# /!\/!\/!\ à exécuter si nécessaire
# install.packages("tidyverse", type = "win.binary")

# 0 - Nettoyer son env de travail
rm(list=ls())

# Charger librairies
library(dplyr)
library(sf)
library(leaflet)
library(ggplot2)
library(ggspatial)
library(osmdata)
library(osrm)
library(tidyr)
library(readxl)

# 0 -Fixer le repertoire de travail
setwd("~/git/MASTER_1_R/data")
# Introduction - Variable -------------------------------------------------

ma_premiere_variable <- 1
ma_deuxieme_variable <- 'ma_deuxieme_variable'

# Afficher son contenu
ma_premiere_variable
[1] 1
# Transformer son contenu (assigner une nouvelle valeur et écraser la précédente)
ma_premiere_variable <- 5

# Utiliser des variables dans un calcul mathématique
ma_troisieme_variable <- ma_premiere_variable * 10

# Supprimer une variable
rm(ma_premiere_variable)

# On change la variable
ma_troisieme_variable = 10

# On compare la variable
ma_troisieme_variable == 10
[1] TRUE
# Introduction - Vecteur --------------------------------------------------

mon_premier_vecteur <- c(1,45)

mon_deuxieme_vecteur <- c("Pierre","Paul")

mon_troisieme_vecteur <- c(1==2,45==45)

# Requeter via index sur les vecteur
mon_premier_vecteur[1]
[1] 1
# Ajouter des elements à mon vecteur
mon_premier_vecteur <- c(mon_premier_vecteur, 258, 1324, 845)

# Requeter via index sur les vecteurs
mon_premier_vecteur[c(1,2,3)]
[1]   1  45 258
mon_premier_vecteur[1:3]
[1]   1  45 258
# Introduction - Dataframe ------------------------------------------------

# Creer les vecteurs
id <- c(1,2,3)
nom <- c("Ru", "Bu", "A")

# Creer le tableau de donnees
universite <- data.frame(id, nom, stringsAsFactors = FALSE)

# Requeter via index sur le tableau de données
universite[1,1]
[1] 1
universite[3,2]
[1] "A"
universite[1:2,2]
[1] "Ru" "Bu"
# Exercice ----------------------------------------------------------------

# Creer les vecteurs
nom <- c("Pierre", "Paul", "Morgane", "Audrey", "Emmanuelle")
age <- c(23,25,26,24,21)

# Creer le tableau de donnees
students <- data.frame(nom, age)

# Calculer la moyenne d'age de la classe

students[['age']]
[1] 23 25 26 24 21
students[, 'age']
[1] 23 25 26 24 21
students$age
[1] 23 25 26 24 21
students[,2]
[1] 23 25 26 24 21
moyenne_age <- mean(students[, 'age'])