Les données principales à l’étude dans ce rapport sont celles des vaccinations mondiales reliées à la Covid-19, fournies par Our World in Data. Les données accessibles ouvertement sur Our World in Data (Ritchie et al. 2020) s’intéressent principalement aux difficultés et problèmes qui affligent les différentes populations du monde: pauvreté, maladies, changements climatiques, guerres, famines, inégalités. Les données de vaccinations de la Covid-19 sont mises à jour quotidiennement sur leur plateforme et par le fait même dans ce rapport. Ci-bas, un aperçu des vaccinations par jour depuis Décembre 2020 jusqu’à aujourd’hui pour 218 pays.
Description des différentes variables:
location: Nom des pays ou régioniso_code: Code ISO 3166-1 de chaque paysdate: Date à laquelle à eu lieu l’observationtotal_vaccinations et total_vaccinations_per_hundred: Nombre total de doses de vaccins administrées, et ce même nombre par 100 personnes sur la totalité de la populationdaily_vaccinations et daily_vaccinations_per_million: Nombre total de doses de vaccins administrées par jour et ce même nombre par million de personnes sur la totalité de la populationpeople_vaccinated et people_vaccinated_per_hundred: Nombre total de personnes ayant reçu au moins une dose, et ce même nombre par 100 personnes sur la totalité de la populationpeople_fully_vaccinated et people_fully_vaccinated_per_hundred:Nombre total de personnes ayant reçu la totalité des doses recommandées, et ce même nombre par 100 personnes sur la totalité de la populationtotal_boosters et total_boosters_per_hundred: Nombre total de personnes ayant une dose de rappel, et ce même nombre par 100 personnes sur la totalité de la populationshow_tb_paged(covid_data)
data-for-countries-etc-by-year. Les données complètes sur le PIB sont disponibles ici (Gapminder 2021), par contre pour les besoins de nos analyses nous nous concentrerons sur les 5 dernières années seulement par pays.pib_data %<>% filter(year > 2015, year <=2021)
show_tb_dt(pib_data)
Description des différentes variables:
geo: Abréviation du nom du payscountry: Nom du paysyear: année correspondante au PIBincome_per_person: produit intérieur brut par personnegdp_total: produit intérieur brut totalLes données sur l’espérance de vie que nous utiliserons sont disponibles Gapminder (Gapminder 2021) , et elles sont également présentées depuis l’année 1800, puis elles s’étendent jusqu’en 2100. Le fichier contient différentes feuilles par pays, par régions ou pour le monde, nous utiliserons la feuille data-for-countries-etc-by-year pour nos analyses, ainsi que les données pour les cinq dernières années seulement.
lifeexp_data %<>% filter(year > 2015, year <=2021)
show_tb_dt(lifeexp_data)
Description des différentes variables:
geo: Abréviation du nom du payscountry: Nom du paysyear: année correspondante à l’espérance de vielife_expectancy : espérance de vie moyenne d’un nouveau-né pour l’année en question si les conditions de vie restaient les mêmes au cours de sa vieNous avons procédé à un premier nettoyage des variables et des observations:
Renommer certaines colonnes avec des noms plus représentatifs
Garder que les colonnes qui nous serons utiles
Filtrer que les données pour les années qui nous intéressent
Pour plus de détails voir le fichier : functions_clean_var.R
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For attribution, please cite this work as
Bello (2021, Dec. 24). Projet d'étude: Covid-19: Importation des données. Retrieved from https://CynthiaBH.github.io/FAS1002_projet-final
BibTeX citation
@misc{bello2021importation,
author = {Bello, Cynthia},
title = {Projet d'étude: Covid-19: Importation des données},
url = {https://CynthiaBH.github.io/FAS1002_projet-final},
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