library(tidyverse)
library(readxl)
library(showtext)
library(gganimate)
library(gifski)
<- "13 janvier 2025"
date_caption source("tools/themes.R")
<- read_csv("posts/2025-01-25/data/antibes-frequentation-musees-france.csv") musee_frequentation
Introduction
Ce poste analyse le nombre de visiteurs dans les musées d’Antibes depuis 2008. Une animation est réalisée pour illustrer la baisse durant le COVID puis la reprise à des niveaux records. Les musées concernés sont le Musée Picasso et le Musée de l’Archéologie. Le nombre de visiteurs est agrégé sur ces deux musées.
Résultats
La fréquentation des musées atteints des niveaux records suite à la période du COVID-19.
Visualisation
Code
Import
Analysis
# data to draw line geom
<-
dataplot %>%
musee_frequentation filter(ANNEE>2007) %>%
group_by(ANNEE) %>%
summarize(tot = sum(NB_TOTAL_ENTREES))
dataplot
# A tibble: 17 × 2
ANNEE tot
<dbl> <dbl>
1 2008 110068
2 2009 140005
3 2010 138800
4 2011 135151
5 2012 132157
6 2013 137711
7 2014 167305
8 2015 150944
9 2016 131244
10 2017 134775
11 2018 124964
12 2019 142284
13 2020 47237
14 2021 78463
15 2022 160544
16 2023 201000
17 2024 197190
# data to draw dot symbolizing the max value at the end of the line
<-
dataplot_max %>%
dataplot filter(ANNEE == max(ANNEE))
dataplot_max
# A tibble: 1 × 2
ANNEE tot
<dbl> <dbl>
1 2024 197190
#highlight color for plot
<- "#0E2C48"
highlight <- "#4B9E8C"
highlighttext <- "#824B79" highlightmain
Plot
# Static Plot for testing
<-
plot_musee_frequentation %>%
dataplot ggplot(aes(x = ANNEE, y = tot/1000, group = 1)) + #divided to obtain thousands
geom_line(size = 1.5, color = "#0E2C48") +
geom_point(data = dataplot_max, size = 4, color = highlight) +
scale_x_continuous(breaks = c(2014,2020,2023, 2024),
expand = c(0.1, 0.1),
) plot_musee_frequentation
# Animated Plot
# Create a new col to control the speed of the animation
<-
dataplot_slowdown %>%
dataplot mutate(
show_time = case_when( # Adjust show_time for specific years
%in% c(2020) ~ 10, # Show these years longer
ANNEE TRUE ~ 1), # Default speed for others
reveal_time = cumsum(show_time) # Cumulative time for each point
)
# Get thousands instead of individual visitors
$tot <- round(dataplot_slowdown$tot/1000, 0)
dataplot_slowdown
# Final Plot
<-
plot_musee_anim %>%
dataplot_slowdown ggplot(aes(x = ANNEE, y = tot, group = 1)) +
geom_line(size = 2, color = highlightmain) +
geom_point(size = 4, color = highlightmain) +
geom_text(aes(label = paste(tot)),
vjust = 0, hjust = -0.3, color = "#3D2358",
fontface = "bold",
family = setfont,
size = 6, show.legend = FALSE) +
geom_text(aes(
x = 2016,
y = max(dataplot_slowdown$tot) - 26,
label = paste(ANNEE)),
vjust = -0.05,
hjust = 0.15,
color = "#946285",
# fontface = "bold",
size = 25, show.legend = FALSE) +
labs(y = "Total des visiteurs",
x = "Années",
title = "Musées d'Antibes: visiteurs en hausse post-covid",
subtitle = "En milliers de visiteurs dans les musées de France",
caption = social_caption2) +
scale_x_continuous(expand = c(0, 1.3),
breaks = c(2008, 2010, 2012, 2014, 2016, 2018, 2020, 2022, 2024)) +
scale_y_continuous(expand = c(0.1, 0.1),
labels = scales::label_number(suffix = " K")) +
tt
Render
# render
<-
animp +
plot_musee_anim transition_reveal(reveal_time) +
ease_aes()
# render with timing
<-
a animate(animp,
start_pause= 5,
end_pause = 100,
fps = 25,
duration = 10,
width = 1000,
height = 1200,
res = 150 # Set resolution (DPI)
)
anim_save("posts/2025-01-25/plots/musees.gif", a)
Source
Fréquentation des Musées de France de la Ville d’Antibes, disponible sur data.gouv.fr. Mise à jour du 13 janvier 2025