BAK.V1.R

@@ -24,7 +24,7 @@ df_Hauptbereich <- select(df_bak, c("Name.des.Akteurs",
                                "Tätigkeitsebene..räumlich.",
                                "materielles...mobiles.Kulturerbe", 
                                "materielles...immobiles.Kulturerbe", 
-                               "immaterielles.Kulturerbe", "Kanton")) %>% 
+                               "immaterielles.Kulturerbe")) %>% 
                     dplyr::rename("Institution"="Name.des.Akteurs",
                                   "Akteurshaupttypen" = "Haupttypen.rechtlicher.Institutionalisierung..Finanzierung..Auftrag..Organisationsform.",
                                   "Taetigkeitsebene" = "Tätigkeitsebene..räumlich." ) 
@@ -50,7 +50,7 @@ df_Hauptbereich_bin <- df_Hauptbereich %>%  mutate(
 
   ##Abbildung 7 Anzahl Akteure (nach Haupttypen) in drei Hauptbereichen (Haupttypen) Kulturerbe
 df_Hauptbereich_bin <- df_Hauptbereich_bin[!(df_Hauptbereich_bin$Akteurshaupttypen ==""),]
-table7 <- aggregate(cbind(MM.Bin, MI.Bin, I.Bin) ~ Akteurshaupttypen+Kanton, 
+table7 <- aggregate(cbind(MM.Bin, MI.Bin, I.Bin) ~ Akteurshaupttypen, 
                                data=df_Hauptbereich_bin,
                                FUN=sum) %>% 
   dplyr::rename("Materielles + mobiles Kulturerbe"="MM.Bin",
@@ -247,7 +247,7 @@ Abb11.2=table11.2 %>%  kable(caption = "Abbildung 11: Anzahl Akteure (nach Haupt
   ##Abbildung 12: Anzahl Akteure (nach rechtlicher Organisationsform) nach Institutionalisierung des Auftrags
 df_Insti <- df_bak[c(7, 8, 9, 10)] %>% dplyr::rename("rechtl.Institutionalisiserung"="rechtliche.Institutionalisierung.des.Auftrags",
                                                      "rechtl.Organisationsform" = "rechtliche.Organisationsform") 
-df_Insti$rechtl.Organisationsform <- plyr::revalue(df_Insti$rechtl.Organisationsform, c("privat: Stiftung"="Stiftung: privat", "staatlich/öffentlich: Behörde / Anstalt" = "Behörde/Anstalt", 
+df_Insti$rechtl.Organisationsform <- 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",
                                                                                           "hybrid: Verein/Verband" = "Verein: hybrid", "privat: Einzelperson(en)"= "Einzelperson (privat)", 
                                                                                           "hybrid: Stiftung" = "Stiftung: hybrid","privat: Genossenschaft" = "Genossenschaft: privat",
@@ -260,7 +260,7 @@ df_Insti12_count <- df_Insti %>% dplyr::group_by(rechtl.Institutionalisiserung,r
 table12.prep <- spread(df_Insti12_count, key=rechtl.Institutionalisiserung, value = count)
 table12.prep[is.na(table12.prep)] <- 0
 
-table12 <- table12.prep %>% janitor::adorn_totals("row") %>% 
+table12 <- table12.prep %>% adorn_totals("row") %>% 
   arrange(match(rechtl.Organisationsform, c("Einzelperson (privat)", "Einzelunternehmen (privat)", 
                                                 "Stiftung: privat", "Stiftung: staatlich/öffentlich", "Stiftung: hybrid",
                                                 "Genossenschaft: privat", "Genossenschaft: staatlich/öffentlich", "Genossenschaft: hybrid",

Heatmaps.R

@@ -1,93 +0,0 @@
-rm(list=ls())
-#######get required libraries#######
-library(ggplot2)
-library(dplyr)
-library(tidyverse)
-library(RSwissMaps)
-library(viridis)
-
-#######set working direction and get the data
-setwd("~/BAK_Projekt")
-
-#base
-mapCH <- 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())
-df_bak_red <- df_bak_red[!(df_bak_red$Kanton ==""),]
-df_bak_red$Kt <- c("AG", "AI", "AR", "BL", "BS", "BE", "FR", "GE", "GL", "GR", "JU", "LU", "NE", 
-                     "NW", "OW", "SH", "SZ", "SO", "SG", "TI", "TG", "UR", "VD", "VS", "ZG", "ZH")
-df_bak_red$bfs_nr <- as.integer(c("19", "16", "15", "13", "12", "2", "10", "25", "8", "18", "26", "3", "24", 
-                                 "7", "6", "14", "5", "11", "17", "21", "20", "4", "22", "23", "9", "1"))
-
-#get coordinates (required reference system CH1903/LV03)
-mapCH.short <- mapCH[!duplicated(mapCH$bfs_nr),]
-df.map <- full_join(df_bak_red, mapCH.short, by="bfs_nr") %>% 
-  select("bfs_nr", "Kt", "name", "count", "bfs_nr", "long", "lat")
-
-
-
-# Plotting sample data
-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$Kt))
-
-
-
-
-
-
-
-####Example for district map -> can be deleted
-# Generating sample data:
-dt.dis <- dis.template(2016)
-for(i in 1:nrow(dt.dis)){dt.dis$values[i] <- sample(c(300:700), 1)/1000}
-# Plotting sample data:
-dis.plot(dt.dis$bfs_nr, dt.dis$values, 2016,
-         boundaries = "c",
-         title = "Beispiel auf Bezirksebene (random data)")
-# Plotting sample data for the canton of Aargau:
-dis.plot(dt.dis$bfs_nr, dt.dis$values, 2016, cantons = c("GR"),
-         lakes = c("none"),
-         title = "Beispiel Kanton Graubünden (Bezirksebene)") 
-
-
-  
-
-
-#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()
-