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1af79e78e2
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78986272ea
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@ -0,0 +1,126 @@
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## presetting and insert dataset
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rm(list=ls())
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library(dplyr)
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library(plyr)
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library(stats)
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setwd("~/BAK_Projekt")
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df_bak <- read.csv("~/BAK_Projekt/Liste_BAK.csv", sep = ";")
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############# create tables #############
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#binary dataset with selected columns
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table_allg <- select(df_bak, c("Name.des.Akteurs",
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"Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
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"Tätigkeitsebene..räumlich.",
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"materielles...mobiles.Kulturerbe",
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"materielles...immobiles.Kulturerbe",
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"immaterielles.Kulturerbe")) %>% dplyr::rename("Institution"="Name.des.Akteurs",
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"Akteurshaupttypen" = "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
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"Taetigkeitsebene" = "Tätigkeitsebene..räumlich." )
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table_allg[table_allg == ""] <- 0
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var.MM <-unique(table_allg$materielles...mobiles.Kulturerbe)
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var.MM <- var.MM[var.MM!=0]
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var.IM <-unique(table_allg$materielles...immobiles.Kulturerbe)
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var.IM <- var.IM[var.IM!=0]
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var.I <- unique(table_allg$immaterielles.Kulturerbe)
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var.I <- var.I[var.I!=0]
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##FIND SOLUTION!!!
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table_allg_BIN <- table_allg %>% dplyr::mutate(materiell_mobil_BIN=case_when(
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materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[1]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[2]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[3]~ 1,materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[4]~ 1,
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materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[5]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[6]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[7]~ 1,materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[8]~ 1,
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materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[9]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[10]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[11]~ 1,materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[12]~ 1,
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||||
materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[13]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[14]~ 1, materielles...mobiles.Kulturerbe== var.MM[15]~ 1),
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materiell_immobil_BIN=case_when(
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materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[1]~ 1, materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[2]~ 1, materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[3]~ 1,materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[4]~ 1,
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||||
materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[5]~ 1, materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[6]~ 1, materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[7]~ 1,materielles...immobiles.Kulturerbe== var.IM[8]~ 1),
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immateriell_BIN=case_when(
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||||
immaterielles.Kulturerbe== var.I[1]~ 1, immaterielles.Kulturerbe== var.I[2]~ 1, immaterielles.Kulturerbe== var.I[3]~ 1,immaterielles.Kulturerbe== var.I[4]~ 1,
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immaterielles.Kulturerbe== var.I[5]~ 1))
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table_allg_BIN[is.na(table_allg_BIN)] <- 0
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##Abbildung 7: Akteurshaupttypen
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##sum columns by group
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df_haupttypen <- table_allg_BIN[!(table_allg_BIN$Akteurshaupttypen=="0"),]
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Akteurshaupttypen <- aggregate(cbind(materiell_mobil_BIN, materiell_immobil_BIN, immateriell_BIN) ~ Akteurshaupttypen,
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data=df_haupttypen,
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FUN=sum)
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Akteurshaupttypen
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##Abbildung 8: Akteurshauptttypen nach Taetigkeitsebene
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#Output stimmt noch nicht mit Tabellen im Text überein
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df_taet <- table_allg_BIN[!(table_allg_BIN$Akteurshaupttypen =="0"),]
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df_taet <- df_taet[!(df_taet$Taetigkeitsebene=="0"),]
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Akteur_Taet <- aggregate(cbind(materiell_mobil_BIN, materiell_immobil_BIN, immateriell_BIN) ~ Akteurshaupttypen + Taetigkeitsebene,
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data=df_taet,
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FUN=sum)
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Akteur_Taet
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########OPEN -> ABB9 & 10 ##########
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##Abbildung 9
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#binary dataset with selected columns
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df_abb9 <- select(df_bak, c("Name.des.Akteurs",
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"Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
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"X.1..Erwerben", "X.2..Inventarisieren", "X.3..Erforschen",
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"X.4..Schützen...Erhalten", "X.5..Zugänglich.machen", "X.6..Reaktualisieren")) %>%
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||||
dplyr::rename("Institution"="Name.des.Akteurs",
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||||
"Akteurshaupttypen" = "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
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||||
"erwerben"="X.1..Erwerben", "inventarisieren"="X.2..Inventarisieren",
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||||
"erforschen" = "X.3..Erforschen", "erhalten"="X.4..Schützen...Erhalten",
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||||
"zugang"="X.5..Zugänglich.machen", "reaktualisieren" = "X.6..Reaktualisieren")
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df_abb9[df_abb9 == ""] <- 0
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var.erw <- unique(df_abb9$erwerben)
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var.erw <- var.erw[var.erw!=0]
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var.invent <- unique(df_abb9$inventarisieren)
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||||
var.invent <- var.invent[var.invent!=0]
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||||
var.erf <- unique(df_abb9$erforschen)
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||||
var.erf <- var.erf[var.erf!=0]
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||||
var.erh <- unique(df_abb9$erhalten)
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||||
var.erh <- var.erh[var.erh!=0]
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||||
var.zug <- unique(df_abb9$zugang)
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||||
var.zug <- var.zug[var.zug!=0]
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var.reak <- unique(df_abb9$reaktualisieren)
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||||
var.reak <- var.reak[var.reak!=0]
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##FIND SOLUTION!!!
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table9_BIN <- df_abb9 %>% dplyr::mutate(Erwerben_Bin=case_when(
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erwerben == var.erw[1]~ 1, erwerben == var.erw[2]~ 1),
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Inventarisieren_Bin=case_when(
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inventarisieren == var.invent[1]~ 1, inventarisieren == var.invent[2]~ 1, inventarisieren == var.invent[3]~ 1),
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||||
Erforschen_Bin=case_when(
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||||
erforschen == var.erf[1]~1, erforschen == var.erf[2]~1),
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Erhalten_Bin=case_when(
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erhalten == var.erh[1]~1, erhalten == var.erh[2]~1),
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||||
Zugaenglich_Bin=case_when(
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||||
zugang == var.zug[1]~1, zugang == var.zug[2]~1),
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||||
Reaktualisieren_Bin=case_when(
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||||
reaktualisieren == var.reak[1]~1, reaktualisieren == var.reak[2]~1
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||||
)
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)
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table9_BIN[is.na(table9_BIN)] <- 0
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df_nrAkt <- merge(df_haupttypen, table9_BIN, by=c("Institution", "Akteurshaupttypen"))
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#create table
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df_t9 <- df_nrAkt[!(df_nrAkt$Institution=="0"),]
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#ABB11 Dataframe
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Reference in New Issue