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# Installation et chargement des packages nécessaires
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if (!require("readxl")) {
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install.packages("readxl")
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}
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if (!require("ggplot2")) {
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install.packages("ggplot2")
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}
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if (!require("dplyr")) {
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install.packages("dplyr")
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}
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library(readxl)
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library(ggplot2)
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library(dplyr)
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# Importation des données depuis le fichier Excel
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donnees_medailles <- read_excel("Projet JOs/Porjet_JO.xlsx",
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sheet = "Travail_medailles")
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# Vérifier si les données contiennent la discipline
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if("Discipline" %in% colnames(donnees_medailles)) {
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# Compter le nombre de médailles par discipline
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medailles_par_discipline <- donnees_medailles %>%
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group_by(Discipline) %>%
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summarise(Total = n()) %>%
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arrange(desc(Total))
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} else {
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# Si la discipline n'est pas dans ce jeu de données, charger les données des athlètes
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df_athletes <- read_excel("Projet JOs/Porjet_JO.xlsx",
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sheet = "Travail_athletes")
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# Joindre les données des athlètes avec les médailles (en supposant un champ commun comme Name ou Athlete_ID)
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# Adapter la clé de jointure selon la structure réelle des données
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donnees_jointes <- inner_join(donnees_medailles, df_athletes,
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by = c("Athlete_ID" = "Athlete_ID")) # adapter ces colonnes
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# Compter le nombre de médailles par discipline
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medailles_par_discipline <- donnees_jointes %>%
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group_by(Discipline) %>%
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summarise(Total = n()) %>%
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arrange(desc(Total))
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}
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# Sélectionner le top 10 des disciplines
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top_10_disciplines <- head(medailles_par_discipline, 10)
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# Créer un graphique à barres
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graphique_disciplines <- ggplot(top_10_disciplines, aes(x = reorder(Discipline, Total), y = Total)) +
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geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
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coord_flip() +
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labs(title = "Top 10 des disciplines avec le plus de medailles",
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x = "Discipline",
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y = "Nombre de medailles") +
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theme_minimal()
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# Afficher le graphique
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print(graphique_disciplines)
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# Sauvegarder le graphique
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ggsave("Projet JOs/top10_disciplines.png", plot = graphique_disciplines,
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width = 8, height = 6, units = "in", dpi = 300)
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# Afficher également un tableau des résultats
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print(top_10_disciplines) |