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Pour les couches IGN du Géportail (ceci répond au titre de la question mais pas tout à fait au contenu de la question initiale qui utilise des couches du BRGM, mais cela peut servir aux personnes qui viennent de moteurs de recherche !)... Il faut bien indiquer la clé d'API IGN et les paramètres de l...

Le package hms, avec lubridate, permet de manipuler des heures seules :

Une autre proposition... library(tidyverse) df <- read_delim("a b c d 0 0 0 0 0 0 3 0 0 1 0 0 0 0 2 4 0 0 0 0", delim = " ") df %>% mutate(sel = b != 0 & c == 0 & d == 0, sel = sel | (lag(sel) & !is.na(lag(sel)))) %>% filter(sel) %>% select(-sel)

Si on veut pas trop se prendre la tête on peut ajouter un geom_rect en fond ; voir
https://stackoverflow.com/questions/9847559/conditionally-change-panel-background-with-facet-grid

Et si tu veux vraiment un histogramme, il faut créer les données pour chaque individu : Ages <- c(28,30,38,31,47,52,37,44,62,32,58,35,29,41,53,34,26,36,45,51,46,40,43,60,27,42,50,25,57,54,23,63,33,48,56,39,24,21,55,61,22,65,68,49,66,67,59,20,64,69) Effectif <- c(741,749,757,703,612,428,779,678,205,7...

Ce sont des coefficients inventés... :-)

Pour retrouver ceux utilisés pour la courbe geom_smooth :


ou

(en supprimant manuellement un espace superflu dans l'en-tête dans "sexe 24 -25") library(tidyverse) entete <- read.delim("entête.txt", sep = "", header = FALSE, fileEncoding = "UTF-8", comment.char = "/") %>% separate(V2, c("debut", "...

Il semble que dans ce cas tu as plus d'en-têtes décrites (10) que de colonnes présentes dans le fichier de données (9) et que le fichier d'en-têtes indique des positions de colonnes (1-2, 3-5, etc.) alors que tu montres un fichier de données délimitées par des espaces... Néanmoins tu peux t'inspirer...

Pour bien comprendre : tu veux la date ou le site de première capture de chaque animal ?

Avec les données : library(tidyverse) df <- read_table2("Annee A B 2004 24.00800 26.89029 2005 24.54300 25.03592 2006 24.11875 24.24905 2007 24.17300 25.28781 2008 24.57300 24.70925 2009 22.13500 23.68153 2010 23.47433 26.27114 2011 25.62967 26.21234 2012 24.12120 26.08139") On peut ajoute...

library(tidyverse) tibble(expo = c("belle vue,sans vis-à-vis","belle vue","sans vis-à-vis","exposé sud","exposé sud,belle vue","belle vue,sans vis-à-vis,exposé sud")) %>% rownames_to_column() %>% unnest(expo2 = strsplit(expo, ","...

Remplacer \ par / dans le chemin.

Il faudra aussi préciser le nom du fichier à charger.

Et être sûr qu'il puisse être ouvert par load() (c-à-d qu'il a été sauvé par save()), ou sinon utiliser une des fonctions read*() selon le format de fichier...

Si, si, ça marche : library(tidyverse) df <- read_csv2("nom_proteine;valeur A;1 ;2 ;3 ;4 B;5 ;6 ;7 ;8 ;9 C;10 ;11") df <- fill(df, nom_proteine) df Il est possible que tes "valeurs nulles" ne soient pas des NA mais des chaînes vides ; auquel cas faire auparavant df[df$nom_protein...

Si la colonne nom_proteine du dataframe df contient des noms et des NA :