@@ -74,7 +74,7 @@ centre_cluster <- cluster.shp %>%
74
74
sf :: st_as_sf(sf_column_name = " geometry" )
75
75
76
76
77
- table(centre_cluster $ count )
77
+ # table(centre_cluster$count)
78
78
79
79
# attention ici meme si on a plusieurs points ils peuvent :
80
80
# - se superposer donc on ne peut calculer le polygones
@@ -98,7 +98,7 @@ centre_cluster_ligne <- aggregate(
98
98
# match est utilise pour produire un vecteur d'indexation attribuant on va attribuer le point
99
99
centre_cluster $ geometry [centre_cluster $ count == 2 ] <- st_sfc(centre_cluster_ligne $ geometry )[match(centre_cluster $ clust_100 [centre_cluster $ count == 2 ], centre_cluster_ligne $ Group.1 )]
100
100
101
- st_write(centre_cluster , " data/verif/verif_cluster2.geojson" )
101
+ # st_write(centre_cluster, "data/verif/verif_cluster2.geojson")
102
102
103
103
# on prepare pour un rajout
104
104
transit <- data.frame (
@@ -129,6 +129,20 @@ transit_passage <- centre_cluster %>%
129
129
# # il y a l'ajout puis la mise en forme
130
130
table_adresse.shp <- adresse_pre_cluster [! adresse_pre_cluster $ ID_CARTO %in% centre_cluster $ ID_CARTO ,]
131
131
132
+ a_garder <- names(table_adresse.shp )
133
+
134
+ bob <- centre_cluster [,a_garder ]
135
+ table_adresse.shp <- rbind(table_adresse.shp , bob )
136
+
137
+ geocodage_clb.shp <- sf :: st_read(" data/sortie_15_04.shp" , stringsAsFactors = FALSE )
138
+
139
+ geocodage_clbv2.shp $ date_start <- parse_date_time(geocodage_clbv2.shp $ date_start , orders = c(" my" , " dmy" ))
140
+ geocodage_clbv2.shp $ date_end_a <- parse_date_time(geocodage_clbv2.shp $ date_end_a , orders = c(" my" , " dmy" ))
141
+
142
+ geocodage_clbv2.shp <- geocodage_clbv2.shp %> %
143
+ dplyr :: select(ID_CARTO , Loc_name , Commune , CP , nb_rue_p , rue_p , compl_add_ , pt_remarq_ , lieudit_p ) %> %
144
+ tidyr :: unite(" Adresse" , nb_rue_p , rue_p , sep = " " , na.rm = TRUE ) %> %
145
+ tidyr :: unite(" Info_sup" , lieudit_p , compl_add_ , pt_remarq_ , na.rm = TRUE )
132
146
133
147
# %>%
134
148
# select(-c(date_start, date_end, commune, adresse, cp, info_sup, nb_cluster, nb_bigcluster)) %>%
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