Evolutions
Globales

Row

janv. 2020


Note explicative :

Les chiffres publiés dans ce document sont élaborés à partir de résultats issus de la base de données Sit@del2. Les séries présentent les surfaces pour :
- les différents types de locaux non résidentiels ;
- les permis autorisés et les permis mis en chantier.
Rappel : depuis mars 2012, la surface de plancher se substitue aux précédentes Shon et Shob.


Définitions :

Les données de Sitadel2 proviennent des formulaires de permis de construire traités par les centres instructeurs. Les mouvements relatifs à la vie du permis (dépôts, autorisations, annulations, modificatifs, mises en chantier, achèvements des travaux) sont exploités à des fins statistiques.
Les informations déclarées dans le formulaire sont transmises mensuellement au service de la donnée et des études statistiques (SDES). Les informations relatives aux autorisations sont transmises par les services instructeurs dans les six mois après le prononcé. Les déclarations de mises en chantier et d’achèvement des travaux sont à l’initiative des pétitionnaires ; leur remontée est plus tardive et intervient généralement dans les dix-huit mois après l’ouverture de chantier. Les estimations de la France entière n’intègrent pas le territoire de Mayotte.

Row

Surface de plancher des locaux cumulée sur 12 mois en Hauts-de-France (en milliers de m²)

Surface de plancher des locaux cumulée sur 3 mois en Hauts-de-France (en milliers de m²)

Row

Surface de plancher des locaux cumulée sur 12 mois en France (en milliers de m²)

Surface de plancher des locaux cumulée sur 3 mois en France (en milliers de m²)

Evolutions par secteur
(1)

Row


Secteurs d’activité (1)


Les taux d’évolution représentés dans les graphiques rapportent le cumul des douze derniers mois à celui des douze mois précédents.

Row

Hébergement hôtelier

Bureaux

Row

Commerce

Artisanat

          used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
Ncells 1072008 32.8    2081338 63.6  2081338 63.6
Vcells 1790911 13.7    8388608 64.0  5771502 44.1

Evolutions par secteur
(2)

Row


Secteurs d’activité (2)


Les taux d’évolution représentés dans les graphiques rapportent le cumul des douze derniers mois à celui des douze mois précédents.

Row

Industrie

Exploitation agricole ou forestière

Row

Entrepôt

Service public ou d’interêt collectif

Evolutions par secteur
Détail Service Public

Row


Service Public


Les taux d’évolution représentés dans les graphiques rapportent le cumul des douze derniers mois à celui des douze mois précédents.

NB : de petits volumes pour certain secteurs engendrent des évolutions excessives

Row

Transport

Enseignement et Recherche

Santé

Row

Action sociale

Ouvrages spéciaux

Culture et Loisirs

Tableau
Locaux Autorisés

Row


\(^{(1)}\) Nombres de locaux autorisés à la fin janv. 2020
\(^{(2)}\) Trois derniers mois par rapport aux trois mêmes mois de l’année précédente
\(^{(3)}\) Douze derniers mois par rapport aux douze mois précédents



Avertissement : Dans les tableaux, en raison des arrondis, des totaux peuvent légèrement différer de la somme des éléments qui les composent.

Row

Hauts-de-France \(^{(3)}\)

Ces jauges représentent le taux d’évolution entre le volume total cumulé des douze derniers mois, rapporté à celui des douze mois précédents.

Aisne \(^{(3)}\)
Nord \(^{(3)}\)
Oise \(^{(3)}\)
Pas-de-Calais \(^{(3)}\)
Somme \(^{(3)}\)

LOCAUX AUTORISÉS    (en milliers de m²)

Tableau
Locaux Commencés

Row


\(^{(1)}\) Nombres de locaux commencés à la fin janv. 2020
\(^{(2)}\) Trois derniers mois par rapport aux trois mêmes mois de l’année précédente
\(^{(3)}\) Douze derniers mois par rapport aux douze mois précédents



Avertissement : Dans les tableaux, en raison des arrondis, des totaux peuvent légèrement différer de la somme des éléments qui les composent.

Row

Hauts-de-France \(^{(3)}\)

Ces jauges représentent le taux d’évolution entre le volume total cumulé des douze derniers mois, rapporté à celui des douze mois précédents.

Aisne \(^{(3)}\)
Nord \(^{(3)}\)
Oise \(^{(3)}\)
Pas-de-Calais \(^{(3)}\)
Somme \(^{(3)}\)

LOCAUX COMMENCÉS    (en milliers de m²)

Cumuls sur
12 mois

Row


Ces cumuls des douze derniers mois, représentés par secteurs d’activité, sont exprimés en milliers de m² de surface de plancher.

Row


Locaux Autorisés


France entière


Hauts-de-France

Row

Row


Locaux Commencés


France entière


Hauts-de-France

Row

          used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
Ncells 1089069 33.3    2081338 63.6  2081338 63.6
Vcells 1360481 10.4    8388608 64.0  5771502 44.1

Cartes
France

Column


LOCAUX AUTORISÉS 
  FRANCE
  Résultats à fin janv. 2020
les surfaces sont exprimées en milliers de m², les évolutions désignent le rapport entre le volume total cumulé des douze derniers mois et celui des douze mois précédents. Les cercles opaques représentent le volume total cumulé des surfaces de locaux
autorisés
sur les douze derniers mois. Ces cercles sont représentés 10 fois plus grands pour les DOM, en raison de plus petits volumes.

Column

Column


LOCAUX COMMENCÉS 
  FRANCE
  Résultats à fin janv. 2020
les surfaces sont exprimées en milliers de m², les évolutions désignent le rapport entre le volume total cumulé des douze derniers mois et celui des douze mois précédents. Les cercles opaques représentent le volume total cumulé des surfaces de locaux
commencés
sur les douze derniers mois. Ces cercles sont représentés 10 fois plus grands pour les DOM, en raison de plus petits volumes.

Column

Cartes
Hauts-de-France

Row

Row

les surfaces sont exprimées en milliers de m², les évolutions désignent le rapport entre le volume total cumulé des douze derniers mois et celui des douze mois précédents.

Row

LOCAUX AUTORISÉS 
  HAUTS-de-FRANCE par EPCI
  Résultats à fin janv. 2020
évolution : douze derniers mois par rapport aux douze mois précédents

LOCAUX COMMENCÉS 
  HAUTS-de-FRANCE par EPCI
  Résultats à fin janv. 2020
évolution : douze derniers mois par rapport aux douze mois précédents

Row

          used (Mb) gc trigger  (Mb) max used  (Mb)
Ncells 1429783 43.7    2580847  78.8  2580847  78.8
Vcells 6094411 46.5   14786712 112.9 14786712 112.9
---
title: "HAUTS-de-FRANCE"
author:    |
 Construction neuve de 
locaux non-résidentiels output: flexdashboard::flex_dashboard: orientation: rows vertical_layout: fill logo: "P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Logements/PgmR/Logements_interactif/Image_marianne_REG2.png" source_code: embed --- ```{r setup,include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE) # valeurs à remplacer pour la prochaine publication (par Ctrl+f - All) : 202001 par mois suivant # copier/coller les fichiers "DPC_mod_AUT_202001_new_reg.xls" et "DPC_mod_COM_202001_new_reg.xls" du mois concerné dans le répertoire indiqué ligne 47 # rapatrier dans ce même répertoire le fichier mis à jour "Sit@del2_loc_mens_EPCI.xls" extrait de GéoKit3 (pour cartes EPCI). Il se trouve dans l'univers "GéoKit3" sous Dossiers/dossiers publics/GéoKit3/Région Hauts-de-France/Dossiers/Publications library(flexdashboard) # option afin de pallier l'erreur liée au problème de taille mémoire Java lors de l'ouverture de certains fichiers # # Excel options(java.parameters = "-Xmx1000m") if (Sys.getenv("JAVA_HOME")!="") { Sys.setenv(JAVA_HOME="") } library(XLConnect) library(ggplot2) library(tidyverse) library(dplyr) library(tidyr) library(RcppRoll) library(dygraphs) library(xts) library(zoo) library(DT) library(questionr) setwd("P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Locaux/PgmR/Locaux_interactif") ``` ```{r donnees,echo=F} # LOCAUX AUTORISES ---- national_AUT <- readWorksheetFromFile("DPC_mod_AUT_202001_new_reg.xls",sheet="DPC_AUT_LOCAUX") %>% mutate(code="000",zone="national") national_AUT$SDP_SP <- rowSums(national_AUT[,c(23:28)], na.rm = TRUE) national_AUT <- national_AUT[c(1,30,31,29,16:22,32,23:28)] hdf_AUT <- readWorksheetFromFile("DPC_mod_AUT_202001_new_reg.xls",sheet="DPC_AUT_LOCAUX_NEWREG") %>% rename(code=region, zone=nom_REG) %>% filter(code==32) hdf_AUT$SDP_SP <- rowSums(hdf_AUT[,c(25:30)], na.rm = TRUE) hdf_AUT <- hdf_AUT[c(1:3,31,18:24,32,25:30)] dept_AUT <- readWorksheetFromFile("DPC_mod_AUT_202001_new_reg.xls",sheet="DPC_AUT_LOCAUX_DPT") %>% rename(code=departement) %>% filter(code %in% c("002","059","060","062","080")) %>% mutate(zone=case_when(code=="002"~"Aisne", code=="059"~"Nord", code=="060"~"Oise", code=="062"~"Pas-de-Calais", code=="080"~"Somme",T~"nc")) dept_AUT$SDP_SP <- rowSums(dept_AUT[,c(24:29)], na.rm = TRUE) dept_AUT <- dept_AUT[c(1,2,31,30,17:23,32,24:29)] AUT <- rbind(national_AUT,hdf_AUT,dept_AUT) AUT$date <- as.character(AUT$date) AUT$date <- zoo::as.yearmon(AUT$date, "%Y%m") # Cumul et variations 3 et 12 mois CUM_3_AUT <- AUT %>% mutate_if (is.numeric, funs (cumul3 = roll_sumr (., n = 3))) %>% mutate_at (vars (ends_with ("cumul3")), funs (evo_3 = 100 * . / lag (., 12) - 100)) CUM_12_AUT <- AUT %>% mutate_if (is.numeric, funs (cumul12 = roll_sumr (., n = 12))) %>% mutate_at (vars (ends_with ("cumul12")), funs (evo_12 = 100 * . / lag (., 12) - 100)) AUT <- cbind(AUT,CUM_3_AUT,CUM_12_AUT) AUT <- AUT[-c(19:36,67:84)] # LOCAUX COMMENCES ---- national_COM <- readWorksheetFromFile("DPC_mod_COM_202001_new_reg.xls",sheet="DPC_COM_LOCAUX") %>% mutate(code="000",zone="national") national_COM$SDP_SP <- rowSums(national_COM[,c(23:28)], na.rm = TRUE) national_COM <- national_COM[c(1,30,31,29,16:22,32,23:28)] hdf_COM <- readWorksheetFromFile("DPC_mod_COM_202001_new_reg.xls",sheet="DPC_COM_LOCAUX_NEWREG") %>% rename(code=region, zone=nom_REG) %>% filter(code==32) hdf_COM$SDP_SP <- rowSums(hdf_COM[,c(25:30)], na.rm = TRUE) hdf_COM <- hdf_COM[c(1:3,31,18:24,32,25:30)] dept_COM <- readWorksheetFromFile("DPC_mod_COM_202001_new_reg.xls",sheet="DPC_COM_LOCAUX_DPT") %>% rename(code=departement) %>% filter(code %in% c("002","059","060","062","080")) %>% mutate(zone=case_when(code=="002"~"Aisne", code=="059"~"Nord", code=="060"~"Oise", code=="062"~"Pas-de-Calais", code=="080"~"Somme",T~"nc")) dept_COM$SDP_SP <- rowSums(dept_COM[,c(24:29)], na.rm = TRUE) dept_COM <- dept_COM[c(1,2,31,30,17:23,32,24:29)] COM <- rbind(national_COM,hdf_COM,dept_COM) COM$date <- as.character(COM$date) COM$date <- zoo::as.yearmon(COM$date, "%Y%m") # Cumul et variations 3 et 12 mois CUM_3_COM <- COM %>% mutate_if (is.numeric, funs (cumul3 = roll_sumr (., n = 3))) %>% mutate_at (vars (ends_with ("cumul3")), funs (evo_3 = 100 * . / lag (., 12) - 100)) CUM_12_COM <- COM %>% mutate_if (is.numeric, funs (cumul12 = roll_sumr (., n = 12))) %>% mutate_at (vars (ends_with ("cumul12")), funs (evo_12 = 100 * . / lag (., 12) - 100)) COM <- cbind(COM,CUM_3_COM,CUM_12_COM) COM <- COM[-c(19:36,67:84)] rm(list=ls(pattern=".*_AUT.*")) rm(list=ls(pattern=".*_COM.*")) # CHOIX DES DEPARTEMENTS AUT_002 <- filter(AUT,code %in% "002") COM_002 <- filter(COM,code %in% "002") AUT_059 <- filter(AUT,code %in% "059") COM_059 <- filter(COM,code %in% "059") AUT_060 <- filter(AUT,code %in% "060") COM_060 <- filter(COM,code %in% "060") AUT_062 <- filter(AUT,code %in% "062") COM_062 <- filter(COM,code %in% "062") AUT_080 <- filter(AUT,code %in% "080") COM_080 <- filter(COM,code %in% "080") # CHOIX DE LA REGION AUT_REG <- filter(AUT,code %in% "32") COM_REG <- filter(COM,code %in% "32") # Niveau national AUT_NAT <- filter(AUT,code %in% "000") COM_NAT <- filter(COM,code %in% "000") ``` Evolutions
Globales ===================================== Row {data-height=280} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=100} ```{r} valueBox(AUT[nrow(AUT),1], icon = "fa-warehouse fa-3x",color="SandyBrown") # "Mois en cours" avec icône locaux ``` ### {data-width=280}
**Note explicative :**

Les chiffres publiés dans ce document sont élaborés à partir de résultats issus de la base de données Sit@del2. Les séries présentent les surfaces pour :
- les différents types de locaux non résidentiels ;
- les permis autorisés et les permis mis en chantier.
Rappel : depuis mars 2012, la surface de plancher se substitue aux précédentes Shon et Shob.

### {data-width=450}
**Définitions :**

Les données de Sitadel2 proviennent des formulaires de permis de construire traités par les centres instructeurs. Les mouvements relatifs à la vie du permis (dépôts, autorisations, annulations, modificatifs, mises en chantier, achèvements des travaux) sont exploités à des fins statistiques. Les informations déclarées dans le formulaire sont transmises mensuellement au service de la donnée et des études statistiques (SDES). Les informations relatives aux autorisations sont transmises par les services instructeurs dans les six mois après le prononcé. Les déclarations de mises en chantier et d’achèvement des travaux sont à l’initiative des pétitionnaires ; leur remontée est plus tardive et intervient généralement dans les dix-huit mois après l’ouverture de chantier. Les estimations de la France entière n’intègrent pas le territoire de Mayotte.

Row ------------------------------------------------------------------ ### Surface de plancher des locaux cumulée sur 12 mois en Hauts-de-France (en milliers de m²) ```{r} fusion_AUT_XTS <- xts(round(AUT_REG[49]/1000,digits=1),order.by=AUT_REG$date) fusion_COM_XTS <- xts(round(COM_REG[49]/1000,digits=1),order.by=COM_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_AUT_XTS,fusion_COM_XTS) date_t <- nrow(fusion_AUT_XTS) # axe X fin (mois en cours dernière ligne) date_t_10 <- nrow(fusion_AUT_XTS)-120 # axe X début (-10 ans soit 120 mois) DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}', axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) ``` ### Surface de plancher des locaux cumulée sur 3 mois en Hauts-de-France (en milliers de m²) ```{r} fusion_AUT_XTS <- xts(round(AUT_REG[19]/1000,digits=1),order.by=AUT_REG$date) fusion_COM_XTS <- xts(round(COM_REG[19]/1000,digits=1),order.by=COM_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_AUT_XTS,fusion_COM_XTS) date_t <- nrow(fusion_AUT_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_AUT_XTS)-120 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}', axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}') %>% dyRangeSelector()%>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) ``` Row {data-height=450} ------------------------------------------------------------------ ### Surface de plancher des locaux cumulée sur 12 mois en France (en milliers de m²) ```{r} fusion_AUT_XTS <- xts(round(AUT_NAT[49]/1000,digits=1),order.by=AUT_NAT$date) fusion_COM_XTS <- xts(round(COM_NAT[49]/1000,digits=1),order.by=COM_NAT$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_AUT_XTS,fusion_COM_XTS) date_t <- nrow(fusion_AUT_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_AUT_XTS)-120 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}', axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}') %>% dyRangeSelector()%>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) ``` ### Surface de plancher des locaux cumulée sur 3 mois en France (en milliers de m²) ```{r} fusion_AUT_XTS <- xts(round(AUT_NAT[19]/1000,digits=1),order.by=AUT_NAT$date) fusion_COM_XTS <- xts(round(COM_NAT[19]/1000,digits=1),order.by=COM_NAT$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_AUT_XTS,fusion_COM_XTS) date_t <- nrow(fusion_AUT_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_AUT_XTS)-120 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}', axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}') %>% dyRangeSelector()%>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) ``` Evolutions par secteur
(1) ===================================== Row {data-height=80} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=100}

Secteurs d'activité (1)
###

Les taux d'évolution représentés dans les graphiques rapportent le cumul des douze derniers mois à celui des douze mois précédents.
Row ------------------------------------------------------------------ ### Hébergement hôtelier ```{r} fusion_hhaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[65]),order.by=AUT_REG$date) fusion_hhcom_XTS <- xts(round(COM_REG[65]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_hhaut_XTS,fusion_hhcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_hhaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_hhaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dyAxis("y", valueRange = c(-70, 200)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -70, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` ### Bureaux ```{r} fusion_buraut_XTS <- xts(round(AUT_REG[66]),order.by=AUT_REG$date) fusion_burcom_XTS <- xts(round(COM_REG[66]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_buraut_XTS,fusion_burcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_buraut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_buraut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dyAxis("y", valueRange = c(-70, 200)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -70, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` Row ------------------------------------------------------------------ ### Commerce ```{r} fusion_comaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[67]),order.by=AUT_REG$date) fusion_comcom_XTS <- xts(round(COM_REG[67]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_comaut_XTS,fusion_comcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_comaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_comaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dyAxis("y", valueRange = c(-70, 200)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -70, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` ### Artisanat ```{r} fusion_artaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[68]),order.by=AUT_REG$date) fusion_artcom_XTS <- xts(round(COM_REG[68]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_artaut_XTS,fusion_artcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_artaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_artaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dyAxis("y", valueRange = c(-70, 200)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -70, axis = "y", color="#F5D0A9") rm(list=ls(pattern=".*fusion_.*")) gc() ``` Evolutions par secteur
(2) ===================================== Row {data-height=80} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=100}

Secteurs d'activité (2)
###

Les taux d'évolution représentés dans les graphiques rapportent le cumul des douze derniers mois à celui des douze mois précédents.
Row ------------------------------------------------------------------ ### Industrie ```{r} fusion_indaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[69]),order.by=AUT_REG$date) fusion_indcom_XTS <- xts(round(COM_REG[69]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_indaut_XTS,fusion_indcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_indaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_indaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dyAxis("y", valueRange = c(-70, 200)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -70, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` ### Exploitation agricole ou forestière ```{r} fusion_expaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[70]),order.by=AUT_REG$date) fusion_expcom_XTS <- xts(round(COM_REG[70]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_expaut_XTS,fusion_expcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_expaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_expaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dyAxis("y", valueRange = c(-70, 200)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -70, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` Row ------------------------------------------------------------------ ### Entrepôt ```{r} fusion_entaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[71]),order.by=AUT_REG$date) fusion_entcom_XTS <- xts(round(COM_REG[71]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_entaut_XTS,fusion_entcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_entaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_entaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dyAxis("y", valueRange = c(-70, 200)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -70, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` ### Service public ou d'interêt collectif ```{r} fusion_spaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[72]),order.by=AUT_REG$date) fusion_spcom_XTS <- xts(round(COM_REG[72]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_spaut_XTS,fusion_spcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_spaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_spaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dyAxis("y", valueRange = c(-70, 200)) %>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -70, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` Evolutions par secteur
Détail Service Public ===================================== Row {data-height=90} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=100}

Service Public
###

Les taux d'évolution représentés dans les graphiques rapportent le cumul des douze derniers mois à celui des douze mois précédents.

NB : de petits volumes pour certain secteurs engendrent des évolutions excessives
Row ------------------------------------------------------------------ ### Transport ```{r} fusion_traut_XTS <- xts(round(AUT_REG[73]),order.by=AUT_REG$date) fusion_trcom_XTS <- xts(round(COM_REG[73]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_traut_XTS,fusion_trcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_traut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_traut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -200, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` ### Enseignement et Recherche ```{r} fusion_enraut_XTS <- xts(round(AUT_REG[74]),order.by=AUT_REG$date) fusion_enrcom_XTS <- xts(round(COM_REG[74]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_enraut_XTS,fusion_enrcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_enraut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_enraut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -200, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` ### Santé ```{r} fusion_sanaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[75]),order.by=AUT_REG$date) fusion_sancom_XTS <- xts(round(COM_REG[75]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_sanaut_XTS,fusion_sancom_XTS) date_t <- nrow(fusion_sanaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_sanaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -200, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` Row ------------------------------------------------------------------ ### Action sociale ```{r} fusion_actaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[76]),order.by=AUT_REG$date) fusion_actcom_XTS <- xts(round(COM_REG[76]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_actaut_XTS,fusion_actcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_actaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_actaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -200, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` ### Ouvrages spéciaux ```{r} fusion_ouvaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[77]),order.by=AUT_REG$date) fusion_ouvcom_XTS <- xts(round(COM_REG[77]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_ouvaut_XTS,fusion_ouvcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_ouvaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_ouvaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -200, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` ### Culture et Loisirs ```{r} fusion_culaut_XTS <- xts(round(AUT_REG[78]),order.by=AUT_REG$date) fusion_culcom_XTS <- xts(round(COM_REG[78]),order.by=AUT_REG$date) DPC_graph_1 <- cbind(fusion_culaut_XTS,fusion_culcom_XTS) date_t <- nrow(fusion_culaut_XTS) date_t_10 <- nrow(fusion_culaut_XTS)-60 DPC_graph_1 <- DPC_graph_1[c(date_t_10 :date_t),] names(DPC_graph_1) <- c("Autorisés","Commencés") dygraph(DPC_graph_1) %>% dyAxis("y", label = "évolution", independentTicks = TRUE, valueFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}', axisLabelFormatter = 'function(d){return Math.round(d*100)/1e2 + "%"}') %>% dyRangeSelector() %>% dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3))%>% dySeries("Autorisés", color = "#FF8000", strokeWidth = 2) %>% dySeries("Commencés", color = "#FA5858", strokeWidth = 2) %>% dyLegend(width = 500) %>% dyShading(from = 0, to = -200, axis = "y", color="#F5D0A9") ``` Tableau
Locaux Autorisés ===================================== Row {data-height=60} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=250}
$^{(1)}$ Nombres de locaux autorisés à la fin ```r AUT[nrow(AUT),1]```
$^{(2)}$ Trois derniers mois par rapport aux trois mêmes mois de l'année précédente
$^{(3)}$ Douze derniers mois par rapport aux douze mois précédents ###

**Avertissement :** Dans les tableaux, en raison des arrondis, des totaux peuvent légèrement différer de la somme des éléments qui les composent. Row {data-height=450} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=70}
Hauts-de-France $^{(3)}$
```{r} evo <- round(AUT_REG[nrow(AUT_REG),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```

Ces jauges représentent le taux d'évolution entre le volume total cumulé des douze derniers mois, rapporté à celui des douze mois précédents.

### {data-width=70}
Aisne $^{(3)}$
```{r} evo <- round(AUT_002[nrow(AUT_002),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```
Nord $^{(3)}$
```{r} evo <- round(AUT_059[nrow(AUT_059),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```
Oise $^{(3)}$
```{r} evo <- round(AUT_060[nrow(AUT_060),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```
Pas-de-Calais $^{(3)}$
```{r} evo <- round(AUT_062[nrow(AUT_062),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```
Somme $^{(3)}$
```{r} evo <- round(AUT_080[nrow(AUT_080),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ``` ###
LOCAUX AUTORISÉS    (en milliers de m²)
```{r} libelle <- as.character(c("Total Autorisés","Hébergement hôtelier","Bureaux","Commerce","Artisanat","Industrie", "Exploitation agricole ou forestière","Entrepôt","Service public ou d'interêt collectif", "dont : - Transport","- Enseignement et Recherche","- Santé","- Action sociale", "- Ouvrages spéciaux","- Culture et loisirs")) creations <- AUT_REG[nrow(AUT_REG),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- AUT_REG[nrow(AUT_REG),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- AUT_REG[nrow(AUT_REG),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- AUT_REG[nrow(AUT_REG),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- AUT_REG[nrow(AUT_REG),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) hdf_aut <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Hauts-de-France") hdf_aut <- hdf_aut[c(7,1:6)] hdf_aut$zone[duplicated(hdf_aut$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") # ne conserve que le premier libellé # des 15 lignes "zone" creations <- AUT_002[nrow(AUT_002),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- AUT_002[nrow(AUT_002),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- AUT_002[nrow(AUT_002),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- AUT_002[nrow(AUT_002),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- AUT_002[nrow(AUT_002),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) aisne_aut <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Aisne") aisne_aut <- aisne_aut[c(7,1:6)] aisne_aut$zone[duplicated(aisne_aut$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- AUT_059[nrow(AUT_059),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- AUT_059[nrow(AUT_059),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- AUT_059[nrow(AUT_059),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- AUT_059[nrow(AUT_059),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- AUT_059[nrow(AUT_059),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) nord_aut <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Nord") nord_aut <- nord_aut[c(7,1:6)] nord_aut$zone[duplicated(nord_aut$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- AUT_060[nrow(AUT_060),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- AUT_060[nrow(AUT_060),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- AUT_060[nrow(AUT_060),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- AUT_060[nrow(AUT_060),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- AUT_060[nrow(AUT_060),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) oise_aut <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Oise") oise_aut <- oise_aut[c(7,1:6)] oise_aut$zone[duplicated(oise_aut$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- AUT_062[nrow(AUT_062),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- AUT_062[nrow(AUT_062),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- AUT_062[nrow(AUT_062),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- AUT_062[nrow(AUT_062),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- AUT_062[nrow(AUT_062),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) pdc_aut <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Pas-de-Calais") pdc_aut <- pdc_aut[c(7,1:6)] pdc_aut$zone[duplicated(pdc_aut$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- AUT_080[nrow(AUT_080),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- AUT_080[nrow(AUT_080),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- AUT_080[nrow(AUT_080),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- AUT_080[nrow(AUT_080),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- AUT_080[nrow(AUT_080),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) somme_aut <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Somme") somme_aut <- somme_aut[c(7,1:6)] somme_aut$zone[duplicated(somme_aut$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") tab1_aut <- rbind(hdf_aut,aisne_aut,nord_aut,oise_aut,pdc_aut,somme_aut) tab1_aut$creations <- round(tab1_aut$creations/1000,digits=1) tab1_aut$cumul3 <- round(tab1_aut$cumul3/1000,digits=1) tab1_aut$cumul12 <- round(tab1_aut$cumul12/1000,digits=1) # Définition des libellés en-têtes de colonnes names(tab1_aut) <- c("","","Autorisations (1)","Cumul des trois derniers mois","Variation en % (2)", "Cumul des douze derniers mois","Variation en % (3)") # Création (tab2_aut) et ajout d'une dernière ligne vide ("NA") afin d'éviter l'affichage tronqué de la ligne "Culture et loisirs" de la Somme en fin de tableau tab2_aut <- as.data.frame(setNames(replicate(7,NA, simplify = F), c())) names(tab2_aut) <- c("","","Autorisations (1)","Cumul des trois derniers mois","Variation en % (2)", "Cumul des douze derniers mois","Variation en % (3)") tab1_aut <- rbind(tab1_aut,tab2_aut) DT::datatable(tab1_aut, extensions = 'Buttons', options = list(autoWidth = TRUE, bPaginate = F, dom = 'Bt', columnDefs = list(list(width = '140px', targets = 0), list(width = '270px', targets = 1), list(className = 'dt-center', targets = 2:6), list(width = '20px', targets = c(4,6))), buttons = c('copy','csv', 'excel', 'pdf', 'print')),rownames = F) %>% formatStyle(1:7, fontWeight = 'bold') %>% # formatage du séparateur de milliers " " pour les nombres entiers : formatRound(c('Autorisations (1)','Cumul des trois derniers mois','Cumul des douze derniers mois'), digits=1, mark=" ") %>% formatStyle('Autorisations (1)', textAlign="right", background = styleColorBar(tab1_aut$`Autorisations (1)`, '#f9e79f'), backgroundSize = '100% 40%', backgroundRepeat = 'no-repeat', backgroundPosition = 'center') %>% formatStyle('Cumul des trois derniers mois', textAlign="right", background = styleColorBar(tab1_aut$`Autorisations (1)`, '#f5b041'), backgroundSize = '100% 40%', backgroundRepeat = 'no-repeat', backgroundPosition = 'center') %>% formatStyle('Cumul des douze derniers mois', textAlign="right", background = styleColorBar(tab1_aut$`Autorisations (1)`, '#ff8000'), backgroundSize = '100% 40%', backgroundRepeat = 'no-repeat', backgroundPosition = 'center') %>% formatStyle('Variation en % (2)', color = styleInterval(c(0),c('red', 'green'))) %>% formatStyle('Variation en % (3)', color = styleInterval(c(0), c('red', 'green'))) ``` Tableau
Locaux Commencés ===================================== Row {data-height=60} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=250}
$^{(1)}$ Nombres de locaux commencés à la fin ```r AUT[nrow(AUT),1]```
$^{(2)}$ Trois derniers mois par rapport aux trois mêmes mois de l'année précédente
$^{(3)}$ Douze derniers mois par rapport aux douze mois précédents ###

**Avertissement :** Dans les tableaux, en raison des arrondis, des totaux peuvent légèrement différer de la somme des éléments qui les composent. Row {data-height=450} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=70}
Hauts-de-France $^{(3)}$
```{r} evo <- round(COM_REG[nrow(COM_REG),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```

Ces jauges représentent le taux d'évolution entre le volume total cumulé des douze derniers mois, rapporté à celui des douze mois précédents.

### {data-width=70}
Aisne $^{(3)}$
```{r} evo <- round(COM_002[nrow(COM_002),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```
Nord $^{(3)}$
```{r} evo <- round(COM_059[nrow(COM_059),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```
Oise $^{(3)}$
```{r} evo <- round(COM_060[nrow(COM_060),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```
Pas-de-Calais $^{(3)}$
```{r} evo <- round(COM_062[nrow(COM_062),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ```
Somme $^{(3)}$
```{r} evo <- round(COM_080[nrow(COM_080),64],1) gauge(evo, min = -100, max = 100, symbol = '%', gaugeSectors(success = c(0, 100), warning = c(-25, 0), danger = c(-100, -25.0000001))) ``` ###
LOCAUX COMMENCÉS    (en milliers de m²)
```{r} libelle <- as.character(c("Total Commencés","Hébergement hôtelier","Bureaux","Commerce","Artisanat","Industrie", "Exploitation agricole ou forestière","Entrepôt","Service public ou d'interêt collectif", "dont : - Transport","- Enseignement et Recherche","- Santé","- Action sociale", "- Ouvrages spéciaux","- Culture et loisirs")) creations <- COM_REG[nrow(COM_REG),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- COM_REG[nrow(COM_REG),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- COM_REG[nrow(COM_REG),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- COM_REG[nrow(COM_REG),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- COM_REG[nrow(COM_REG),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) hdf_com <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Hauts-de-France") hdf_com <- hdf_com[c(7,1:6)] hdf_com$zone[duplicated(hdf_com$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- COM_002[nrow(COM_002),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- COM_002[nrow(COM_002),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- COM_002[nrow(COM_002),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- COM_002[nrow(COM_002),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- COM_002[nrow(COM_002),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) aisne_com <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Aisne") aisne_com <- aisne_com[c(7,1:6)] aisne_com$zone[duplicated(aisne_com$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- COM_059[nrow(COM_059),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- COM_059[nrow(COM_059),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- COM_059[nrow(COM_059),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- COM_059[nrow(COM_059),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- COM_059[nrow(COM_059),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) nord_com <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Nord") nord_com <- nord_com[c(7,1:6)] nord_com$zone[duplicated(nord_com$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- COM_060[nrow(COM_060),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- COM_060[nrow(COM_060),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- COM_060[nrow(COM_060),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- COM_060[nrow(COM_060),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- COM_060[nrow(COM_060),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) oise_com <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Oise") oise_com <- oise_com[c(7,1:6)] oise_com$zone[duplicated(oise_com$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- COM_062[nrow(COM_062),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- COM_062[nrow(COM_062),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- COM_062[nrow(COM_062),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- COM_062[nrow(COM_062),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- COM_062[nrow(COM_062),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) pdc_com <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Pas-de-Calais") pdc_com <- pdc_com[c(7,1:6)] pdc_com$zone[duplicated(pdc_com$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") creations <- COM_080[nrow(COM_080),c(4:18)] creations <- gather(creations,"a","créations",1:15) creations <- creations[,2] cumul3 <- COM_080[nrow(COM_080),c(19:33)] cumul3 <- gather(cumul3,"a","créations",1:15) cumul3 <- cumul3[,2] evo3 <- COM_080[nrow(COM_080),c(34:48)] evo3 <- gather(evo3,"a","créations",1:15) evo3 <- evo3[,2] evo3 <- round(evo3,1) cumul12 <- COM_080[nrow(COM_080),c(49:63)] cumul12 <- gather(cumul12,"a","créations",1:15) cumul12 <- cumul12[,2] evo12 <- COM_080[nrow(COM_080),c(64:78)] evo12 <- gather(evo12,"a","créations",1:15) evo12 <- evo12[,2] evo12 <- round(evo12,1) somme_com <- data.frame(libelle,creations,cumul3,evo3,cumul12,evo12) %>% mutate(zone="Somme") somme_com <- somme_com[c(7,1:6)] somme_com$zone[duplicated(somme_com$zone)] <- paste(rep("" , 15) , collapse = "") tab1_com <- rbind(hdf_com,aisne_com,nord_com,oise_com,pdc_com,somme_com) tab1_com$creations <- round(tab1_com$creations/1000,digits=1) tab1_com$cumul3 <- round(tab1_com$cumul3/1000,digits=1) tab1_com$cumul12 <- round(tab1_com$cumul12/1000,digits=1) names(tab1_com) <- c("","","Mises en chantier (1)","Cumul des trois derniers mois","Variation en % (2)", "Cumul des douze derniers mois","Variation en % (3)") tab2_com <- as.data.frame(setNames(replicate(7,NA, simplify = F), c())) names(tab2_com) <- c("","","Mises en chantier (1)","Cumul des trois derniers mois","Variation en % (2)", "Cumul des douze derniers mois","Variation en % (3)") tab1_com <- rbind(tab1_com,tab2_com) DT::datatable(tab1_com, extensions = 'Buttons', options = list(autoWidth = TRUE, bPaginate = F, dom = 'Bt', columnDefs = list(list(width = '140px', targets = 0), list(width = '270px', targets = 1), list(className = 'dt-center', targets = 2:6), list(width = '20px', targets = c(4,6))), buttons = c('copy','csv', 'excel', 'pdf', 'print')),rownames = F) %>% formatStyle(1:7, fontWeight = 'bold') %>% formatRound(c('Mises en chantier (1)','Cumul des trois derniers mois','Cumul des douze derniers mois'), digits=1, mark=" ") %>% formatStyle('Mises en chantier (1)', textAlign="right", background = styleColorBar(tab1_com$`Mises en chantier (1)`, '#f9e79f'), backgroundSize = '100% 40%', backgroundRepeat = 'no-repeat', backgroundPosition = 'center') %>% formatStyle('Cumul des trois derniers mois', textAlign="right", background = styleColorBar(tab1_com$`Mises en chantier (1)`, '#f5b041'), backgroundSize = '100% 40%', backgroundRepeat = 'no-repeat', backgroundPosition = 'center') %>% formatStyle('Cumul des douze derniers mois', textAlign="right", background = styleColorBar(tab1_com$`Mises en chantier (1)`, '#ff8000'), backgroundSize = '100% 40%', backgroundRepeat = 'no-repeat', backgroundPosition = 'center') %>% formatStyle('Variation en % (2)', color = styleInterval(c(0),c('red', 'green'))) %>% formatStyle('Variation en % (3)', color = styleInterval(c(0), c('red', 'green'))) ``` Cumuls sur
12 mois ===================================== Row {data-height=80} ------------------------------------------------------------------ ###

Ces cumuls des douze derniers mois, représentés par secteurs d'activité, sont exprimés en milliers de m² de surface de plancher.
Row {data-height=90} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=120}

Locaux Autorisés
### {data-width=314}
France entière ### {data-width=440}
Hauts-de-France Row {data-height=340} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=500} ```{r barplots_aut_nat, echo=FALSE} AUT_NAT_XTS <- AUT_NAT [c(1,49:56,58:63)] AUT_NAT_XTS <- xts(round(AUT_NAT_XTS[2:15]/1000,digits=1),order.by=AUT_NAT_XTS$date) date_t <- nrow(AUT_NAT_XTS) date_t_10 <- nrow(AUT_NAT_XTS)-120 AUT_NAT_XTS <- AUT_NAT_XTS[c(date_t_10 :date_t),] names(AUT_NAT_XTS) <- c("TOTAL Autorisés","Hébergement hôtelier","Bureau","Commerce","Artisanat","Industrie", "Expl.agr. ou forest.","Entrepôt","Transport","Enseign. et rech.","Santé","Action sociale", "Ouvrages spéciaux","Culture et loisirs") dyBarChart <- function(dygraph) { dyPlotter(dygraph = dygraph, name = "BarChart", path = system.file("plotters/barchart.js", package = "dygraphs")) } dygraph(AUT_NAT_XTS) %>% dyAxis("y", valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}', axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}') %>% dyRangeSelector() %>% dySeries("TOTAL Autorisés", color = "green", strokeWidth = 3) %>% dySeries("Hébergement hôtelier", color = "#CB0002") %>% dySeries("Bureau", color = "#E8201D") %>% dySeries("Commerce", color = "#ED5851") %>% dySeries("Artisanat", color = "#9B262B") %>% dySeries("Industrie", color = "#C73A41") %>% dySeries("Expl.agr. ou forest.", color = "#D0585E") %>% dySeries("Entrepôt", color = "#D9767B") %>% dySeries("Transport", color = "#EE2700") %>% dySeries("Enseign. et rech.", color = "#FF6F09") %>% dySeries("Santé", color = "#FF8523") %>% dySeries("Action sociale", color = "#FF9C3C") %>% dySeries("Ouvrages spéciaux", color = "#FFB053") %>% dySeries("Culture et loisirs", color = "#FFC166") %>% dyLegend(width = 200,labelsSeparateLines = TRUE, show="onmouseover") %>% dyStackedBarGroup(c("Hébergement hôtelier","Bureau","Commerce","Artisanat","Industrie", "Expl.agr. ou forest.","Entrepôt","Transport","Enseign. et rech.","Santé","Action sociale", "Ouvrages spéciaux","Culture et loisirs")) ``` ### {data-width=500} ```{r barplots_aut_reg, echo=FALSE} AUT_REG_XTS <- AUT_REG [c(1,49:56,58:63)] AUT_REG_XTS <- xts(round(AUT_REG_XTS[2:15]/1000,digits=1),order.by=AUT_REG_XTS$date) date_t <- nrow(AUT_REG_XTS) date_t_10 <- nrow(AUT_REG_XTS)-120 AUT_REG_XTS <- AUT_REG_XTS[c(date_t_10 :date_t),] names(AUT_REG_XTS) <- c("TOTAL Autorisés","Hébergement hôtelier","Bureau","Commerce","Artisanat","Industrie", "Expl.agr. ou forest.","Entrepôt","Transport","Enseign. et rech.","Santé","Action sociale", "Ouvrages spéciaux","Culture et loisirs") dygraph(AUT_REG_XTS) %>% dyAxis("y", valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}', axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}') %>% dyRangeSelector() %>% dySeries("TOTAL Autorisés", color = "green", strokeWidth = 3) %>% dySeries("Hébergement hôtelier", color = "#CB0002") %>% dySeries("Bureau", color = "#E8201D") %>% dySeries("Commerce", color = "#ED5851") %>% dySeries("Artisanat", color = "#9B262B") %>% dySeries("Industrie", color = "#C73A41") %>% dySeries("Expl.agr. ou forest.", color = "#D0585E") %>% dySeries("Entrepôt", color = "#D9767B") %>% dySeries("Transport", color = "#EE2700") %>% dySeries("Enseign. et rech.", color = "#FF6F09") %>% dySeries("Santé", color = "#FF8523") %>% dySeries("Action sociale", color = "#FF9C3C") %>% dySeries("Ouvrages spéciaux", color = "#FFB053") %>% dySeries("Culture et loisirs", color = "#FFC166") %>% dyLegend(width = 200,labelsSeparateLines = TRUE, show="onmouseover") %>% dyStackedBarGroup(c("Hébergement hôtelier","Bureau","Commerce","Artisanat","Industrie", "Expl.agr. ou forest.","Entrepôt","Transport","Enseign. et rech.","Santé","Action sociale", "Ouvrages spéciaux","Culture et loisirs")) ``` Row {data-height=90} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=120}

Locaux Commencés
### {data-width=314}
France entière ### {data-width=440}
Hauts-de-France Row {data-height=430} ------------------------------------------------------------------ ### {data-width=500} ```{r barplots_com_nat, echo=FALSE} COM_NAT_XTS <- COM_NAT [c(1,49:56,58:63)] COM_NAT_XTS <- xts(round(COM_NAT_XTS[2:15]/1000,digits=1),order.by=COM_NAT_XTS$date) date_t <- nrow(COM_NAT_XTS) date_t_10 <- nrow(COM_NAT_XTS)-120 COM_NAT_XTS <- COM_NAT_XTS[c(date_t_10 :date_t),] names(COM_NAT_XTS) <- c("TOTAL Commencés","Hébergement hôtelier","Bureau","Commerce","Artisanat","Industrie", "Expl.agr. ou forest.","Entrepôt","Transport","Enseign. et rech.","Santé","Action sociale", "Ouvrages spéciaux","Culture et loisirs") dyBarChart <- function(dygraph) { dyPlotter(dygraph = dygraph, name = "BarChart", path = system.file("plotters/barchart.js", package = "dygraphs")) } dygraph(COM_NAT_XTS) %>% dyAxis("y", valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}', axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}') %>% dyRangeSelector() %>% dySeries("TOTAL Commencés", color = "blue", strokeWidth = 3) %>% dySeries("Hébergement hôtelier", color = "#CB0002") %>% dySeries("Bureau", color = "#E8201D") %>% dySeries("Commerce", color = "#ED5851") %>% dySeries("Artisanat", color = "#9B262B") %>% dySeries("Industrie", color = "#C73A41") %>% dySeries("Expl.agr. ou forest.", color = "#D0585E") %>% dySeries("Entrepôt", color = "#D9767B") %>% dySeries("Transport", color = "#EE2700") %>% dySeries("Enseign. et rech.", color = "#FF6F09") %>% dySeries("Santé", color = "#FF8523") %>% dySeries("Action sociale", color = "#FF9C3C") %>% dySeries("Ouvrages spéciaux", color = "#FFB053") %>% dySeries("Culture et loisirs", color = "#FFC166") %>% dyLegend(width = 200,labelsSeparateLines = TRUE, show="onmouseover") %>% dyStackedBarGroup(c("Hébergement hôtelier","Bureau","Commerce","Artisanat","Industrie", "Expl.agr. ou forest.","Entrepôt","Transport","Enseign. et rech.","Santé","Action sociale", "Ouvrages spéciaux","Culture et loisirs")) ``` ### {data-width=500} ```{r barplots_com_reg, echo=FALSE} COM_REG_XTS <- COM_REG [c(1,49:56,58:63)] COM_REG_XTS <- xts(round(COM_REG_XTS[2:15]/1000,digits=1),order.by=COM_REG_XTS$date) date_t <- nrow(COM_REG_XTS) date_t_10 <- nrow(COM_REG_XTS)-120 COM_REG_XTS <- COM_REG_XTS[c(date_t_10 :date_t),] names(COM_REG_XTS) <- c("TOTAL Commencés","Hébergement hôtelier","Bureau","Commerce","Artisanat","Industrie", "Expl.agr. ou forest.","Entrepôt","Transport","Enseign. et rech.","Santé","Action sociale", "Ouvrages spéciaux","Culture et loisirs") dygraph(COM_REG_XTS) %>% dyAxis("y", valueFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}', axisLabelFormatter = 'function(d){return d.toString().replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, " ");}') %>% dyRangeSelector() %>% dySeries("TOTAL Commencés", color = "blue", strokeWidth = 3) %>% dySeries("Hébergement hôtelier", color = "#CB0002") %>% dySeries("Bureau", color = "#E8201D") %>% dySeries("Commerce", color = "#ED5851") %>% dySeries("Artisanat", color = "#9B262B") %>% dySeries("Industrie", color = "#C73A41") %>% dySeries("Expl.agr. ou forest.", color = "#D0585E") %>% dySeries("Entrepôt", color = "#D9767B") %>% dySeries("Transport", color = "#EE2700") %>% dySeries("Enseign. et rech.", color = "#FF6F09") %>% dySeries("Santé", color = "#FF8523") %>% dySeries("Action sociale", color = "#FF9C3C") %>% dySeries("Ouvrages spéciaux", color = "#FFB053") %>% dySeries("Culture et loisirs", color = "#FFC166") %>% dyLegend(width = 200,labelsSeparateLines = TRUE, show="onmouseover") %>% dyStackedBarGroup(c("Hébergement hôtelier","Bureau","Commerce","Artisanat","Industrie", "Expl.agr. ou forest.","Entrepôt","Transport","Enseign. et rech.","Santé","Action sociale", "Ouvrages spéciaux","Culture et loisirs")) rm(list=ls()) gc() ``` Cartes
France {data-orientation=columns} ===================================== ```{r Données_cartes_France,include=FALSE} REGFR_AUT <- readWorksheetFromFile("DPC_mod_AUT_202001_new_reg.xls",sheet="DPC_AUT_LOCAUX_NEWREG") %>% rename(code=region,zone=nom_REG) REGFR_AUT$SDP_SP <- rowSums(REGFR_AUT[,c(25:30)], na.rm = TRUE) REGFR_COM <- readWorksheetFromFile("DPC_mod_COM_202001_new_reg.xls",sheet="DPC_COM_LOCAUX_NEWREG") %>% rename(code=region,zone=nom_REG) REGFR_COM$SDP_SP <- rowSums(REGFR_COM[,c(25:30)], na.rm = TRUE) # Cumul et variations 12 mois ----- CUM_12_REGFR_AUT <- REGFR_AUT %>% mutate_if (is.numeric, funs (cumul12 = roll_sumr (., n = 12))) %>% mutate_at (vars (ends_with ("cumul12")), funs (evo_12 = 100 * . / lag (., 12) - 100)) REGFR_AUT <- cbind(REGFR_AUT,CUM_12_REGFR_AUT) REGFR_AUT <- REGFR_AUT[c(1:3,92,79:85,93,121,108:114,122)] CUM_12_REGFR_COM <- REGFR_COM %>% mutate_if (is.numeric, funs (cumul12 = roll_sumr (., n = 12))) %>% mutate_at (vars (ends_with ("cumul12")), funs (evo_12 = 100 * . / lag (., 12) - 100)) REGFR_COM <- cbind(REGFR_COM,CUM_12_REGFR_COM) REGFR_COM <- REGFR_COM[c(1:3,92,79:85,93,121,108:114,122)] REGFR_AUT_last <- REGFR_AUT[REGFR_AUT$date %in% REGFR_AUT[[nrow(REGFR_AUT),1]],] REGFR_COM_last <- REGFR_COM[REGFR_COM$date %in% REGFR_COM[[nrow(REGFR_COM),1]],] REGFR_AUT_last <- REGFR_AUT_last %>% # ajout de 2 colonnes longitude et latitude (coordonnées décimales des villes-centre de chaque région/DOM) afin de positionner les cercles proportionnels au centre de chaque région/DOM mutate(long = c(-61.5,-61.0,-53.2,55.5,45.166,2.5,1.7,4.8,0.1,2.8,5.6,-0.8,-2.9,0.2,2.1,4.5,6.0,9.2)) %>% mutate(lat = c(16.2,14.7,3.6,-21.1,-12.8275,48.7,47.5,47.2,49.1,49.9,48.7,47.5,48.2,45.2,43.7,45.5,43.9,42.2)) %>% mutate(radius_aut = SDP_total_locaux_cumul12) %>% # affectation de la variable radius-aut (la taille des cercles proportionnels) mutate(code_insee =c (971,972,973,974,976,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)) # création de la variable de jointure pour les cartes des D.O.M. REGFR_COM_last <- REGFR_COM_last %>% mutate(long = c(-61.5,-61.0,-53.2,55.5,45.166,2.5,1.7,4.8,0.1,2.8,5.6,-0.8,-2.9,0.2,2.1,4.5,6.0,9.2)) %>% mutate(lat = c(16.2,14.7,3.6,-21.1,-12.8275,48.7,47.5,47.2,49.1,49.9,48.7,47.5,48.2,45.2,43.7,45.5,43.9,42.2)) %>% mutate(radius_com = SDP_total_locaux_cumul12) %>% mutate(code_insee =c (971,972,973,974,976,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)) colnames(REGFR_AUT_last)[2] <- "CODE_REG" colnames(REGFR_COM_last)[2] <- "CODE_REG" REGFR_AUT_last[13:21] <- round(REGFR_AUT_last[13:21],digits=1) REGFR_COM_last[13:21] <- round(REGFR_COM_last[13:21],digits=1) REGFR_AUT_last[4:12] <- round(REGFR_AUT_last[4:12]/1000,1) REGFR_AUT_last[4:12] <- format(REGFR_AUT_last[4:12],big.mark = " ") REGFR_COM_last[4:12] <- round(REGFR_COM_last[4:12]/1000,1) REGFR_COM_last[4:12] <- format(REGFR_COM_last[4:12],big.mark = " ") REGFR_AUT$date <- as.character(REGFR_AUT$date) REGFR_AUT$date <- zoo::as.yearmon(REGFR_AUT$date, "%Y%m") library(cartography) library(rgdal) # chargement du fond de carte .shp des régions métropolitaines françaises FR_REG <- readOGR(dsn="P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Locaux/PgmR/Locaux_interactif/region_2016_s_fr.shp", layer="region_2016_s_fr", stringsAsFactors = FALSE) FR_REG <- spTransform(FR_REG, "+init=epsg:4326") # transformation des coordonnées spatiales FR_REG_AUT <- merge(FR_REG,REGFR_AUT_last, by="CODE_REG") # jointure spdf/df via "CODE_REG" FR_REG_COM <- merge(FR_REG,REGFR_COM_last, by="CODE_REG") # Définition des étiquettes (passage souris sur les régions) ; "%s" pour intitulé ou valeur entière, "%.1f" pour pourcentage avec "1" décimale popup_aut <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² autorisés - évolution : %.1f %%
dont :
%s : Hébergement hôtelier - évolution : %.1f %%
%s : Bureaux - évolution : %.1f %%
%s : Commerce - évolution : %.1f %%
%s : Artisanat - évolution : %.1f %%
%s : Industrie - évolution : %.1f %%
%s : Expl.agric. ou forest. - évolution : %.1f %%
%s : Entrepôt - évolution : %.1f %%
%s : Service Public - évolution : %.1f %%", FR_REG_AUT$zone, FR_REG_AUT$SDP_total_locaux_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12, FR_REG_AUT$SDP_hebergement_hotelier_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_hebergement_hotelier_cumul12_evo_12, FR_REG_AUT$SDP_bureau_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_bureau_cumul12_evo_12, FR_REG_AUT$SDP_commerce_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_commerce_cumul12_evo_12, FR_REG_AUT$SDP_artisanat_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_artisanat_cumul12_evo_12, FR_REG_AUT$SDP_industrie_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_industrie_cumul12_evo_12, FR_REG_AUT$SDP_exploitation_agricole_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_exploitation_agricole_cumul12_evo_12, FR_REG_AUT$SDP_entrepot_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_entrepot_cumul12_evo_12, FR_REG_AUT$SDP_SP_cumul12, FR_REG_AUT$SDP_SP_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) popup_com <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² commencés - évolution : %.1f %%
dont :
%s : Hébergement hôtelier - évolution : %.1f %%
%s : Bureaux - évolution : %.1f %%
%s : Commerce - évolution : %.1f %%
%s : Artisanat - évolution : %.1f %%
%s : Industrie - évolution : %.1f %%
%s : Expl.agric. ou forest. - évolution : %.1f %%
%s : Entrepôt - évolution : %.1f %%
%s : Service Public - évolution : %.1f %%", FR_REG_COM$zone, FR_REG_COM$SDP_total_locaux_cumul12, FR_REG_COM$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12, FR_REG_COM$SDP_hebergement_hotelier_cumul12, FR_REG_COM$SDP_hebergement_hotelier_cumul12_evo_12, FR_REG_COM$SDP_bureau_cumul12, FR_REG_COM$SDP_bureau_cumul12_evo_12, FR_REG_COM$SDP_commerce_cumul12, FR_REG_COM$SDP_commerce_cumul12_evo_12, FR_REG_COM$SDP_artisanat_cumul12, FR_REG_COM$SDP_artisanat_cumul12_evo_12, FR_REG_COM$SDP_industrie_cumul12, FR_REG_COM$SDP_industrie_cumul12_evo_12, FR_REG_COM$SDP_exploitation_agricole_cumul12, FR_REG_COM$SDP_exploitation_agricole_cumul12_evo_12, FR_REG_COM$SDP_entrepot_cumul12, FR_REG_COM$SDP_entrepot_cumul12_evo_12, FR_REG_COM$SDP_SP_cumul12, FR_REG_COM$SDP_SP_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) ``` Column {data-width=400} ------------------------------------------------------------------ ### {data-height=30}
LOCAUX AUTORISÉS 
  FRANCE
  Résultats à fin ```r REGFR_AUT[nrow(REGFR_AUT),1]```
les surfaces sont exprimées en milliers de m², les évolutions désignent le rapport entre le volume total cumulé des douze derniers mois et celui des douze mois précédents. Les cercles opaques représentent le volume total cumulé des surfaces de locaux
autorisés
sur les douze derniers mois. Ces cercles sont représentés 10 fois plus grands pour les DOM, en raison de plus petits volumes.
```{r france_aut, echo=FALSE, fig.align="center"} # AUTORISES rm(CUM_12_REGFR_AUT,CUM_12_REGFR_COM,FR_REG) invisible(gc()) library(sp) library(leaflet) m <- leaflet(options = leafletOptions(zoomControl = FALSE)) m <- addTiles(map = m) # définition des intervalles de représentation des taux pour la carte choroplèthe bins <- c(-20,-10,-5,-2.5,-1,0,1,2.5,5,10,20, Inf) # définition de la palette de couleur (5 tons "taupe" -négatifs-, 6 tons "orange" -positifs-) tauporange <- c("#30291E","#877C69","#B7AC99","#D2C9B9","#E8E0D4", "#FFEB97","#FFC970","#FFA749","#FF7A16","#F84E00","#E50000") pal <- colorBin(tauporange, domain = REGFR_AUT_last$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12, bins = bins) a <- addPolygons(map = m, data = FR_REG_AUT, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = popup_aut, # étiquette définie ligne 1525 labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "15px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) %>% addLegend(pal = pal, values = bins, opacity = 0.5, title = "évolution", position="topright", labFormat = labelFormat(suffix = "%")) # Ajout des cercles proportionnels (pas de légende, si vous avez une astuce merci de la partager ;) ) a <- addCircleMarkers(map = a, lng = FR_REG_AUT$long, lat = FR_REG_AUT$lat, radius = FR_REG_AUT$radius_aut/150000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#088A08", fillOpacity = 0.7, color = "#088A08") a ``` Column {data-width=100} ------------------------------------------------------------------ ```{r DOM_données, echo=FALSE, include=FALSE} FR_guad <- readOGR(dsn="P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Logements/PgmR/Logements_interactif", layer="guadeloupe_contour_simple", stringsAsFactors = FALSE) FR_guad <- spTransform(FR_guad, "+init=epsg:4326") # transformation des coordonnées spatiales FR_guad_AUT <- merge(FR_guad,REGFR_AUT_last, by="code_insee") # jointure spdf/df via "CODE_REG" FR_guad_COM <- merge(FR_guad,REGFR_COM_last, by="code_insee") etiq_aut_guad <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² autorisés
- évolution : %.1f %%", FR_guad_AUT$zone, FR_guad_AUT$SDP_total_locaux_cumul12, FR_guad_AUT$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) etiq_com_guad <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² commencés
- évolution : %.1f %%", FR_guad_COM$zone, FR_guad_COM$SDP_total_locaux_cumul12, FR_guad_COM$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) FR_mart <- readOGR(dsn="P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Logements/PgmR/Logements_interactif", layer="martinique_contour_simple", stringsAsFactors = FALSE) FR_mart <- spTransform(FR_mart, "+init=epsg:4326") # transformation des coordonnées spatiales FR_mart_AUT <- merge(FR_mart,REGFR_AUT_last, by="code_insee") # jointure spdf/df via "CODE_REG" FR_mart_COM <- merge(FR_mart,REGFR_COM_last, by="code_insee") etiq_aut_mart <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² autorisés
- évolution : %.1f %%", FR_mart_AUT$zone, FR_mart_AUT$SDP_total_locaux_cumul12, FR_mart_AUT$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) etiq_com_mart <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² commencés
- évolution : %.1f %%", FR_mart_COM$zone, FR_mart_COM$SDP_total_locaux_cumul12, FR_mart_COM$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) FR_guya <- readOGR(dsn="P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Logements/PgmR/Logements_interactif", layer="guyane_contour_simple", stringsAsFactors = FALSE) FR_guya <- spTransform(FR_guya, "+init=epsg:4326") # transformation des coordonnées spatiales FR_guya_AUT <- merge(FR_guya,REGFR_AUT_last, by="code_insee") # jointure spdf/df via "CODE_REG" FR_guya_COM <- merge(FR_guya,REGFR_COM_last, by="code_insee") etiq_aut_guya <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² autorisés
- évolution : %.1f %%", FR_guya_AUT$zone, FR_guya_AUT$SDP_total_locaux_cumul12, FR_guya_AUT$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) etiq_com_guya <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² commencés
- évolution : %.1f %%", FR_guya_COM$zone, FR_guya_COM$SDP_total_locaux_cumul12, FR_guya_COM$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) FR_reun <- readOGR(dsn="P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Logements/PgmR/Logements_interactif", layer="reunion_contour_simple", stringsAsFactors = FALSE) FR_reun <- spTransform(FR_reun, "+init=epsg:4326") # transformation des coordonnées spatiales FR_reun_AUT <- merge(FR_reun,REGFR_AUT_last, by="code_insee") # jointure spdf/df via "CODE_REG" FR_reun_COM <- merge(FR_reun,REGFR_COM_last, by="code_insee") etiq_aut_reun <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² autorisés
- évolution : %.1f %%", FR_reun_AUT$zone, FR_reun_AUT$SDP_total_locaux_cumul12, FR_reun_AUT$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) etiq_com_reun <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² commencés
- évolution : %.1f %%", FR_reun_COM$zone, FR_reun_COM$SDP_total_locaux_cumul12, FR_reun_COM$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) FR_mayo <- readOGR(dsn="P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Logements/PgmR/Logements_interactif", layer="mayotte_contour_simple", stringsAsFactors = FALSE) FR_mayo <- spTransform(FR_mayo, "+init=epsg:4326") # transformation des coordonnées spatiales FR_mayo_AUT <- merge(FR_mayo,REGFR_AUT_last, by="code_insee") # jointure spdf/df via "CODE_REG" FR_mayo_COM <- merge(FR_mayo,REGFR_COM_last, by="code_insee") etiq_aut_mayo <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² autorisés
- évolution : %.1f %%", FR_mayo_AUT$zone, FR_mayo_AUT$SDP_total_locaux_cumul12, FR_mayo_AUT$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) etiq_com_mayo <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois :
%s
milliers de m² commencés
- évolution : %.1f %%", FR_mayo_COM$zone, FR_mayo_COM$SDP_total_locaux_cumul12, FR_mayo_COM$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12) %>% lapply(htmltools::HTML) ``` ### {data-height=100} ```{r guadeloupe_aut_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} m <- leaflet(options = leafletOptions(zoomControl = FALSE)) m <- addTiles(map = m) aguad <- addPolygons(map = m, data = FR_guad_AUT, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_aut_guad, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) aguad <- addCircleMarkers(map = aguad, lng = FR_guad_AUT$long, lat = FR_guad_AUT$lat, radius = FR_guad_AUT$radius_aut/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#088A08", fillOpacity = 0.7, color = "#088A08") aguad ``` ### {data-height=100} ```{r martinique_aut_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} amart <- addPolygons(map = m, data = FR_mart_AUT, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_aut_mart, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) amart <- addCircleMarkers(map = amart, lng = FR_mart_AUT$long, lat = FR_mart_AUT$lat, radius = FR_mart_AUT$radius_aut/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#088A08", fillOpacity = 0.7, color = "#088A08") amart ``` ### {data-height=100} ```{r reunion_aut_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} areun <- addPolygons(map = m, data = FR_reun_AUT, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_aut_reun, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) areun <- addCircleMarkers(map = areun, lng = FR_reun_AUT$long, lat = FR_reun_AUT$lat, radius = FR_reun_AUT$radius_aut/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#088A08", fillOpacity = 0.7, color = "#088A08") areun ``` ### {data-height=100} ```{r guyane_aut_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} aguya <- addPolygons(map = m, data = FR_guya_AUT, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_aut_guya, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) aguya <- addCircleMarkers(map = aguya, lng = FR_guya_AUT$long, lat = FR_guya_AUT$lat, radius = FR_guya_AUT$radius_aut/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#088A08", fillOpacity = 0.7, color = "#088A08") aguya ``` ### {data-height=100} ```{r mayotte_aut_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} amayo <- addPolygons(map = m, data = FR_mayo_AUT, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_aut_mayo, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) amayo <- addCircleMarkers(map = amayo, lng = FR_mayo_AUT$long, lat = FR_mayo_AUT$lat, radius = FR_mayo_AUT$radius_aut/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#088A08", fillOpacity = 0.7, color = "#088A08") amayo ``` Column {data-width=400} ------------------------------------------------------------------ ### {data-height=30}
LOCAUX COMMENCÉS 
  FRANCE
  Résultats à fin ```r REGFR_AUT[nrow(REGFR_AUT),1]```
les surfaces sont exprimées en milliers de m², les évolutions désignent le rapport entre le volume total cumulé des douze derniers mois et celui des douze mois précédents. Les cercles opaques représentent le volume total cumulé des surfaces de locaux
commencés
sur les douze derniers mois. Ces cercles sont représentés 10 fois plus grands pour les DOM, en raison de plus petits volumes.
```{r france_com, echo=FALSE, fig.align="center"} # COMMENCES # définition des intervalles de représentation des taux pour la carte choroplèthe bins <- c(-20,-10,-5,-2.5,-1,0,1,2.5,5,10,20, Inf) # définition de la palette de couleur (5 tons "taupe" -négatifs-, 6 tons "orange" -positifs-) tauporange <- c("#30291E","#877C69","#B7AC99","#D2C9B9","#E8E0D4", "#FFEB97","#FFC970","#FFA749","#FF7A16","#F84E00","#E50000") pal <- colorBin(tauporange, domain = REGFR_COM_last$SDP_total_locaux_cumul12_evo_12, bins = bins) a <- addPolygons(map = m, data = FR_REG_COM, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = popup_com, # étiquette définie ligne 1542 labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "15px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) %>% addLegend(pal = pal, values = bins, opacity = 0.5, title = "évolution", position="topright", labFormat = labelFormat(suffix = "%")) # Ajout des cercles proportionnels (pas de légende, si vous avez une astuce merci de la partager ;) ) a <- addCircleMarkers(map = a, lng = FR_REG_COM$long, lat = FR_REG_COM$lat, radius = FR_REG_COM$radius_com/150000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#084B8A", fillOpacity = 0.7, color = "#084B8A") a ``` Column {data-width=100} ------------------------------------------------------------------ ### {data-height=100} ```{r guadeloupe_com_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} aguad <- addPolygons(map = m, data = FR_guad_COM, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_com_guad, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) aguad <- addCircleMarkers(map = aguad, lng = FR_guad_COM$long, lat = FR_guad_COM$lat, radius = FR_guad_COM$radius_com/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#084B8A", fillOpacity = 0.7, color = "#084B8A") aguad ``` ### {data-height=100} ```{r martinique_com_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} amart <- addPolygons(map = m, data = FR_mart_COM, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_com_mart, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) amart <- addCircleMarkers(map = amart, lng = FR_mart_COM$long, lat = FR_mart_COM$lat, radius = FR_mart_COM$radius_com/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#084B8A", fillOpacity = 0.7, color = "#084B8A") amart ``` ### {data-height=100} ```{r reunion_com_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} areun <- addPolygons(map = m, data = FR_reun_COM, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_com_reun, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) areun <- addCircleMarkers(map = areun, lng = FR_reun_COM$long, lat = FR_reun_COM$lat, radius = FR_reun_COM$radius_com/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#084B8A", fillOpacity = 0.7, color = "#084B8A") areun ``` ### {data-height=100} ```{r guyane_com_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} aguya <- addPolygons(map = m, data = FR_guya_COM, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_com_guya, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) aguya <- addCircleMarkers(map = aguya, lng = FR_guya_COM$long, lat = FR_guya_COM$lat, radius = FR_guya_COM$radius_com/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#084B8A", fillOpacity = 0.7, color = "#084B8A") aguya ``` ### {data-height=100} ```{r mayotte_com_carte, echo=FALSE, fig.align="center"} amayo <- addPolygons(map = m, data = FR_mayo_COM, fillColor = ~pal(SDP_total_locaux_cumul12_evo_12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = etiq_com_mayo, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "11px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) amayo <- addCircleMarkers(map = amayo, lng = FR_mayo_COM$long, lat = FR_mayo_COM$lat, radius = FR_mayo_COM$radius_com/15000, weight = 1, stroke = T, opacity = 0.7, fill = T, fillColor = "#084B8A", fillOpacity = 0.7, color = "#084B8A") amayo rm(list=ls(pattern=".*CUM.*")) rm(list=ls(pattern=".*etiq.*")) rm(list=ls(pattern=".*FR_.*")) rm(list=ls(pattern=".*popup.*")) rm(list=ls(pattern=".*REG_.*")) ``` Cartes
Hauts-de-France ===================================== ```{r données_cartes_HdF, echo=FALSE, fig.align="center", results="hide"} # Carte EPCI 2018 ----- aut <- readWorksheetFromFile("Sit@del2_loc_mens_EPCI.xls",sheet="Autorisés") com <- readWorksheetFromFile("Sit@del2_loc_mens_EPCI.xls",sheet="Commencés") aut <- gather(aut,"MOIS","AUT",3:26) aut$MOIS <- as.character(aut$MOIS) aut$MOIS <- str_sub(aut$MOIS,-6) com <- gather(com,"MOIS","COM",3:26) com$MOIS <- as.character(com$MOIS) com$MOIS <- str_sub(com$MOIS,-6) data_epci <- cbind(aut,com) data_epci <- data_epci[-c(5:7)] %>% arrange(CODE_EPCI,MOIS) %>% mutate_if (is.numeric, funs (cum12 = roll_sumr (., n = 12))) %>% mutate_at (vars (ends_with ("cum12")), funs (evo12 = 100 * . / lag (., 12) - 100)) %>% filter(MOIS=="202001") data_epci$CODE_EPCI <- str_sub(data_epci$CODE_EPCI,-9) data_epci$AUT_cum12 <- round(data_epci$AUT_cum12/1000,digits=1) data_epci$COM_cum12 <- round(data_epci$COM_cum12/1000,digits=1) data_epci$AUT_cum12 <- format(data_epci$AUT_cum12,big.mark = " ") data_epci$COM_cum12 <- format(data_epci$COM_cum12,big.mark = " ") data_epci$MOIS <- as.character(data_epci$MOIS) data_epci$MOIS <- zoo::as.yearmon(data_epci$MOIS, "%Y%m") rm(aut,com) gc() epci19 <- readOGR("P:/services/SIDDEE/PAD/Publications/Sitadel2/Locaux/PgmR/Locaux_résultats_chiffrés", layer="EPCI_19") epci19_bis <- spTransform(epci19, "+init=epsg:4326") epci19_int <- merge(epci19_bis,data_epci, by="CODE_EPCI") popup_aut <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois : %s milliers de m² autorisés
évolution : %.1f %%", epci19_int$EPCI, epci19_int$AUT_cum12, epci19_int$AUT_cum12_evo12) %>% lapply(htmltools::HTML) popup_com <- sprintf("%s
Cumul 12 derniers mois : %s milliers de m² commencés
évolution : %.1f %%", epci19_int$EPCI, epci19_int$COM_cum12, epci19_int$COM_cum12_evo12) %>% lapply(htmltools::HTML) rm(epci19,epci19_bis) gc() ``` Row {data-height=15} ------------------------------------------------------------------ Row {data-height=15} ------------------------------------------------------------------ ###
les surfaces sont exprimées en milliers de m², les évolutions désignent le rapport entre le volume total cumulé des douze derniers mois et celui des douze mois précédents.
Row {data-height=15} ------------------------------------------------------------------ ###
LOCAUX AUTORISÉS 
  HAUTS-de-FRANCE par EPCI
  Résultats à fin ```r data_epci[nrow(data_epci),3]```
évolution : douze derniers mois par rapport aux douze mois précédents
###
LOCAUX COMMENCÉS 
  HAUTS-de-FRANCE par EPCI
  Résultats à fin ```r data_epci[nrow(data_epci),3]```
évolution : douze derniers mois par rapport aux douze mois précédents
Row ------------------------------------------------------------------ ### ```{r epci_aut, echo=FALSE, fig.align="center"} # AUTORISES m <- leaflet() m <- addTiles(map = m, attribution = "DREAL Hauts-de-France") bins <- c(-150,-100,-75,-50,-25,0,25,50,75,100,150, Inf) tauporange <- c("#30291E","#877C69","#B7AC99","#D2C9B9","#E8E0D4", "#FFEB97","#FFC970","#FFA749","#FF7A16","#F84E00","#E50000") pal <- colorBin(tauporange, domain = data_epci$AUT_cum12_evo12, bins = bins) a <- addPolygons(map = m, data = epci19_int, fillColor = ~pal(AUT_cum12_evo12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = popup_aut, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "15px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) %>% addLegend(pal = pal, values = bins, opacity = 0.5, title = "évolution", position = "bottomleft", labFormat = labelFormat(suffix = "%")) a rm(a) ``` ### ```{r epci_com, echo=FALSE, fig.align="center"} # COMMENCES c <- addPolygons(map = m, data = epci19_int, fillColor = ~pal(COM_cum12_evo12), weight = 1, opacity = 3, color = "black", label = popup_com, labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "15px", direction = "auto"), fillOpacity = 0.5, highlight = highlightOptions(weight = 5,color = "#666", fillOpacity = 0.7, bringToFront = TRUE)) %>% addLegend(pal = pal, values = bins, opacity = 0.5, title = "évolution", position = "bottomleft", labFormat = labelFormat(suffix = "%")) c gc() # Réalisation : DREAL Hauts-de-France, Service Information, Développement Durable et Évaluation Environnementale - Pôle Atelier des Données - Unité Statistique - Nicolas LESCASTREYRES et Franck LEQUESNE ```