https://github.com/zwiterrion/r

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JSON representation

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/zwiterrion/r
• Owner: Zwiterrion
• Created: 2022-03-25T07:47:25.000Z (over 2 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2022-04-13T12:37:59.000Z (over 2 years ago)
• Last Synced: 2024-03-16T11:50:30.537Z (8 months ago)
• Language: R
• Size: 16.6 KB
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  • Readme: README.md

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README

        
1. crée ton fichier csv avec les adresses postales

2. itère dessus avec une boucle for pour faire un appel à https://pyris.datajazz.io/api/search/?geojson=false&q= et récupére le `complete_code` et le `city`

3. Stocke dans chaque tour de boucle ces infos dans deux tableaux différentes, villes et codeIris par exemple

4. Affiche la carte avec le code du dessus.

````r

library(sf)

adresses <- read.csv('./adresses.csv')

colnames(adresses)

villes <- c()

codeIris <- c()

for (i in 1:nrow(adresses)) {

  adresse <- adresses[i, "ADRESSE"]

  adresseFormattePourUneUrl <- gsub(" ", "+", adresse)

  #url <- paste("https://api-adresse.data.gouv.fr/search/?q=",adresseFormattePourUneUrl, sep= "", collapse="")

  

  url <- paste("https://pyris.datajazz.io/api/search/?geojson=false&q=",adresseFormattePourUneUrl, sep= "", collapse="")

  

  r <- GET(url)

  

  # print(paste('Code HTTP de la réponde HTTP', status_code(r), sep = " : "))

  body <- content(r, as="parsed")

  complete_code <- body$complete_code

  city <- body$city

  print(paste(c(complete_code, city))

  

  villes <- append(villes, city)

  codeIris <- append(codeIris, complete_code)

}

nc = st_read("CONTOURS-IRIS_2-1_SHP_LAMB93_FXX-2021", )

print(colnames(nc))

cities = subset(nc, nc$NOM_COM %in% villes)

irisDeMesAdresses = subset(nc, nc$CODE_IRIS %in% codeIris)

plot(st_geometry(cities))

plot(st_geometry(irisDeMesAdresses), pch = 3, col = 'blue', add = TRUE)

````