Indice des prix dans la grande distribution

Data - INSEE

~/data/insee/

Info

source dataset .html .RData
insee IPGD-2015 2024-11-17 2024-11-21

Données sur l’inflation en France

Title source dataset .html .RData
Budget de famille 2017 insee bdf2017 2024-11-09 2023-11-21
Indices pour la révision d’un bail commercial ou professionnel insee ILC-ILAT-ICC 2024-11-09 2024-11-09
Indices des loyers - Base 2019 insee INDICES_LOYERS 2024-11-09 2024-11-09
Indice des prix à la consommation - Base 1970, 1980 insee IPC-1970-1980 2024-11-09 2024-11-09
Indices des prix à la consommation - Base 1990 insee IPC-1990 2024-11-09 2024-11-09
Indice des prix à la consommation - Base 2015 insee IPC-2015 2024-11-17 2024-11-17
Prix moyens de vente de détail insee IPC-PM-2015 2024-11-17 2024-11-17
Indices des prix à la consommation harmonisés insee IPCH-2015 2024-11-17 2024-11-17
Indice des prix dans la grande distribution insee IPGD-2015 2024-11-17 2024-11-21
Indices des prix des logements neufs et Indices Notaires-Insee des prix des logements anciens insee IPLA-IPLNA-2015 2024-11-09 2024-11-09
Indices de prix de production et d'importation dans l'industrie insee IPPI-2015 2024-11-17 2024-11-17
Indice pour la révision d’un loyer d’habitation insee IRL 2024-11-09 2024-11-09
Variation des loyers insee SERIES_LOYERS 2024-11-09 2024-11-09
Consommation effective des ménages par fonction insee T_CONSO_EFF_FONCTION 2024-11-09 2024-07-18

LAST_UPDATE

Code
`IPGD-2015` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()
LAST_UPDATE Nobs
2024-11-15 2594

Last

Code
`IPGD-2015` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  head(1) %>%
  print_table_conditional()
TIME_PERIOD Nobs
2024-10 11

NATURE

Code
`IPGD-2015` %>%
  left_join(NATURE, by = "NATURE") %>%
  group_by(NATURE, Nature) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
NATURE Nature Nobs
INDICE Indice 2142
GLISSEMENT_ANNUEL Glissement annuel 452

PRIX_CONSO

Code
`IPGD-2015` %>%
  left_join(PRIX_CONSO, by = "PRIX_CONSO") %>%
  group_by(PRIX_CONSO, Prix_conso) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
PRIX_CONSO Prix_conso Nobs
PROD_GC Tous produits de grande consommation 1404
4002 Autres produits alimentaires 238
PA-BOISSON Boissons 238
PA-TOTAL Produits alimentaires de grande consommation 238
PA-VIANDES Viandes 238
PEH-TOTAL Produits d'entretien, hygiène-beauté 238

FORME-VENTE

Code
`IPGD-2015` %>%
  left_join(`FORME-VENTE`, by = "FORME-VENTE") %>%
  group_by(`FORME-VENTE`, `Forme-Vente`) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
FORME-VENTE Forme-Vente Nobs
GD Grande distribution 1654
HGD Hors grande distribution 464
GDE Grande distribution étendue 238
TFV Toutes formes de vente 238

TITLE_FR

Code
`IPGD-2015` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
IDBANK TITLE_FR Nobs
001768736 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Grande distribution - Produits d'entretien, hygiène beauté 238
001768737 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Grande distribution 238
001768738 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Grande distribution étendue 238
001768739 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Hors grande distribution 238
001768740 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Toutes formes de vente 238
001768741 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Grande distribution - Viandes 238
001768742 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Grande distribution - Boissons 238
001768743 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Grande distribution - Produits alimentaires (hors produits frais) - Autres produits alimentaires 238
001768744 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Grande distribution - Produits alimentaires (hors produits frais) 238
010576185 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Glissement annuel - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Grande distribution 226
010576186 Indice des prix dans la grande distribution - Base 2015 - Glissement annuel - Ensemble des ménages - France métropolitaine - Hors grande distribution 226

Tous produits

2021-

Code
`IPGD-2015` %>%
  filter(`FORME-VENTE` == "GD",
         PRIX_CONSO %in% c("PROD_GC", "PA-TOTAL"),
         NATURE == "INDICE") %>%
  month_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2021-10-01")) %>%
  left_join(PRIX_CONSO, by = "PRIX_CONSO") %>%
  group_by(`Prix_conso`) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Prix_conso)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Augmentation vs. Octobre 2021") +
  theme(legend.position = c(0.6, 0.2),
        legend.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5, hjust=1)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-100, 500, 2),
                     labels = percent(seq(-100, 500, 2)/100-1)) +
  scale_x_date(breaks = "2 months",
               labels = date_format("%b %Y"))

Viandes, Boissons, Produits alimentaires de grande conso, Produits d’entretien, hygiène-beauté

All

Code
`IPGD-2015` %>%
  filter(PRIX_CONSO %in% c("PA-TOTAL", "PA-BOISSON", "PA-VIANDES", "PEH-TOTAL")) %>%
  month_to_date %>%
  left_join(PRIX_CONSO, by = "PRIX_CONSO") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Prix_conso)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.8),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-100, 500, 5)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1920, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"))

2021-

Code
`IPGD-2015` %>%
  filter(`FORME-VENTE` == "GD",
         PRIX_CONSO %in% c("PA-TOTAL", "PA-VIANDES", "PEH-TOTAL", "PROD_GC"),
         NATURE == "INDICE") %>%
  month_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2021-04-01")) %>%
  left_join(PRIX_CONSO, by = "PRIX_CONSO") %>%
  group_by(Prix_conso) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Prix_conso, linetype = Prix_conso)) +
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "dashed","solid","dashed")) +
  scale_color_manual(values = c("forestgreen", "orange","black","maroon")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Augmentation vs. Avril 2021") +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.8),
        legend.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5, hjust=1)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-100, 500, 2),
                     labels = percent(seq(-100, 500, 2)/100-1)) +
  scale_x_date(breaks = "2 months",
               labels = date_format("%b %Y"))

2022-

Code
`IPGD-2015` %>%
  filter(PRIX_CONSO %in% c("PA-TOTAL", "PA-BOISSON", "PA-VIANDES", "PEH-TOTAL")) %>%
  month_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2022-01-01")) %>%
  left_join(PRIX_CONSO, by = "PRIX_CONSO") %>%
  group_by(Prix_conso) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Prix_conso)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.8),
        legend.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5, hjust=1)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-100, 500, 2)) +
  scale_x_date(breaks = "2 months",
               labels = date_format("%b %Y"))

Grande distribution, GD étendue, Hors GD, Toutes formes de vente

2021-

Code
`IPGD-2015` %>%
  filter(PRIX_CONSO %in% c("PROD_GC"),
         NATURE == "INDICE") %>%
  month_to_date %>%
  filter(date >= as.Date("2021-11-01")) %>%
  left_join(`FORME-VENTE`, by = "FORME-VENTE") %>%
  group_by(`Forme-Vente`) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = 100*OBS_VALUE/OBS_VALUE[1]) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = `Forme-Vente`)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Augmentation vs. Novembre 2021") +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.8),
        legend.title = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5, hjust=1)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-100, 500, 2),
                     labels = percent(seq(-100, 500, 2)/100-1)) +
  scale_x_date(breaks = "3 months",
               labels = date_format("%b %Y"))