";",header=FALSE, skip=3)
colnames(Code_Fede) = c("Code_Federation","Libelle_Federation")

On change ici le nom des variables, ça sera plus simple ensuite, et on retient juste quelques lignes interessantes

Code_Fede = Code_Fede[c(1:31,33:92),c(1:2)]

Il faut ensuite les coordonnées des villes pour faire une carte

Commune = read.csv(file="https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/554590ab-ae62-40ac-8353-ee75162c05ee", sep=";", header=TRUE)

En fait, juste la latitude de la longitude nous interesse

Geocod = colsplit(Commune$coordonnees_gps, ",", c("Latitude", "Longitude"))
Commune = data.frame(Commune,Geocod)

Un peu de menage ne fera pas de mal

Commune$Ligne_5 = NULL
Commune$coordonnees_gps = NULL
doublons = which(duplicated(Commune$Code_commune_INSEE)) #détecte les lignes où il y a doublon
Commune_Indiv = Commune[-doublons,]

On rajoute maintenant un libelle pour chaque sport

Licences_2015 = merge(x=Licences_2015, y=Code_Fede, by.x="fed_2014", by.y="Code_Federation", all.y=TRUE)

Et on supprime également les lignes ou les codes commune ne sont pas renseignés (car les données ne seront pas exploitables)

Licences_2015 = Licences_2015[!is.na(Licences_2015$newcog2),]

On a besoin de faire un peu attention a Paris et Marseille, car on a des données par arrondissement,

for (i in 1:nrow(Licences_2015)){
  if (Licences_2015[i,c("newcog2")]=="75056") {
    (Licences_2015[i,c("newcog2")] = "75101")}
  if (Licences_2015[i,c("newcog2")]=="13055") {
    (Licences_2015[i,c("newcog2")] = "13101")}}
Licences_2015 = merge(x=Licences_2015, y=Commune_Indiv, by.x="newcog2", by.y="Code_commune_INSEE", all.x=TRUE)

On y est presque. On va créer la variable taux de licenciés (nombre de licences rapporté a la population) pour chaque commune

Licences_2015$Taux_Licencies = ifelse(Licences_2015$pop_2014 != 0,Licences_2015$l_2015/Licences_2015$pop_2014,0)

Maintenant, on peut jouer ! Ou presque… reste a faire quelques regroupements en fonction de ce qu’on veut représenter.

df_Nb_Lic_Agg_Fed = aggregate(data.frame(
Nb_Licence = Licences_2015$l_2015,
Nb_hommes = Licences_2015$l_h_2015,
Nb_femmes = Licences_2015$l_f_2015,
NbLicences_0_4_Ans=Licences_2015$l_0_4_2015,
NbLicences_5_9_Ans=Licences_2015$l_5_9_2015,
NbLicences_10_14_Ans=Licences_2015$l_10_14_2015,
NbLicences_15_19_Ans=Licences_2015$l_15_19_2015,
NbLicences_20_29_Ans=Licences_2015$l_20_29_2015,
NbLicences_30_44_Ans=Licences_2015$l_30_44_2015,
NbLicences_45_59_Ans=Licences_2015$l_45_59_2015,
NbLicences_60_74_Ans=Licences_2015$l_60_74_2015,
NbLicences_75_Ans=Licences_2015$l_75_2015,
Nb_0_4_Ans=Licences_2015$pop_0_4_2014,
Nb_5_9_Ans=Licences_2015$pop_5_9_2014,
Nb_10_14_Ans=Licences_2015$pop_10_14_2014,
Nb_15_19_Ans=Licences_2015$pop_15_19_2014,
Nb_20_29_Ans=Licences_2015$pop_20_29_2014,
Nb_30_44_Ans=Licences_2015$pop_30_44_2014,
Nb_45_59_Ans=Licences_2015$pop_45_59_2014,
Nb_60_74_Ans=Licences_2015$pop_60_74_2014,
Nb_75_Ans=Licences_2015$pop_75_2014,
Pop_femmes=Licences_2015$popf_2014,
Pop_hommes=Licences_2015$poph_2014,
Pop_Totale=Licences_2015$pop_2014), 
by = list(Federation = Licences_2015$Libelle_Federation), sum, na.rm = TRUE)

On peut ainsi calculer le “taux de féminisation” de chaque sport

df_Nb_Lic_Agg_Fed$tx_femmes = ifelse(df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence!=0,df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_femmes/df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence,0)

ou la répartition par classe d’âge du nombre de licenciés par fédération

df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme = 
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_0_4_Ans+
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_5_9_Ans+
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_10_14_Ans+
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_15_19_Ans+
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_20_29_Ans+
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_30_44_Ans+
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_45_59_Ans+
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_60_74_Ans+
  df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_75_Ans

Pour la classe d’age 0-14 ans, on pose alors

df_Nb_Lic_Agg_Fed$Tx_Licences_0_14_Ans = ifelse(df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme != 0,      (df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_0_4_Ans+df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_5_9_Ans+df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_10_14_Ans)/df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme,0)

et pour la classe d’age 15-29 ans

df_Nb_Lic_Agg_Fed$Tx_Licences_15_29_Ans = ifelse(df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme != 0,
(df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_15_19_Ans+
df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_20_29_Ans)/df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme,0)

pour la classe d’age 30-44 ans

df_Nb_Lic_Agg_Fed$Tx_Licences_30_44_Ans = ifelse(df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme != 0,(df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_30_44_Ans)/df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme,0)

pour la classe d’age 45-59 ans

df_Nb_Lic_Agg_Fed$Tx_Licences_45_59_Ans = ifelse(df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme != 0,                                        (df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_45_59_Ans)/df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme,0)

pour la classe d’age 60 ans et plus (on a compris le truc)

df_Nb_Lic_Agg_Fed$Tx_Licences_60_Ans = ifelse(df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme != 0, (df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_60_74_Ans+ df_Nb_Lic_Agg_Fed$NbLicences_75_Ans)/df_Nb_Lic_Agg_Fed$Nb_Licence_Norme,0)

On passe a la détermination des 25 premières fédérations en nombre de licenciés

dt_Nb_Lic_Agg_Fed = data.table(df_Nb_Lic_Agg_Fed)
setorder(dt_Nb_Lic_Agg_Fed,-Nb_Licence,na.last=TRUE)
dt_Nb_Lic_Agg_Main_Fed = dt_Nb_Lic_Agg_Fed[1:25,]
graph1 = ggplot(data=dt_Nb_Lic_Agg_Main_Fed, aes(x=reorder(Federation,Nb_Licence), y=Nb_Licence)) + 
  geom_bar(stat="Identity",fill = "blue")+
  geom_text(aes(label=Nb_Licence),check_overlap = TRUE, vjust=0.5, hjust=0, color="blue")+
  ggtitle("TOP 25 des fédérations sportives en termes de licenciés")+
  ylim(0, 2500000)+
  xlab("Fédérations") + ylab("Nombre de licences")
graph1+coord_flip()

On ordonne ensuite par taux de femmes,

setorder(dt_Nb_Lic_Agg_Main_Fed,-tx_femmes,na.last=TRUE)
graph2 = ggplot(data=dt_Nb_Lic_Agg_Main_Fed) +
  aes(x =reorder(Federation,tx_femmes), y = tx_femmes) + geom_bar(stat="Identity",fill = "pink")+
geom_text(aes(label=paste(round(100*tx_femmes, 0), "%", sep="")),check_overlap = TRUE, vjust=0.5, hjust=0.5, color="black")+
xlab("Fédération") + ylab("part des licenciées femmes")+
ggtitle("la pratique sportive féminine par fédération")  
graph2+coord_flip()

Et finalement on va regarder par classe d’age

df_Nb_Lic_Agg_Main_Fed = data.frame(dt_Nb_Lic_Agg_Main_Fed)
Licence_Age = melt(df_Nb_Lic_Agg_Main_Fed, id=c("Federation"), measured=c("Tx_Licences_0_14_Ans","Tx_Licences_15_29_Ans", "Tx_Licences_30_44_Ans", "Tx_Licences_45_59_Ans","Tx_Licences_60_Ans"))
Licence_Age_Clean = Licence_Age[(Licence_Age$variable=="Tx_Licences_0_14_Ans" |       Licence_Age$variable=="Tx_Licences_15_29_Ans" | Licence_Age$variable=="Tx_Licences_30_44_Ans" |
Licence_Age$variable=="Tx_Licences_45_59_Ans" |
Licence_Age$variable=="Tx_Licences_60_Ans"),]  
dt_Licence_Age_Clean = data.table(Licence_Age_Clean)
setorder(dt_Licence_Age_Clean,-variable,na.last=TRUE)
setorder(Licence_Age_Clean,variable,na.last=TRUE)
graph3 = ggplot(data=Licence_Age_Clean, aes(x=Federation, y=value, fill=variable)) +
geom_bar(stat="identity")+
xlab("Fédération") + ylab("répartition par classe d'âge")+
ggtitle("Répartition des licenciés par classe d'âge")  
graph3+coord_flip()+scale_fill_brewer(palette="Paired")

A la lecture du graphique ci-dessus, les sports pourraient être classés en 3 catégories :

  • les “sports de jeunes” : ceux-ci ont plus de la motié de leurs licenciés âgés de moins de 15 ans : il s’agit de la gymnastique, du judo, du handball, de la natation, ou encore de la voile.
  • les “sports de vieux” : on retrouve ici sans surprise la randonnée, le cyclotourisme, le golf, la pétanque, le tir ou encore les sports sous-marins. Ceux-ci voient leurs licenciés avoir plus de 45 ans pour tois quart d’entre eux.
  • les “sports pour tous” qui correspondent à ceux qui n’ont pas encore été cités et pour lesquels classes d’âge apparaissent plus équilibrés

Finallement, on peut regarder quelques sports, sur une carte

map.France = get_map(location = c(lon=1.75, lat=46.70), zoom = 6)
Rugby_2015 = Licence_Max_2015[Licence_Max_2015$fed_2014=="133",]
Voile_2015 = Licence_Max_2015[Licence_Max_2015$fed_2014=="128",]
Ski_2015 = Licence_Max_2015[Licence_Max_2015$fed_2014=="121",]
PetanQ_2015 = Licence_Max_2015[Licence_Max_2015$fed_2014=="242",]
Rugby = ggmap(map.France, extent = "normal") +
  geom_point(aes(x = Longitude, y = Latitude), data = Rugby_2015, colour="red", alpha = 0.5, size=2.0, na.rm=TRUE)+
  theme_nothing(legend = TRUE) +
  theme(legend.position = "bottom")+
  ggtitle("Rugby")+
  theme(plot.title = element_text(size = 10, face = "bold", hjust=0.5, color="red"))
Voile = ggmap(map.France, extent = "normal") +
  geom_point(aes(x = Longitude, y = Latitude), data = Voile_2015, colour="blue", alpha = 0.5, size=2.0, na.rm=TRUE)+
  theme_nothing(legend = TRUE) +
  theme(legend.position = "bottom")+
  ggtitle("Voile")+
  theme(plot.title = element_text(size = 10, face = "bold", hjust=0.5, color="blue"))
Ski = ggmap(map.France, extent = "normal") +
  geom_point(aes(x = Longitude, y = Latitude), data = Ski_2015, colour="grey", alpha = 0.5, size=2.0, na.rm=TRUE)+
  theme_nothing(legend = TRUE) +
  theme(legend.position = "bottom")+
  ggtitle("Ski")+
  theme(plot.title = element_text(size = 10, face = "bold", hjust=0.5, color="grey"))
Petanque = ggmap(map.France, extent = "normal") +
  geom_point(aes(x = Longitude, y = Latitude), data = PetanQ_2015, colour="chocolate3", alpha = 0.5, size=2.0, na.rm=TRUE)+
  theme_nothing(legend = TRUE) +
  theme(legend.position = "bottom")+
  ggtitle("pétanque et jeu provençal")+
  theme(plot.title = element_text(size = 10, face = "bold", hjust=0.5, color="chocolate3"))
grid.arrange(Rugby,Voile,Ski,Petanque, ncol=2, nrow = 2,top="visualisation géographique de sports \n à fort ancrage régional")

Amusant, non?


One thought on “Le sport en France”

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