forked from decoderleco/deces_europe
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997
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999
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# Attacher les Packages contenus dans les Library pour définir les namespaces
library(maptools)
library(rgdal)
library(tidyr)
library(maps)
library(eurostat)
library(dplyr)
library(stringr)
library(leaflet)
library(questionr)
library(ggplot2)
library(lubridate)
library(sf)
library(rnaturalearth)
library(rgeos)
library(rnaturalearthdata)
library(readr)
library(lsr)
library(reshape2)
library(purrr)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
##### Preparer les espaces de generation de donnees ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
# Créer les repertoires
if (!dir.exists("gen/csv")) dir.create("gen/csv")
if (!dir.exists("gen/images")) dir.create("gen/images")
if (!dir.exists("gen/rds")) dir.create("gen/rds")
##----------------------------------------------------------------------------##
#
#### recuperer les tables qui nous interessent chez EuroStat ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
# Demographie recensée au 1er janvier de chaque année (jusqu'en 2020 inclus)
# time = année du recensement,
# age = tranche d'âge,
# values = population dans cette tranche d'âge à la date time
a__original_es_pjan_le2020 <- a__f_downloadEuroStatIfNeeded(var = a__original_es_pjan_le2020,
euroStatFileName = "demo_pjan")
# Décès recensés au 1er janvier de chaque année (jusqu'en 2020 inclus)
# time = année du recensement,
# age = tranche d'âge des décès,
# values = population dans cette tranche d'âge à être décédée
a__original_es_deces_annuel_le2020 <- a__f_downloadEuroStatIfNeeded(var = a__original_es_deces_annuel_le2020,
euroStatFileName = "demo_magec")
# Décès par semaine (jusqu'en 2021 inclus)
# time = année du recensement,
# age = tranche d'âge des décès,
# sex
# values = population dans cette tranche d'âge à être décédée
a__original_es_deces_week <- a__f_downloadEuroStatIfNeeded(var = a__original_es_deces_week,
euroStatFileName = "demo_r_mwk_05") %>%
# Trier les lignes
arrange(geo, sex, time, age) %>%
# Reorganiser les colonnes
select(geo, sex, time, age, everything())
# Projections de population depuis 2019
# à télécharger manuellement car l'API ne fonctionne pas
# sert à récupérer les populations 2022 et 2023
a__original_es_proj <- read.csv("data/csv/proj_19np__custom_2224172_linear.csv") %>%
select(-DATAFLOW,-LAST.UPDATE,-freq,-unit,-OBS_FLAG) %>%
filter(sex != "T",
age != "TOTAL",
projection =="BSL") %>%
dplyr::rename(time = TIME_PERIOD,
population_proj = OBS_VALUE) %>%
mutate(time = as.Date(paste0(time,"-01-01")),
age = ifelse(age=="Y_GE100","Y_OPEN",age))
##----------------------------------------------------------------------------##
#
#### Recensement de la Population Européenne jusqu'en 2020 ou 2021 selon les pays ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
# Initialiser avec les données d'origine d'EuroStat
es_pjan <- a__original_es_pjan_le2020
# Renommer la colonne "values" en "population" et supprimer la colonne "unit" et freq
es_pjan <- es_pjan %>%
dplyr::rename(population = values) %>%
select(-unit,-freq)
# Filtrer :
# les totaux : sexe T (T = M+F) et age
# les UNKnown
es_pjan <- es_pjan %>%
filter(sex != "T",
age != "TOTAL",
age != "UNK")
##----------------------------------------------------------------------------##
#
#### Compléter la population avec les projections ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
es_pjan_2021 <- es_pjan %>% filter(time=="2021-01-01")
es_pjan_2021 <- es_pjan_2021 %>% inner_join(a__original_es_proj) %>%
mutate(erreur= (population_proj-population)/(population))
#On constate que les seules erreurs significatives concernent les naissances (Y_LT1, et les plus de 90 ans)
#On décide de prendre comme population 2022, la population constatée 2021 évoluée de l'évolution de
#la projection 2021 - 2022, pareil pour 2023 et 2024
proj_2022 <- a__original_es_proj %>% filter(time=="2022-01-01")
proj_2023 <- a__original_es_proj %>% filter(time=="2023-01-01")
proj_2024 <- a__original_es_proj %>% filter(time=="2024-01-01")
proj_2025 <- a__original_es_proj %>% filter(time=="2025-01-01")
proj_2022_2023 <- proj_2023 %>% mutate(time=time-years(1)) %>%
dplyr::rename(population_proj_suivante = population_proj) %>%
left_join (proj_2022) %>%
mutate(evol_pop2022_2023=(population_proj_suivante-population_proj)/population_proj)
proj_2023_2024 <- proj_2024 %>% mutate(time=time-years(1)) %>%
dplyr::rename(population_proj_suivante = population_proj) %>%
left_join (proj_2023) %>%
mutate(evol_pop2023_2024=(population_proj_suivante-population_proj)/population_proj)
proj_2024_2025 <- proj_2025 %>% mutate(time=time-years(1)) %>%
dplyr::rename(population_proj_suivante = population_proj) %>%
left_join (proj_2024) %>%
mutate(evol_pop2024_2025=(population_proj_suivante-population_proj)/population_proj)
es_pjan_2023 <- es_pjan %>% filter(time=="2022-01-01") %>%
left_join(proj_2022_2023) %>%
mutate(population_finale = ifelse(is.na(evol_pop2022_2023),population,population + evol_pop2022_2023*population),
time=time+years(1))
es_pjan_2024 <- es_pjan_2023 %>%
select (geo,sex,age,time,population_finale) %>%
dplyr::rename(population = population_finale) %>%
left_join(proj_2023_2024) %>%
mutate(population_finale = ifelse(is.na(evol_pop2023_2024),population,population + evol_pop2023_2024*population),
time=time+years(1))
es_pjan_2023 <- es_pjan_2023 %>%
select (geo,sex,age,time,population_finale) %>%
dplyr::rename(population = population_finale)
es_pjan_2024 <- es_pjan_2024 %>%
select (geo,sex,age,time,population_finale) %>%
dplyr::rename(population = population_finale)
es_pjan <- es_pjan %>%
rbind(es_pjan_2024)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_2021)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_2023)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_2024)
if (shallDeleteVars) rm(proj_2023_2024)
if (shallDeleteVars) rm(proj_2022_2023)
if (shallDeleteVars) rm(proj_2024)
if (shallDeleteVars) rm(proj_2023)
if (shallDeleteVars) rm(proj_2022)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
#### Calculer l'Age max par pays et année de rencensement ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
# Retirer le Y de l'age et le transformer en numérique
es_pjan_age <- es_pjan %>%
filter(age != "Y_LT1",
age != "Y_OPEN") %>%
mutate(age = as.double(str_sub(age, 2, length(age))))
# Calculer l'Age max par pays et année de rencensement
es_age_max_pop <- es_pjan_age %>%
group_by(geo,
time) %>%
summarise(age_max = base::max(age))
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_age)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
#### Deces par pays, année de recensement (jusqu'en 2020 seulement) et tranche d'age de deces ####
#
# Voici les colonnes que l'on va petit à petit ajouter dans la variable "es_deces_annuels" :
#
# geo : Indicatif du pays
# time : Année du recensement (Ex. 2013-01-01)
# population : Population du pays
# pop2020 : Population lors du recensement 2020-01-01
# deces : Nombre de deces enregistrés durant l'année du recensement (2013)
# deces_theo_si_pop_2020 : Décès théoriques qu'il y aurait dû avoir en 2020
# deces2020 : Décès réels observés en 2020
# deces_theo_du_pays_si_pop_FR_2020 : Décès que le pays aurait eu s'il avait la population de la France en 2020
# Devrait s'appeler : deces_theo_du_pays_si_pop_FR_2020
# surmortalite2020 : Augmentation des décès entre 2019 et 2020 (AC)
# Devrait s'appeler : surmortalite2020
# location : Nom du pays
# zone : Est, Ouest
#
##----------------------------------------------------------------------------##
# Initialiser es_deces_annuels que l'on complètera au fur et à mesure dans le fichier
b__es_deces_et_pop_par_annee <- a__original_es_deces_annuel_le2020
# Filtrer age
b__es_deces_et_pop_par_annee <- b__es_deces_et_pop_par_annee %>%
dplyr::rename(deces=values) %>%
select(-unit,-freq) %>%
filter( sex != "T",
age != "TOTAL",
age != "UNK")
##----------------------------------------------------------------------------##
#
## Recuperer lignes (pays, recensement) pour lesquels l'âge max des décès est inférieur à 89 ans ##
#
##----------------------------------------------------------------------------##
# Enlever le Y de l'age et le transformer en numérique
es_deces_annuel_age <- b__es_deces_et_pop_par_annee %>%
filter(age !="Y_LT1") %>%
filter(age !="Y_OPEN") %>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EU") %>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EEA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EFT") %>%
mutate(age = as.double(str_sub(age, 2, length(age))))
# Age max des deces par population, année de recensement
es_deces_annuel_age_max <- es_deces_annuel_age %>%
group_by(geo,
time) %>%
summarise(age_max = base::max(age))
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_annuel_age)
# Recuperer lignes pays, recensement pour lesquels l'âge max des décès est inférieur à 89 ans
es_deces_annuel_pb_age_max_deces <- es_deces_annuel_age_max %>%
filter(age_max < 89) %>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EU") %>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EEA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EFT") %>%
dplyr::rename (age_max_deces=age_max)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_annuel_age_max)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
## Recuperer lignes (pays, recensement) pour lesquels l'âge max des vivants est inférieur à 89 ans ##
#
##----------------------------------------------------------------------------##
# Récupérer les pays dont l'âge max de la population est < à 89 ans
es_pjan_pb_age_max_pop <- es_age_max_pop %>%
filter(age_max < 89) %>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EU")%>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EEA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EFT")%>%
dplyr::rename (age_max_pop = age_max)
if (shallDeleteVars) rm(es_age_max_pop)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
## Concaténer pays, recensements pour lesquels l'âge max des deces ou des vivants est de moins de 89 ans ##
#
##----------------------------------------------------------------------------##
es_pb_age_max <- full_join(es_deces_annuel_pb_age_max_deces,
es_pjan_pb_age_max_pop,
by=c("geo", "time"))
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_annuel_pb_age_max_deces)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_pb_age_max_pop)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
## Retirer les lignes correspondant à des totaux et l'Italie avant 1981 (données incomplètes ?) ##
#
##----------------------------------------------------------------------------##
# on filtre les vivants et les décès sur les zones geographiques "spéciales"
# correspondant à des regroupements ou des totaux
es_pjan<- es_pjan %>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EU")%>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EEA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EFT") %>%
filter(geo!="DE_TOT") %>%
filter(geo!="TR")
b__es_deces_et_pop_par_annee <- b__es_deces_et_pop_par_annee %>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EU")%>%
filter(str_sub(geo,1,2)!="EA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EEA") %>%
filter(str_sub(geo,1,3)!="EFT") %>%
filter(geo!="DE_TOT")%>%
filter(geo!="TR")
# On enleve les données de l'Italie, car les deces annuels n'étaient pas comptabilisés avant 1985 (AC) ?
es_pjan <- es_pjan %>%
filter(!(geo == "IT" & time <= "1981-01-01"))
b__es_deces_et_pop_par_annee <- b__es_deces_et_pop_par_annee %>%
filter(!(geo == "IT" & time <= "1981-01-01"))
# On ne garde que ceux qui ont 84 et on enlève les ligne "TR"
es_pb_age_max_deces_84 <- es_pb_age_max %>%
filter(age_max_deces == 84 | age_max_pop == 84 ) %>%
filter(geo != "TR")
if (shallDeleteVars) rm(es_pb_age_max)
#### traitement des tables de pop
#table de pop : on partitionne en deux tables :
#celle avec les couples (geo, time) traites en age quinquennal jusqu'à 90+
#celle avec les couples (geo, time) traites en age quinquennal jusqu'à 85+
# Ajouter les colonnes population par tranche d'age et sexe de es_pjan
es_pb_age_max_85_pjan <- es_pb_age_max_deces_84 %>%
left_join(es_pjan)
# Mettre dans es_pjan90, les lignes de es_pjan qui ne sont pas dans es_pjan85
es_pjan90 <- es_pjan %>%
anti_join(es_pb_age_max_85_pjan)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
##### Ajouter une colonne agequinq correspondant à la tranche d'âge ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
## traitement de es_pb_age_max_85_pjan ##
# Ajouter une colonne avec la tranche d'âge quinquennale jusqu'à 85
es_pjan85_quinq <- a__f_quinquenisation(es_pb_age_max_85_pjan, shallGroup_ge85 = TRUE)
# Ne garder que la colonne population
es_pjan85_quinq <- es_pjan85_quinq %>%
group_by(geo, sex, agequinq, time) %>%
summarise(population=sum(population))
if (shallDeleteVars) rm(es_pb_age_max_85_pjan)
## traitement de es_pjan90 ##
# Ajouter une colonne avec la tranche d'âge quinquennale
es_pjan90_quinq <- a__f_quinquenisation(es_pjan90, shallGroup_ge85 = FALSE)
# Synthetiser et ne garder que la colonne population
es_pjan90_quinq <- es_pjan90_quinq %>%
group_by(geo, sex, agequinq, time) %>%
summarise(population = sum(population))
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan90)
### traitement des tables de deces ##
#table de deces : on partitionne en deux tables : celle avec les couples (geo, time) traites en age quinquennal jusqu'à 90+
#celle vec les couples (geo, time) traites en age quinquennal jusqu'à 85+
es_deces_annuel_age85 <- es_pb_age_max_deces_84 %>%
left_join(b__es_deces_et_pop_par_annee) %>%
filter(!is.na(age))
#prendre tous ceux qu'on n'a pas déjà pris dans les 85
es_deces_annuel_age90 <- b__es_deces_et_pop_par_annee %>%
anti_join(es_deces_annuel_age85)
if (shallDeleteVars) rm(es_pb_age_max_deces_84)
if (shallDeleteVars) rm(b__es_deces_et_pop_par_annee)
### traitement de deces_annuel_age85 ###
#mettre en age quinquennal
# Ajouter une colonne avec la tranche d'âge quinquennale jusqu'à 85
es_deces_annuel_age85_quinq <- a__f_quinquenisation(es_deces_annuel_age85, shallGroup_ge85 = TRUE)
es_deces_annuel_age85_quinq <- es_deces_annuel_age85_quinq %>%
group_by(geo, sex, agequinq, time) %>%
summarise(deces=sum(deces))
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_annuel_age85)
## traitement de deces_annuel_age90 #
# Ajouter une colonne avec la tranche d'âge quinquennale
es_deces_annuel_age90_quinq <- a__f_quinquenisation(es_deces_annuel_age90, shallGroup_ge85 = FALSE)
es_deces_annuel_age90_quinq <- es_deces_annuel_age90_quinq %>%
group_by(geo, sex, agequinq, time) %>%
summarise(deces=sum(deces))
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_annuel_age90)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
##### on concatene les tables 85 et 90 et on sauvegarde ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
es_deces_annuel_agequinq_le2020 <- bind_rows(es_deces_annuel_age90_quinq, es_deces_annuel_age85_quinq) %>%
# Trier les lignes selon les colonnes
arrange(geo, agequinq, sex, time)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_annuel_age90_quinq)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_annuel_age85_quinq)
es_pjan_quinq <- bind_rows(es_pjan90_quinq, es_pjan85_quinq) %>%
# Trier les lignes selon les colonnes
arrange(geo, agequinq, sex, time)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan85_quinq)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan90_quinq)
# es_pjan_quinq indique la population pour chaque pays, chaque recensement, chaque tranche d'age
# avec les tranches Y_GE85 et Y_GE90
write.table(es_pjan_quinq, "gen/csv/Eurostat_pjanquinq.csv", row.names=FALSE, sep="t", dec=",", na=" ")
saveRDS(es_pjan_quinq, file="gen/rds/Eurostat_pjanquinq.RDS")
##----------------------------------------------------------------------------##
#
##### on joint les deces et les populations ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
es_deces_et_pop_annuel_by_agequinq <- es_deces_annuel_agequinq_le2020 %>%
inner_join(es_pjan_quinq, by=c("sex", "geo", "agequinq", "time"))
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_annuel_agequinq_le2020)
#ajouter la population de l'annee 2020 correspondant du pays dans chaque pays*sexe*age*annee
es_pjan_quinq_2020 <- es_pjan_quinq %>%
filter(time == "2020-01-01") %>%
dplyr::rename(pop2020=population) %>%
select(-time)
es_pjan_quinq_2020_ge85 <- es_pjan_quinq_2020 %>%
filter(agequinq %in% c("Y_GE90", "Y85-89"))
es_pjan_quinq_2020_ge85_85 <- es_pjan_quinq_2020_ge85 %>%
mutate(agequinq="Y_GE85") %>%
group_by(geo, sex, agequinq) %>%
summarise(pop2020=sum(pop2020))
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_quinq_2020_ge85)
es_pjan_quinq_2020_popTot <- bind_rows(es_pjan_quinq_2020, es_pjan_quinq_2020_ge85_85) %>%
# Trier les lignes selon les colonnes
arrange(geo, agequinq, sex)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_quinq_2020)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_quinq_2020_ge85_85)
es_deces_et_pop_annuel_by_agequinq <- es_deces_et_pop_annuel_by_agequinq %>%
left_join(es_pjan_quinq_2020_popTot, by=c("sex", "geo", "agequinq"))
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_quinq_2020_popTot)
es_deces_et_pop_annuel_by_agequinq <- es_deces_et_pop_annuel_by_agequinq %>%
filter(str_sub(geo, 1, 2) != "EU") %>%
filter(str_sub(geo, 1, 2) != "EA") %>%
filter(str_sub(geo, 1, 3) != "EEA") %>%
filter(geo != "EFTA") %>%
filter(geo != "DE_TOT") %>%
filter(geo != "AD") %>%
filter(geo != "BA")
#ctrlx
##----------------------------------------------------------------------------##
#
# Début de création de la variable "es_deces_complet"
#
# Voici les colonnes que l'on va petit à petit ajouter dans la variable "es_deces_complet" :
#
# agequinq : Tranche d'âge quinquennale (tranche de 5 ans)
# sex : Sexe
# geo : Indicatif du pays
# time : Année du recensement (Ex. 2013-01-01)
# population : Population du pays
# pop2020 : Population lors du recensement 2020-01-01
# deces_theo_si_pop_2020 : Décès théoriques qu'il y aurait dû avoir avec la population du pays en 2020
# deces2020 : Décès réels observés en 2020 (obtenu par agrégation des deces par semaine 2020)
# pop_france2020 : Population française en 2020 (sum(pop2020) après filtrage des lignes de la France)
# deces_theo_du_pays_si_pop_FR_2020 : Décès que le pays aurait eu s'il avait la population de la France en 2020
# Devrait s'appeler : deces_theo_du_pays_si_pop_FR_2020
# location : Nom du pays
# zone : Est, Ouest
#
##----------------------------------------------------------------------------##
#récupération des décès 2020
deces2020 <- es_deces_et_pop_annuel_by_agequinq %>%
filter(time=="2020-01-01") %>%
dplyr::rename(deces2020=deces) %>%
select(-population,-time,-pop2020)
#jointure des deces theoriques qu'on aurait dû avoir en 2020
b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq <- es_deces_et_pop_annuel_by_agequinq %>%
left_join(deces2020,
by=c("sex", "geo", "agequinq"))
##----------------------------------------------------------------------------##
#
#### Recuperer les deces 2023 grace au fichier par semaine d'EuroStat ####
# et le concaténer aux deces annuel qui ne va que jusqu'en 2021
#
##----------------------------------------------------------------------------##
#Deces par tranche d'age quinquenal, par pays européen, par semaine, depuis les années 19xx
es_deces_week <- a__original_es_deces_week
es_deces_week$time <- as.character(a__original_es_deces_week$time)
#isoler l'année 2023
es_deces_week_2023 <- es_deces_week %>%
filter(str_sub(time, 1, 4) == "2023")
# Creer une colonne deces2023Corriges : On ne prend que 1/7 pour la semaine 01, car le 01/01/2023 est un dimanche
es_deces_week_2023 <- es_deces_week_2023 %>%
mutate(deces2023Corriges = if_else(as.numeric(strftime(time, format = "%V")) == "01",
floor(values*1/7),
values))
# Corriger la colonne deces2023Corriges : On ne prend que 7/7 pour la semaine 52, car le 31/12/2023 est un dimanche
es_deces_week_2023 <- es_deces_week_2023 %>%
mutate(deces2023Corriges=if_else(as.numeric(strftime(time, format = "%V"))== "52",
floor(deces2023Corriges*7/7),
deces2023Corriges))
#Regrouper par age, sexe, geo et mettre ça dans deces2023 (= deces 2023 par age, sexe, pays)
es_deces_2023_tot_by_agequinq_sex_geo <- es_deces_week_2023 %>%
group_by(geo, sex, age) %>%
summarise(deces2023 = sum(deces2023Corriges))
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_week_2023)
#renommer la colonne age en agequinq, car c'est des tranches de 5 ans
es_deces_2023_tot_by_agequinq_sex_geo <- es_deces_2023_tot_by_agequinq_sex_geo %>%
dplyr::rename(agequinq = age)
#Memoriser les deces 2023 des plus de 85 ans
es_deces_2023_tot_ge85 <- es_deces_2023_tot_by_agequinq_sex_geo %>%
filter(agequinq %in% c("Y_GE90", "Y85-89"))
# Synthetiser par pays, sexe et indiquer que tout ça, ce sont les > 85
es_deces_2023_ge85_by_geo_sex <- es_deces_2023_tot_ge85 %>%
group_by(geo, sex) %>%
summarise(deces2023=sum(deces2023)) %>%
mutate(agequinq="Y_GE85")
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2023_tot_ge85)
#Ajouter les lignes des plus de 85 ans (on a donc à la fois les tranches Y_GE90 et Y_GE85 (qui inclut aussi le Y_GE90)
es_deces_2023_tot_ge85_ge90 <- bind_rows(es_deces_2023_tot_by_agequinq_sex_geo,
es_deces_2023_ge85_by_geo_sex)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2023_ge85_by_geo_sex)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
#### Recuperer les deces 2022 grace au fichier par semaine d'EuroStat ####
# et le concaténer aux deces annuel qui ne va que jusqu'en 2020
#
##----------------------------------------------------------------------------##
#Deces par tranche d'age quinquenal, par pays européen, par semaine, depuis les années 19xx
es_deces_week <- a__original_es_deces_week
es_deces_week$time <- as.character(a__original_es_deces_week$time)
#isoler l'année 2022
es_deces_week_2022 <- es_deces_week %>%
filter(str_sub(time, 1, 4) == "2022")
# Creer une colonne deces2022 Corriges : On ne prend que 2/7 pour la semaine 01, car le 01/01/2022 est un samedi
es_deces_week_2022 <- es_deces_week_2022 %>%
mutate(deces2022Corriges = if_else(as.numeric(strftime(time, format = "%V")) == "01",
floor(values*2/7),
values))
# Corriger la colonne deces2022Corriges : On ne prend que 6/7 pour la semaine 52, car le 31/12/2022 est un samedi
es_deces_week_2022 <- es_deces_week_2022 %>%
mutate(deces2022Corriges=if_else(as.numeric(strftime(time, format = "%V")) == "52",
floor(deces2022Corriges*6/7),
deces2022Corriges))
#Regrouper par age, sexe, geo et mettre ça dans deces2022 (= deces 2022 par age, sexe, pays)
es_deces_2022_tot_by_agequinq_sex_geo <- es_deces_week_2022 %>%
group_by(geo, sex, age) %>%
summarise(deces2022 = sum(deces2022Corriges))
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_week_2022)
#renommer la colonne age en agequinq, car c'est des tranches de 5 ans
es_deces_2022_tot_by_agequinq_sex_geo <- es_deces_2022_tot_by_agequinq_sex_geo %>%
dplyr::rename(agequinq = age)
#Memoriser les deces 2022 des plus de 85 ans
es_deces_2022_tot_ge85 <- es_deces_2022_tot_by_agequinq_sex_geo %>%
filter(agequinq %in% c("Y_GE90", "Y85-89"))
# Synthetiser par pays, sexe et indiquer que tout ça, ce sont les > 85
es_deces_2022_ge85_by_geo_sex <- es_deces_2022_tot_ge85 %>%
group_by(geo, sex) %>%
summarise(deces2022=sum(deces2022)) %>%
mutate(agequinq="Y_GE85")
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2022_tot_ge85)
#Ajouter les lignes des plus de 85 ans (on a donc à la fois les tranches Y_GE90 et Y_GE85 (qui inclut aussi le Y_GE90)
es_deces_2022_tot_ge85_ge90 <- bind_rows(es_deces_2022_tot_by_agequinq_sex_geo,
es_deces_2022_ge85_by_geo_sex)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2022_ge85_by_geo_sex)
##----------------------------------------------------------------------------##
#
# Remplissage de la variable "es_deces_complet"
#
##----------------------------------------------------------------------------##
#ajout des deces 2021 et 2022 qui viennent d'être calculés aux deces annuels
# Filtrer les lignes des Totaux
es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_2023_tot_ge85_ge90 %>%
filter(sex != "T" & agequinq != "TOTAL" & agequinq != "UNK")
es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_2022_tot_ge85_ge90 %>%
filter(sex != "T" & agequinq != "TOTAL" & agequinq != "UNK")
# Indiquer que ces deces sont ceux du recensement 2023
es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows %>%
mutate(time = as.Date("2023-01-01"),
deces = deces2023) %>%
select(-deces2023)
es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows %>%
mutate(time = as.Date("2022-01-01"),
deces = deces2022) %>%
select(-deces2022)
#synthetiser
es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows %>%
group_by(geo, sex, agequinq, time) %>%
summarise(deces = sum(deces))
es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows %>%
group_by(geo, sex, agequinq, time) %>%
summarise(deces = sum(deces))
# Créer les lignes de population correspondant à 2023 (par duplication de celles de 2019 + adaptations)
es_pop2023_by_agequinq <- b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq %>%
# Prendre les lignes 2019
filter(time == "2019-01-01") %>%
# Retirer toutes les colonnes inutiles dont population (qui est la population 2019) que l'on va
# re-initialiser avec la population 2023
select(-deces, -time, -population)
# Récupérer la pop 2023
es_pjan_quinq_2023 <- es_pjan_quinq %>%
filter(time == "2023-01-01")
# Récupérer la pop 2022
es_pjan_quinq_2022 <- es_pjan_quinq %>%
filter(time == "2022-01-01")
# Ajouter les colonnes population et pop2020 correspondant à 2020
es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows %>%
left_join(es_pop2023_by_agequinq) %>%
filter(!is.na(pop2020))
es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows %>%
left_join(es_pop2023_by_agequinq) %>%
filter(!is.na(pop2020))
# Ajouter les colonnes population et pop2023 correspondant à 2023 et 2022
es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows %>%
left_join(es_pjan_quinq_2023)
es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows %>%
left_join(es_pjan_quinq_2022)
#remplir les blancs de 2023 et 2022 avec 2020 (il reste surtout l'arménie)
es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows %>%
mutate(population=ifelse(is.na(population),pop2020,population))
es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows %>%
mutate(population=ifelse(is.na(population),pop2020,population))
#sélectionner les pays pour lesquels il n'y a pas de données annuelles 2022
selection_2022 <- b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq %>%
filter(time=="2022-01-01",sex=="M",agequinq=="Y65-69")
es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows <- es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows %>%
filter(!(geo %in% selection_2022$geo))
if (shallDeleteVars) rm(selection_2023)
#Ajouter les données 2023 et 2022
b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq <- b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq %>%
bind_rows(es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows) %>%
bind_rows(es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows) %>%
# trier les lignes selon les colonnes suivantes
arrange(geo, sex, agequinq, time)
# Reorganiser les colonnes
b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq <- b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq %>%
select(geo:time | population | pop2020 | deces | deces2020 | everything() )
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_et_pop_annuel_by_agequinq)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2023_tot_ge85_ge90)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2022_tot_ge85_ge90)
if (shallDeleteVars) rm(es_pop2023_by_agequinq)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_et_pop_2023_par_agequinq_for_bind_rows)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_et_pop_2022_par_agequinq_for_bind_rows)
#
##### Gestion de l'Allemagne pour laquelle il manque les donnees sexuees et des moins de 40 ans en 2023 et 2022 #####
#
#extraire les données de l'Allemagne
es_deces_2023_tot_DE <- es_deces_2023_tot_by_agequinq_sex_geo %>%
filter(geo == "DE")
es_deces_2022_tot_DE <- es_deces_2022_tot_by_agequinq_sex_geo %>%
filter(geo == "DE")
#recuperation de la repartition de deces des moins de 40 en 2019 en Allemagne
es_deces_complet_DE <- b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq %>%
filter(geo == "DE") %>%
filter(time == "2019-01-01") %>%
group_by(geo, sex, agequinq, time) %>%
summarise(population=sum(population),
deces=sum(deces))
#Ajouter une colonne avec la proportion des deces / aux deces des moins de 40 ans
es_deces_complet_DE <- es_deces_complet_DE %>%
mutate (tauxmortalite = (deces)/population) %>%
select(-population,-deces,-time)
#récupération de la pop 2023 allemande
es_pjan_quinq_de_2023_2022 <- es_pjan_quinq_2023 %>% rbind(es_pjan_quinq_2022) %>% filter(geo=="DE"&time>="2023-01-01")
es_deces_complet_DE <- es_pjan_quinq_de_2023_2022 %>% left_join(es_deces_complet_DE)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_quinq_2022)
#extraire les moins de 40 ans
es_deces_complet_DE_lt40 <- es_deces_complet_DE %>%
filter(agequinq %in% c("Y_LT5", "Y5-9", "Y10-14", "Y15-19", "Y20-24", "Y25-29", "Y30-34", "Y35-39"))
#Application de la repartion des deces 2019 des moins de 40 ans a 2023
es_deces_complet_DE_lt40 <- es_deces_complet_DE_lt40 %>%
mutate (deces = tauxmortalite * population)
#supprimer la colonne partdecesmoins40
es_deces_complet_DE_lt40 <- es_deces_complet_DE_lt40 %>%
select(-tauxmortalite)
#supprimer les UNKnown et TOTAL
es_deces_2023_tot_DE <- es_deces_2023_tot_DE %>%
filter(agequinq!="UNK", agequinq != "TOTAL")
es_deces_2022_tot_DE <- es_deces_2022_tot_DE %>%
filter(agequinq!="UNK", agequinq != "TOTAL")
#concatener les F dans les M et remplacer les T
#Division par 2 du total pour chaque sexe
es_deces_2023_tot_DE_M <- es_deces_2023_tot_DE %>%
mutate (sex="M", deces = deces2023/2)
es_deces_2023_tot_DE_F <- es_deces_2023_tot_DE %>%
mutate (sex="F", deces = deces2023/2)
es_deces_2023_tot_DE <- es_deces_2023_tot_DE_M %>%
rbind(es_deces_2023_tot_DE_F) %>% mutate(time=as.Date("2023-01-01"))
es_deces_2023_tot_DE<-es_deces_2023_tot_DE %>%
select(-deces2023)%>%
left_join(es_pjan_quinq_de_2023_2022)
es_deces_2022_tot_DE_M <- es_deces_2022_tot_DE %>%
mutate (sex="M", deces = deces2022/2)
es_deces_2022_tot_DE_F <- es_deces_2022_tot_DE %>%
mutate (sex="F", deces = deces2022/2)
es_deces_2022_tot_DE <- es_deces_2022_tot_DE_M %>%
rbind(es_deces_2022_tot_DE_F) %>% mutate(time=as.Date("2022-01-01"))
es_deces_2022_tot_DE<-es_deces_2022_tot_DE %>%
select(-deces2022)%>%
left_join(es_pjan_quinq_de_2023_2022)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_quinq_de_2023_2022)
#concaténer les lignes à ajouter
es_deces_2023_2022_tot_DE <- es_deces_2023_tot_DE %>%
rbind(es_deces_2022_tot_DE) %>%
rbind(es_deces_complet_DE_lt40)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_complet_DE_lt40)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2023_tot_DE_M)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2023_tot_DE_F)
# Prendre 2019
es_deces_2019_complet_DE <- b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq %>%
filter(geo == "DE") %>%
filter(time == "2019-01-01") %>%
select(geo, sex, agequinq, pop2020, deces2020)
# Joindre la colonne pop2020
es_deces_2023_2022_tot_DE <- es_deces_2023_2022_tot_DE %>%
left_join(es_deces_2019_complet_DE)
es_deces_2022_tot_DE <- es_deces_2023_2022_tot_DE %>% filter(time =="2022-01-01")
#Ajouter les lignes de l'Allemagne 2023 et 2022
b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq <- b__es_deces_et_pop_par_annee_agequinq %>%
rbind(es_deces_2022_tot_DE)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_complet_DE)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2019_complet_DE)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2023_tot_by_agequinq_sex_geo)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2023_tot_DE)
if (shallDeleteVars) rm(es_pjan_quinq_2023)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2023_2022_tot_DE)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2022_tot_DE)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2022_tot_DE_F)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2022_tot_DE_M)
if (shallDeleteVars) rm(es_deces_2022_tot_by_agequinq_sex_geo)
if (shallDeleteVars) rm()
if (shallDeleteVars) rm()
if (shallDeleteVars) rm()
##----------------------------------------------------------------------------##
#
#### Récupérer les données anglaises ####
#
##----------------------------------------------------------------------------##
#récupérer les populations annuelles
population_england <- read.csv("data/csv/population_england.csv")
population_ireland <- read.csv("data/csv/population_ireland.csv")
population_northern_ireland <- read.csv("data/csv/population_northern_ireland.csv")
population_scotland <- read.csv("data/csv/population_scotland.csv")
population_wales <- read.csv("data/csv/population_wales.csv")
#mettre les populations annuelles en lignes
col_population_england <- colnames(population_england)
population_england <- melt(population_england,id.vars = 'Age',measure.vars = col_population_england[col_population_england!='Age'])
population_england <- population_england %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(population = value) %>%
mutate(geo="EN")
col_population_ireland <- colnames(population_ireland)
population_ireland <- melt(population_ireland,id.vars = 'Age',measure.vars = col_population_ireland[col_population_ireland!='Age'])
population_ireland <- population_ireland %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(population = value)%>%
mutate(geo="IR")
col_population_northern_ireland <- colnames(population_northern_ireland)
population_northern_ireland <- melt(population_northern_ireland,id.vars = 'Age',measure.vars = col_population_northern_ireland[col_population_northern_ireland!='Age'])
population_northern_ireland <- population_northern_ireland %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(population = value)%>%
mutate(geo="NI")
col_population_scotland <- colnames(population_scotland)
population_scotland <- melt(population_scotland,id.vars = 'Age',measure.vars = col_population_scotland[col_population_scotland!='Age'])
population_scotland <- population_scotland %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(population = value)%>%
mutate(geo="SC")
col_population_wales <- colnames(population_wales)
population_wales <- melt(population_wales,id.vars = 'Age',measure.vars = col_population_wales[col_population_wales!='Age'])
population_wales <- population_wales %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(population = value)%>%
mutate(geo="WA")
#récupérer les décès annuels
deces_england <- read.csv("data/csv/deces_england.csv")
deces_ireland <- read.csv("data/csv/deces_ireland.csv")
deces_northern_ireland <- read.csv("data/csv/deces_northern_ireland.csv")
deces_scotland <- read.csv("data/csv/deces_scotland.csv")
deces_wales <- read.csv("data/csv/deces_wales.csv")
#mettre les décès annuels en ligne
col_deces_england <- colnames(deces_england)
deces_england <- melt(deces_england,id.vars = 'Age',measure.vars = col_deces_england[col_deces_england!='Age'])
deces_england <- deces_england %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(deces = value) %>%
mutate(geo="EN")
col_deces_ireland <- colnames(deces_ireland)
deces_ireland <- melt(deces_ireland,id.vars = 'Age',measure.vars = col_deces_ireland[col_deces_ireland!='Age'])
deces_ireland <- deces_ireland %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(deces = value)%>%
mutate(geo="IR")
col_deces_northern_ireland <- colnames(deces_northern_ireland)
deces_northern_ireland <- melt(deces_northern_ireland,id.vars = 'Age',measure.vars = col_deces_northern_ireland[col_deces_northern_ireland!='Age'])
deces_northern_ireland <- deces_northern_ireland %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(deces = value)%>%
mutate(geo="NI")
col_deces_scotland <- colnames(deces_scotland)
deces_scotland <- melt(deces_scotland,id.vars = 'Age',measure.vars = col_deces_scotland[col_deces_scotland!='Age'])
deces_scotland <- deces_scotland %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(deces = value)%>%
mutate(geo="SC")
col_deces_wales <- colnames(deces_wales)
deces_wales <- melt(deces_wales,id.vars = 'Age',measure.vars = col_deces_wales[col_deces_wales!='Age'])
deces_wales <- deces_wales %>% mutate(time = str_sub(variable,2,11)) %>%
mutate(time = as.Date(time, format = "%Y . %m . %d")) %>%
select(-variable) %>%
dplyr::rename(deces = value)%>%
mutate(geo="WA")
#regrouper les populations