source(here::here("_rinit.R"))source(here::here("code", "basic_functions.R")) # dataset_info_lines(), related_data()invisible(Sys.setlocale("LC_TIME", "fr_FR.UTF-8"))# cd ~/iCloud/website/data/depp; /usr/local/bin/R -e 'quarto::quarto_render("taux-encadrement-nombre-eleves-par-enseignant.qmd")'# Page regénérée par data/depp/_depp_pages.R — éditer le template là-bas.knitr::opts_chunk$set(echo =TRUE, message =FALSE, warning =FALSE,fig.width =8, fig.height =4.8, dpi =150)dpp_path <- here::here("data", "depp", "taux-encadrement-nombre-eleves-par-enseignant.parquet")dpp <- arrow::read_parquet(dpp_path)theme_depp <- ggplot2::theme_minimal(base_size =12) + ggplot2::theme(plot.title = ggplot2::element_text(face ="bold"),plot.subtitle = ggplot2::element_text(colour ="grey35"),panel.grid.minor = ggplot2::element_blank(),plot.title.position ="plot",legend.position ="bottom")# Graphique principal : on choisit la feuille « nationale » la plus fournie,# en écartant les ventilations géographiques (académie / région / département)# qui donneraient un spaghetti — elles restent dans la table complète.geo <- stringr::str_detect(dpp$feuille, stringr::regex("acad[ée]mi|r[ée]gion|d[ée]partement|\\bdrom\\b", ignore_case =TRUE))pool <-if (any(!geo)) dpp[!geo, ] else dppmain <- pool |> dplyr::count(feuille, bloc, name ="n") |> dplyr::mutate(pref =as.integer(stringr::str_detect( dplyr::coalesce(feuille, ""), stringr::regex("tous|ensemble|total|synth|\\bfrance\\b|m[ée]tropole|national",ignore_case =TRUE)))) |> dplyr::arrange(dplyr::desc(pref), dplyr::desc(n)) |> dplyr::slice(1)g <- pool |> dplyr::semi_join(main, by =c("feuille", "bloc")) |> dplyr::mutate(serie = dplyr::coalesce(cat3, cat2, cat1),groupe = dplyr::if_else(is.na(cat2) &is.na(cat3), NA_character_, dplyr::coalesce(cat1, cat2))) |> dplyr::group_by(serie, groupe, annee) |> dplyr::summarise(valeur = dplyr::first(valeur), .groups ="drop")top <- g |> dplyr::filter(annee ==max(annee)) |> dplyr::slice_max(abs(valeur), n =8) |> dplyr::pull(serie)g <- g |> dplyr::filter(serie %in% top) |> dplyr::mutate(serie = stringr::str_trunc(serie, 34))do_facet <- dplyr::n_distinct(stats::na.omit(g$groupe)) %in%2:6
Last data update: 06 sept. 2026, 16:49
Last compile: 06 sept. 2026, 16:51
Série chronologique de la DEPP (Direction de l’Évaluation, de la Prospective et de la Performance — service statistique de l’Éducation nationale). Import générique : schéma tidy feuille · bloc · cat1 · cat2 · cat3 · annee · mention · valeur ; la table complète en bas de page reproduit fidèlement le fichier Excel source.