minor changes and figure 1

BAK.R

@@ -14,7 +14,7 @@ library(stringr)
 
 setwd("~/BAK_Projekt")
 
-df_bak <- read.csv("~/BAK_Projekt/Liste_BAK3.csv", sep = ";")
+df_bak <- read.csv("~/BAK_Projekt/Liste_BAK4.csv", sep = ";")
 
 #############  create tables  #############
 
@@ -109,7 +109,7 @@ table8<- bind_rows(df8.p, df8.s, df8.h) %>% arrange(match(Haupttypen, c("privat:
   ##Abbildung 9: Anzahl Akteure in den sechs Handlungsfeldern nach Haupttypen Kulturebene
   #create and shape dataset
 
-df_Akteure <- select(df_bak, c("Name.des.Akteurs", "rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags", "Hauptfinanzierungsträger",
+df_Akteure <- select(df_bak, c("Name.des.Akteurs", "Kanton", "rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags", "Hauptfinanzierungsträger",
                                     "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
                                     "Tätigkeitsebene..räumlich.",
                                     "materielles...mobiles.Kulturerbe", 
@@ -222,7 +222,7 @@ table10$Handlungsfelder <- revalue(table10$Handlungsfelder, c("Sch
 
   ##Abbildung 11: Anzahl Akteure (nach Haupttypen) nach rechtlichen Organisationsformen
 ######Option 1: berechnet nach Akteurshaupttypen ####
-df_org <- df_bak[c(8, 9, 10)] %>% dplyr::rename( "Akteurshaupttypen" = "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.")
+df_org <- df_bak[c(1, 8, 9, 10)] %>% dplyr::rename( "Akteurshaupttypen" = "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.")
 df_org$rechtliche.Organisationsform <- revalue(df_org$rechtliche.Organisationsform, c("privat: Stiftung"="Stiftungen", "staatlich/öffentlich: Behörde / Anstalt" = "Behörde/Anstalt", 
                                                                                       "privat: Verein/Verband" = "Verein", "hybrid: Verein/Verband" = "Verein", 
                                                                                       "privat: Einzelperson(en)"= "Einzelperson", "hybrid: Stiftung" = "Stiftungen",
@@ -250,7 +250,7 @@ table11 <- table11df[c(1,4,5,3,6)] %>%
 #Abb11.1=table11 %>%  kable(caption = "Abbildung 11: Anzahl Akteure (nach Haupttypen) nach rechtlichen Organisationsformen") %>% kable_styling()
   
   ##Abbildung 12: Anzahl Akteure (nach rechtlicher Organisationsform) nach Institutionalisierung des Auftrags
-df_Insti <- df_bak[c(7, 8, 9, 10)] %>% dplyr::rename("rechtl.Institutionalisiserung"="rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags",
+df_Insti <- df_bak[c(1, 7, 8, 9, 10)] %>% dplyr::rename("rechtl.Institutionalisiserung"="rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags",
                                                      "rechtl.Organisationsform" = "rechtliche.Organisationsform") 
 df_Insti$rechtl.Organisationsform <- plyr::revalue(df_Insti$rechtl.Organisationsform, c("privat: Stiftung"="Stiftung: privat", "staatlich/öffentlich: Behörde / Anstalt" = "Behörde/Anstalt", 
                                                                                           "privat: Verein/Verband" = "Verein: privat","hybrid: Kapitalgesellschaft" = "Kapitalgesellschaft: hybrid",
@@ -397,9 +397,9 @@ write.table(table14, sep= ";", row.names = F,
             file = "~/BAK_Projekt/Tabellen/Abb14.csv")
 write.table(table15, sep= ";", row.names = F, 
             file = "~/BAK_Projekt/Tabellen/Abb15.csv")
-
+write.table(table16, sep= ";", row.names = F, 
-
+            file = "~/BAK_Projekt/Tabellen/Abb16.csv")
-
+write.table(df_Akteure_bin_wide2, sep= ";", row.names = F, 
-
+            file = "~/BAK_Projekt/df_Akteure_binwide.csv")
 
 

Heatmaps.R

@@ -1,4 +1,4 @@
-rm(list=ls())
+#rm(list=ls())
 #######get required libraries#######
 library(ggplot2)
 library(dplyr)
@@ -9,12 +9,14 @@ library(viridis)
 #######set working direction and get the data
 setwd("~/BAK_Projekt")
 
-#base
+#get datasets
-mapCH <- mapCH2016 %>% dplyr::rename("bfs_nr"="can")
+df_bak <- read.csv("~/BAK_Projekt/Liste_BAK4.csv", sep = ";")
+df_bin <- read.csv("~/BAK_Projekt/df_Akteure_binwide.csv", sep = ";")
+
+#base map
+mapCH <- RSwissMaps::mapCH2016 %>% dplyr::rename("bfs_nr"="can")
 
 #create dataset on canton level
-df_bak <- read.csv("~/BAK_Projekt/Liste_BAK2.csv", sep = ";")
-
 df_bak_red <- df_bak %>% 
   dplyr::group_by(Kanton) %>% 
   dplyr::summarise(count=n())
@@ -23,6 +25,7 @@ df_bak_red$Kt <- c("AG", "AI", "AR", "BL", "BS", "BE", "FR", "GE", "GL", "GR", "
                      "NW", "OW", "SH", "SZ", "SO", "SG", "TI", "TG", "UR", "VD", "VS", "ZG", "ZH")
 df_bak_red$bfs_nr <- as.integer(c("19", "16", "15", "13", "12", "2", "10", "25", "8", "18", "26", "3", "24", 
                                  "7", "6", "14", "5", "11", "17", "21", "20", "4", "22", "23", "9", "1"))
+df_binKanton <- full_join(df_bak_red, df_bin, by="Kanton")
 
 #get coordinates (required reference system CH1903/LV03)
 mapCH.short <- mapCH[!duplicated(mapCH$bfs_nr),]
@@ -32,18 +35,55 @@ df.map <- full_join(df_bak_red, mapCH.short, by="bfs_nr") %>%
 
 
 # Plotting sample data
-can.plot(df.map$bfs_nr, df.map$count, 2016, 
+RSwissMaps::can.plot(df.map$bfs_nr, df.map$count, 2016, 
          boundaries = "c", boundaries_size = 0.2, boundaries_color = "white",
          title = "Verteilung der Institutionen auf Kantonsebene")
   #geom_text(aes(x=df.map$long, y=df.map$lat ,label = df.map$Kt))
 
 
 
+##Figure 1
+df_mm1 <- dplyr::filter(df_binKanton, !(materielles...mobiles.Kulturerbe %in% "")) %>% 
+  group_by(Handlungsfelder, rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags, bfs_nr, Kanton) %>% dplyr::summarise(materielles_mobiles_Kulturerbe=n()) %>% 
+  filter(Handlungsfelder == "Zugänglichmachen") %>% group_by(bfs_nr) %>% mutate(percent = prop.table(materielles_mobiles_Kulturerbe)) %>% 
+  filter(rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags != "mit eigenem (privatem) Auftrag")
+f1_mm <- RSwissMaps::can.plot(df_mm1$bfs_nr, df_mm1$percent, 2016, 
+                     boundaries = "c", boundaries_size = 0.2, boundaries_color = "white",
+                     title = "Anzahl Akteure (nach Institutionalisierung Auftrag) im Handlungsfeld \n'Zugänglichmachen' bezüglich materiellem und mobilen Kulturerbe")
+
+df_mi1 <- dplyr::filter(df_binKanton, !(materielles...immobiles.Kulturerbe %in% "")) %>% 
+  group_by(Handlungsfelder, rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags, bfs_nr, Kanton) %>% dplyr::summarise(materielles_immobiles_Kulturerbe=n()) %>% 
+  filter(Handlungsfelder == "Zugänglichmachen") %>% group_by(bfs_nr) %>% mutate(percent = prop.table(materielles_immobiles_Kulturerbe)) %>% 
+  filter(rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags != "mit eigenem (privatem) Auftrag")
+f1_mi <- RSwissMaps::can.plot(df_mi1$bfs_nr, df_mi1$percent, 2016, 
+                              boundaries = "c", boundaries_size = 0.2, boundaries_color = "white",
+                              title = "Anzahl Akteure (nach Institutionalisierung Auftrag) im Handlungsfeld \n'Zugänglichmachen' bezüglich materiellem und immobilen Kulturerbe")
+
+df_i1 <- dplyr::filter(df_binKanton, !(immaterielles.Kulturerbe %in% "")) %>% 
+  group_by(Handlungsfelder, rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags, bfs_nr, Kanton) %>% dplyr::summarise(immaterielles.Kulturerbe=n()) %>% 
+  filter(Handlungsfelder == "Zugänglichmachen") %>% group_by(bfs_nr) %>% mutate(percent = prop.table(immaterielles.Kulturerbe)) %>% 
+  filter(rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags != "mit eigenem (privatem) Auftrag")
+f1_i <- RSwissMaps::can.plot(df_i1$bfs_nr, df_i1$percent, 2016, 
+                              boundaries = "c", boundaries_size = 0.2, boundaries_color = "white",
+                              title = "Anzahl Akteure (nach Institutionalisierung Auftrag) im Handlungsfeld \n'Zugänglichmachen' bezüglich immateriellem Kulturerbe")
+
+
+
+ggsave(plot=f1_mm, filename = "Figure1_mm.jpg", device="jpg", width = 15, height = 10,
+       path = "~/BAK_Projekt/Figures")
+ggsave(plot=f1_mi, filename = "Figure1_im.jpg", device="jpg", width = 15, height = 10,
+       path = "~/BAK_Projekt/Figures")
+ggsave(plot=f1_i, filename = "Figure1_i.jpg", device="jpg", width = 15, height = 10,
+       path = "~/BAK_Projekt/Figures")
 
 
 
 
-####Example for district map -> can be deleted
+
+
+
+
+####Example for district map -> can be deleted####
 # Generating sample data:
 dt.dis <- dis.template(2016)
 for(i in 1:nrow(dt.dis)){dt.dis$values[i] <- sample(c(300:700), 1)/1000}
@@ -60,34 +100,3 @@ dis.plot(dt.dis$bfs_nr, dt.dis$values, 2016, cantons = c("GR"),
   
 
   
-#Example Dataset
-library(scatterpie)
-table7 <- table7 %>% dplyr::rename("name"="Kanton")
-table7 <- table7[!(table7$name ==""),]
-test <- full_join(df.map, table7, by="name")
-test$radius <- 6*abs(rnorm(nrow(test)))
-
-p <- can.plot(df.map$bfs_nr, df.map$count, 2016, 
-               boundaries = "c", boundaries_size = 0.2, boundaries_color = "white",
-               title = "Verteilung der Institutionen auf Kantonsebene") +
-  coord_quickmap()
-
-p + geom_scatterpie(aes(x=long, y=lat, group=bfs_nr, r=radius),
-                  data=test, cols=c(11:13), color=NA, alpha=.8) 
-
-  geom_scatterpie_legend(test$radius, x=-160, y=-55)
-
-  
-  
-  
-  
-  
-  
-  test %>% 
-    select(c(11:13)) %>% 
-    pivot_longer(cols = names(.)) %>% 
-    ggplot(aes(x = value, y = 1, fill = name)) + 
-    geom_col(position = "stack") + 
-    coord_polar() + 
-    theme_void()
-