Premiers pas • didor

library(didor)
library(tidyverse)

utilisation de ce package

Les commandes les plus importantes de ce package sont datasets(), datafiles(), dido_search() et get_data(). dido_search() permet de chercher dans les données qui lui sont passées get_data() permet de télécharcher les données des datafiles passés en arguments.

La méthode :

regarder les datasets : datasets()
sélectionner les datasets : dido_search() et dplyr::filter()
récupérer les informations des datafiles associés à ces datasets: `datafiles()
sélectionner les datafiles intéressants: dido_search() et dplyr::filter()
verifier que les datafiles sont compatibles: columns()
télécharger les données: get_data()
les convertir: convert()

récupérer les données de consommation de gaz à la maille EPCI

regarder les datasets

result <- datasets()
knitr::kable(head(result, n = 2))

id	title	description	topic	tags	license	frequency	frequency_date	created_at	last_modified	weburl	views	caution	organization_id	organization_title	organization_description	organization_acronym	temporal_coverage_start	temporal_coverage_end	spatial_zones	spatial_granularity
6102466697d9291fc5ce2d70	Données locales de consommation d’électricité et de gaz naturel et de chaleur et de froid - adresse (à partir de 2018)	Données locales de consommation d’électricité, de gaz naturel et de chaleur et de froid - consommations annuelles et points de livraison d’électricité et de gaz naturel des bâtiments professionnels par grand secteur d’activité et de ceux du secteur résidentiel d’au moins 10 logements (ou avec une consommation de plus de 200 MWh pour le gaz naturel) à la maille adresse ; consommations annuelles et points de livraison de chaleur et de froid par grand secteur d’activité d’au moins 10 points de livraison ou ou avec une consommation de plus de 200 MWh à la maille adresse	Énergie	chaleur,consommation-d-energie,electricite,froid,gaz-naturel	fr-lo	annual	2021-10-01	2021-07-29T06:10:46.874Z	2023-03-24T07:48:53.596Z	https://data.statistiques.developpement-durable.gouv.fr:443/dido/beta-f53b3d76fcdd07ed9be7/?page=dataset&datasetId=6102466697d9291fc5ce2d70	8153	NA	60cf529307db02177dd00720	Bureau des statistiques de la demande d’énergie	Bureau des statistiques de la demande d’énergie	CGDD/SDES/SDSE/BSDE	2018-01-01	2021-12-31	country:fr	poi
610247f1e43667219cec5da8	Données locales de consommation d’électricité et de gaz naturel - région (à partir de 2018)	Données locales de consommation d’électricité et de gaz naturel - consommations annuelles et points de livraison d’électricité et de gaz naturel, répartis en cinq secteurs (agriculture, industrie, tertiaire, résidentiel et non affecté) ou selon le code NAF à 2 niveaux selon les cas, à la maille région	Énergie	consommation-d-energie,electricite,gaz-naturel	fr-lo	annual	2021-10-01	2021-07-29T06:17:21.584Z	2023-03-21T08:27:47.923Z	https://data.statistiques.developpement-durable.gouv.fr:443/dido/beta-f53b3d76fcdd07ed9be7/?page=dataset&datasetId=610247f1e43667219cec5da8	2525	NA	60cf529307db02177dd00720	Bureau des statistiques de la demande d’énergie	Bureau des statistiques de la demande d’énergie	CGDD/SDES/SDSE/BSDE	2018-01-01	2021-12-31	country:fr	fr:region

Utilisez view() pour regarder un peu les colonnes.

sélectionner les datasets

Pour sélectionner les datasets, vous pouvez utiliser les commandes dplyr comme dplyr::select() ou la commande dido_search() qui cherche le motif dans tous les champs chr du dataframe.

result <- datasets() %>% 
  dido_search('gaz') %>% 
  select(title)
knitr::kable(head(result))

title
Données locales de consommation d’électricité et de gaz naturel et de chaleur et de froid - adresse (à partir de 2018)
Données locales de consommation d’électricité et de gaz naturel - région (à partir de 2018)
Conjoncture mensuelle de l’énergie
Données locales de consommation d’électricité, de gaz naturel et de chaleur et de froid - IRIS (à partir de 2018)
Données locales de consommation d’électricité et de gaz naturel - EPCI (à partir de 2018)
Données locales de consommation d’électricité, de gaz naturel et de chaleur et de froid (période 2008-2017)

5 datasets correspondents à la recherche. Cherchons les datasets contenant ‘epci’ :

result <- datasets() %>% 
  dido_search('gaz') %>% 
  dido_search('epci') %>%
  select(title)
knitr::kable(result)

title
Données locales de consommation d’électricité et de gaz naturel - EPCI (à partir de 2018)

Nous n’avons plus qu’un seul datasets.

étudier les datafiles :

result <- datasets() %>% 
  dido_search('gaz') %>% 
  dido_search('epci') %>%
  datafiles() %>% 
  select(title)
knitr::kable(result)

title
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - électricité - année 2018
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - électricité - année 2019
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - électricité - année 2020
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - électricité - année 2021
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - gaz naturel - année 2021
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - gaz naturel- année 2018
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - gaz naturel- année 2019
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - gaz naturel- année 2020

Nous avons 6 datafiles dont 3 sur le gaz.

result <- datasets() %>% 
  dido_search('gaz') %>% 
  dido_search('epci') %>%
  datafiles() %>% 
  dido_search('gaz') %>%
  select(title)
knitr::kable(result)

title
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - gaz naturel - année 2021
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - gaz naturel- année 2018
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - gaz naturel- année 2019
Données de consommation et de points de livraison d’énergie à la maille EPCI - gaz naturel- année 2020

Nous avons réussi à filter 3 datafiles avec des données gaz à la maille EPCI, chacun traite d’une année de 2018 à 2020.

vérifier que les données de ces 3 datafiles sont homogènes.

result <- datasets() %>%
  dido_search('gaz') %>% 
  dido_search('epci') %>%
  datafiles() %>% 
  dido_search('gaz') %>%
  columns()
knitr::kable(result)

name	description	type	format	unit	nb of occurrences
ANNEE	Millésime des données	year	NA	n/a	4
CODE_CATEGORIE_CONSOMMATION	Catégorie de la consommation	string	NA	n/a	4
CODE_EIC	Code EIC (Energy Identification Code) de l’opérateur	string	NA	n/a	2
CODE_GRAND_SECTEUR	Code du grand secteur	string	NA	n/a	4
CODE_SECTEUR_NAF2	Code NAF à 2 positions du secteur (NAF rev2 2008)	string	NA	n/a	3
CODE_SECTEUR_NAF2_CODE	Code NAF à 2 positions du secteur (NAF rev2 2008) - Code NAF	string	NA	n/a	1
CODE_SECTEUR_NAF2_LIBELLE	Code NAF à 2 positions du secteur (NAF rev2 2008) - Libellé NAF	string	NA	n/a	1
CONSO	Consommation (en MWh)	number	NA	MWh	4
EPCI_CODE	Code de l’EPCI - Code de la zone	string	NA	n/a	4
EPCI_LIBELLE	Code de l’EPCI - Libellé de la zone	string	NA	n/a	4
FILIERE	Filière	string	NA	n/a	4
INDQUAL	Indice de qualité des données (en pourcent)	number	NA	pourcent	4
NB_IRIS_MASQUES	Nombre d’IRIS masqués	integer	NA	n/a	4
OPERATEUR	Nom de l’opérateur	string	NA	n/a	4
PART	Part de la consommation thermosensible dans le résidentiel (en pourcent)	number	NA	pourcent	4
PDL	Nombre de points de livraison	integer	NA	n/a	4
THERMOR	Thermosensibilité dans le résidentiel (en kWh/degré-jour)	number	NA	kWh/degré-jour	4

columns() nous indique que nous avons bien 3 datafiles et que les colonnes sont toutes communes au 3 datafiles sauf 1. Sans doute un ajout de colonne.

Vous pouvez regarder les fichiers annexes :

attachments <- datasets() %>%
  dido_search('gaz') %>% 
  dido_search('epci') %>%
  datafiles() %>% 
  dido_search('gaz') %>%
  attachments()
knitr::kable(head(attachments, n=2))

id	rid	title	description	published	url	created_at	last_modified	downloads
6102486fe436672220ec5da8	f04ed396-893a-46fb-92d5-431cfd890e7d	Liste des variables - électricité	Détail des variables - fichiers électricité	2020-10-01T00:00:00.000Z	https://data.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/dido/api/files/f04ed396-893a-46fb-92d5-431cfd890e7d	2021-07-29T06:22:06.191Z	2022-09-27T07:35:50.383Z	327
6102486fe436672220ec5da8	18aa94bb-d724-4672-9045-e1558b557734	Liste des variables - gaz	Détail des variables - fichiers gaz	2020-10-01T00:00:00.000Z	https://data.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/dido/api/files/18aa94bb-d724-4672-9045-e1558b557734	2021-07-29T06:22:07.878Z	2022-09-27T07:36:13.515Z	226

Et les télécharger :

datasets() %>%
  dido_search('gaz') %>% 
  dido_search('epci') %>%
  datafiles() %>% 
  dido_search('gaz') %>%
  attachments() %>%
  get_attachments(dest = tempdir())

télécharger les données

La commande get_data() s’occupe de télécharger les différents datafiles et les concatène.

data <- datasets() %>%
  dido_search('gaz') %>% 
  dido_search('epci') %>%
  datafiles() %>% 
  dido_search('gaz') %>%
  get_data()
#> 
Downloading: 10 B     
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knitr::kable(head(data, n = 2))

OPERATEUR	ANNEE	FILIERE	EPCI_CODE	EPCI_LIBELLE	CODE_CATEGORIE_CONSOMMATION	CODE_SECTEUR_NAF2	CODE_GRAND_SECTEUR	CONSO	PDL	INDQUAL	THERMOR	PART	NB_IRIS_MASQUES	CODE_EIC	CODE_SECTEUR_NAF2_CODE	CODE_SECTEUR_NAF2_LIBELLE
GRDF	2019	G	248400160	CC Aygues-Ouvèze en Provence (CCAOP)	ENT	85	T	541.77855	1	0	NA	NA	0	NA	NA	NA
GRDF	2019	G	248400160	CC Aygues-Ouvèze en Provence (CCAOP)	ENT	87	T	329.58031	1	0	NA	NA	0	NA	NA	NA

data contient maintenant les données des 3 datafiles sur le gaz à la maille EPCI

convertir les données numériques

Les données peuvent contenir des valeurs secrétisées se présentant sous la forme de la chaine secret, R ne peut donc pas deviner correctement le type des colonnes.

La commande convert() utilise les métadonnées de l’API pour réaliser la conversion, les données secrétisées sont retournées en NA

Testons cette conversion sur les ventes mensuelles de produits pétroliers depuis 2017 :

(data <- datasets() %>%
   dido_search("Données mensuelles.*pétroliers") %>%
   filter(temporal_coverage_start >= "2017-01-01") %>%
   datafiles() %>%
   dido_search("gazole routier") %>%
   get_data())
#> 
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#>  [38;5;246m# A tibble: 60 × 13 [39m
#>    ANNEE MOIS    SUPER_SANS_PLOMB SUPER_SANS_PLOMB_95 SUPER_SANS_PLOMB_95_E10
#>     [3m [38;5;246m<chr> [39m [23m  [3m [38;5;246m<chr> [39m [23m    [3m [38;5;246m<chr> [39m [23m             [3m [38;5;246m<chr> [39m [23m                [3m [38;5;246m<chr> [39m [23m                  
#>  [38;5;250m 1 [39m 2017  2017-11 583671           206971              237447                 
#>  [38;5;250m 2 [39m 2018  2018-04 652732           221168              268552                 
#>  [38;5;250m 3 [39m 2017  2017-01 516331           197700              204431                 
#>  [38;5;250m 4 [39m 2018  2018-02 529209           181969              224800                 
#>  [38;5;250m 5 [39m 2019  2019-10 735285.7         197209.5            355882.9               
#>  [38;5;250m 6 [39m 2020  2020-05 437680.6         112376.8            198083.4               
#>  [38;5;250m 7 [39m 2020  2020-06 667434.4         164916.5            317289.1               
#>  [38;5;250m 8 [39m 2021  2021-06 798671.4704      182105.786          397610.362             
#>  [38;5;250m 9 [39m 2017  2017-09 683669           251555              263472                 
#>  [38;5;250m10 [39m 2017  2017-10 608773           216741              241231                 
#>  [38;5;246m# ℹ 50 more rows [39m
#>  [38;5;246m# ℹ 8 more variables: SUPER_SANS_PLOMB_98 <chr>, SUPER_ETH_E85 <chr>, [39m
#>  [38;5;246m#   GAZOLE <chr>, FOD <chr>, FOL <chr>, GNR <chr>, GPL <chr>, [39m
#>  [38;5;246m#   CARBUREACTEUR <chr> [39m

Les variables sont toutes de type chr. Pour convertir ces données :

convert(data)
#> # A tibble: 60 × 13
#>    ANNEE MOIS    SUPER_SANS_PLOMB SUPER_SANS_PLOMB_95 SUPER_SANS_PLOMB_95_E10
#>    <chr> <chr>              <dbl>               <dbl>                   <dbl>
#>  1 2017  2017-11          583671              206971                  237447 
#>  2 2018  2018-04          652732              221168                  268552 
#>  3 2017  2017-01          516331              197700                  204431 
#>  4 2018  2018-02          529209              181969                  224800 
#>  5 2019  2019-10          735286.             197210.                 355883.
#>  6 2020  2020-05          437681.             112377.                 198083.
#>  7 2020  2020-06          667434.             164916.                 317289.
#>  8 2021  2021-06          798671.             182106.                 397610.
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#> 10 2017  2017-10          608773              216741                  241231 
#> # ℹ 50 more rows
#> # ℹ 8 more variables: SUPER_SANS_PLOMB_98 <dbl>, SUPER_ETH_E85 <dbl>,
#> #   GAZOLE <dbl>, FOD <dbl>, FOL <dbl>, GNR <dbl>, GPL <dbl>,
#> #   CARBUREACTEUR <dbl>

Attention, la conversion s’appuie sur l’usage des attributs qui sont perdues à la première manipulation des tibbles/dataframes. convert() doit être fait immédiatement après get_data()