source | dataset | .html | .RData |
---|---|---|---|
insee | NAISSANCES-FECONDITE | 2024-10-29 | 2024-11-05 |
Naissances et fécondité
Data - INSEE
Info
Données sur la demographie
source | dataset | .html | .RData |
---|---|---|---|
eurostat | demo_minfind | 2024-11-05 | 2024-10-08 |
ined | fm_t70_2019.fr | 2024-06-20 | 2022-01-31 |
ined | fm_t70_2021.fr | 2024-06-20 | 2023-10-10 |
ined | p2d_2019.fr | 2024-06-20 | 2021-12-18 |
insee | DECES-MORTALITE | 2024-11-05 | 2024-11-05 |
insee | NAISSANCES-FECONDITE | 2024-10-29 | 2024-11-05 |
oecd | FAMILY | 2024-09-15 | 2024-02-13 |
LAST_UPDATE
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
group_by(LAST_UPDATE) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(desc(LAST_UPDATE)) %>%
print_table_conditional()
LAST_UPDATE | Nobs |
---|---|
2024-10-31 | 2280 |
2024-03-11 | 33487 |
2024-01-16 | 1201 |
2023-09-28 | 5459 |
2016-04-18 | 40 |
2015-10-08 | 17 |
TITLE_FR
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
INDICATEUR
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
INDICATEUR | Indicateur | Nobs |
---|---|---|
INDICATEUR_FECONDITE | Indicateur conjoncturel de fécondité | 22543 |
TAUX_NATALITE | Taux de natalité | 6717 |
AGE_MOYEN_MERES_ACCOUCHEMENT | Âge moyen des mères à l'accouchement | 5664 |
NAISSANCES_DOMICILIEES | Naissances domiciliées | 5516 |
NOMBRE_NAISSANCES | Nombre de naissances | 1504 |
TAUX_FECONDITE | Taux de fécondité | 540 |
REF_AREA
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
left_join(REF_AREA, by = "REF_AREA") %>%
group_by(REF_AREA, Ref_area) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
DEMOGRAPHIE
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
left_join(DEMOGRAPHIE, by = "DEMOGRAPHIE") %>%
group_by(DEMOGRAPHIE, Demographie) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()
DEMOGRAPHIE | Demographie | Nobs |
---|---|---|
SO | Sans objet | 33487 |
NAISS-DOM | Naissances domiciliées | 5516 |
NAISS | Naissances vivantes | 1504 |
TXNAT | Taux de natalité | 1131 |
TXFECOND_GA | Taux de fécondité pour différents groupes d'âges | 540 |
AGEACC | Âge moyen des mères à l'accouchement | 153 |
ICF | Indicateur conjoncturel de fécondité | 153 |
AGE
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
left_join(AGE, by = "AGE") %>%
group_by(AGE, Age) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
print_table_conditional()
AGE | Age | Nobs |
---|---|---|
00- | Ensemble | 5586 |
15-24 | De 15 à 24 ans | 5717 |
25-29 | De 25 à 29 ans | 108 |
25-34 | De 25 à 34 ans | 5609 |
30-34 | De 30 à 34 ans | 108 |
35-39 | De 35 à 39 ans | 108 |
35-49 | De 35 à 49 ans | 5586 |
40-50 | De 40 à 50 ans | 108 |
SO | Sans objet | 19554 |
Démographie - Nombre de naissances vivantes
Par an (glissement)
Tous
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
%>%
month_to_date arrange(date) %>%
mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")
1990-
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
%>%
month_to_date arrange(date) %>%
mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")
2000-
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
%>%
month_to_date arrange(date) %>%
mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
filter(date >= as.Date("2000-01-01")) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")
2012-
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
%>%
month_to_date arrange(date) %>%
mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
filter(date >= as.Date("2012-01-01")) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")
2018-
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
%>%
month_to_date arrange(date) %>%
mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
filter(date >= as.Date("2018-01-01")) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances sur les 12 derniers mois")
Changement sur 2 ans
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
%>%
month_to_date arrange(date) %>%
mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
change = OBS_VALUE - lag(OBS_VALUE, 24)) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = change)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(-1000000, 1000000, 20000),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Variation sur 2 ans\ndu nombre de naissances sur les 12 derniers mois")
Par jour
Tous
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
%>%
month_to_date ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/30)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")
1990-
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
mutate(TIME_PERIOD = TIME_PERIOD %>% paste0(., "-01") %>% as.Date,
OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
filter(TIME_PERIOD >= as.Date("1990-01-01")) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE/30)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")
2000-
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
mutate(TIME_PERIOD = TIME_PERIOD %>% paste0(., "-01") %>% as.Date,
OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
filter(TIME_PERIOD >= as.Date("2000-01-01")) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE/30)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")
2012-
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
mutate(TIME_PERIOD = TIME_PERIOD %>% paste0(., "-01") %>% as.Date,
OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
filter(TIME_PERIOD >= as.Date("2012-01-01")) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE/30)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")
2018-
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
mutate(TIME_PERIOD = TIME_PERIOD %>% paste0(., "-01") %>% as.Date,
OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
filter(TIME_PERIOD >= as.Date("2018-01-01")) %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = TIME_PERIOD, y = OBS_VALUE/30)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 1),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")
Par mois
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(IDBANK == "000436391") %>%
%>%
month_to_date ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 100*seq(1, 1000, 50),
labels = dollar_format(pre = "")) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre de naissances vivantes/jour")
Indicateur conjoncturel de fécondité
France
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(DEMOGRAPHIE == "ICF") %>%
%>%
year_to_date left_join(REF_AREA, by = "REF_AREA") %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Ref_area)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 20) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(100, 300, 10)) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Indicateur conjoncturel de fécondité (pour 100 femmes)") +
theme(legend.position = c(0.85, 0.85),
legend.title = element_blank())
Paris, Hauts-de-Seine, Seine-Saint-Denis
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(REF_AREA %in% c("D92", "D93", "D75"),
== "INDICATEUR_FECONDITE",
INDICATEUR == "00-") %>%
AGE %>%
year_to_date left_join(REF_AREA, by = "REF_AREA") %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Ref_area)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(100, 300, 10)) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Indicateur conjoncturel de fécondité (pour 100 femmes)") +
theme(legend.position = c(0.25, 0.85),
legend.title = element_blank())
Taux de natalité
Code
`NAISSANCES-FECONDITE` %>%
filter(DEMOGRAPHIE == "TXNAT") %>%
%>%
year_to_date left_join(REF_AREA, by = "REF_AREA") %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Ref_area)) +
scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 20) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 300, 1)) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Taux de natalité") +
theme(legend.position = c(0.85, 0.85),
legend.title = element_blank())