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Dans le cadre du projet R de la formation en Data Science pour l’Actuariat, on continue à explorer les données sur data.gouv, par exemple https://data.gouv.fr/fr/datasets/impots-locaux/, sur les impôts locaux. C'est ce que Nicolas Jaudel avait proposé,library(sp)tax_hab=read.csv("http://freakonometrics.free.fr/F7815_taxe_hab.csv", col.names=c("CODDPT", "LIBDPT","E2001", "E2002","E2003","E2004","E2005", "E2006","E2007","E2008","E2009", "E2010"), header=FALSE, dec=",", sep=";", stringsAsFactors = FALSE)On va extraire une information intéressante, par exemple la variation du taux moyen pour la taxe d'habitation, sur 10 ans,tax_hab$taux_evo=tax_hab$E2010/tax_hab$E2001-1Pour la carte des départements, on peut aller récupérer un fond de carte sur biogeo.ucdavis.edu.download.file("http://freakonometrics.free.fr/FRA_adm2.rds","FRA_adm2.rds")FR=readRDS("FRA_adm2.rds")donnees_carte=data.frame(FR@data)donnees_carte=cbind(donnees_carte,"taux_evo"=0)for (i in 1:96){donnees_carte[i,"taux_evo"]=tax_hab[tax_hab$CODDPT==donnees_carte$CCA_2[i],'taux_evo']*100}On a ainsi toutes les données, et on peut faire une cartelibrary(cartography)cols &#60;- rev(carto.pal(pal1 = "red.pal",n1 = 10,pal2="green.pal",n2=10))plot(FR, col = "grey", border = "gray1", bg="#A6CAE0",xlim=c(-5.2,12))choroLayer(spdf = FR,df = donnees_carte,var = "taux_evo",breaks = seq(-30,70,5),col = cols,legend.pos = "topright",legend.title.txt = "Evolution",legend.values.rnd = 2,add = TRUE)