Estimations annuelles du parc de logements (EAPL)

Data - Insee

~/data/insee/

Info

source	dataset	.html	.RData
insee	PARC-LOGEMENTS	2024-04-18	2023-12-03

Données sur l’immobilier

source	dataset	.html	.RData
acpr	as151	2024-04-05	2024-04-05
bdf	BSI1	2024-05-08	2024-05-08
bdf	CPP	2024-05-08	2024-05-08
bdf	FM	2024-05-08	2024-05-08
bdf	immobilier	2024-05-08	2024-05-07
bdf	MIR	2024-05-08	2024-05-08
bdf	MIR1	2024-05-08	2024-05-08
bdf	RPP	2024-05-08	2024-05-08
insee	CONSTRUCTION-LOGEMENTS	2024-05-09	2024-05-09
insee	ENQ-CONJ-ART-BAT	2024-05-09	2023-10-25
insee	ENQ-CONJ-IND-BAT	2024-05-09	2024-05-09
insee	ENQ-CONJ-PROMO-IMMO	2024-05-09	2024-05-09
insee	ENQ-CONJ-TP	2024-05-09	2024-05-09
insee	ILC-ILAT-ICC	2024-05-09	2024-05-09
insee	INDICES_LOYERS	2024-05-09	2024-05-09
insee	IPLA-IPLNA-2015	2024-05-09	2024-05-09
insee	IRL	2024-05-09	2024-05-09
insee	PARC-LOGEMENTS	2024-04-18	2023-12-03
insee	SERIES_LOYERS	2024-04-18	2024-05-09
insee	t_dpe_val	2024-04-18	2024-03-04
notaires	arrdt	2024-04-08	2024-04-08
notaires	dep	2024-04-08	2024-04-08

LAST_UPDATE

`PARC-LOGEMENTS` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

LAST_UPDATE	Nobs
2023-09-25	1260

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2024-05-09

Last

`PARC-LOGEMENTS` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  head(1) %>%
  print_table_conditional()

TIME_PERIOD	Nobs
2023	30

TITLE_FR

`PARC-LOGEMENTS` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

INDICATEUR

`PARC-LOGEMENTS` %>%
  left_join(INDICATEUR,  by = "INDICATEUR") %>%
  group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

INDICATEUR	Indicateur	Nobs
NOMBRE_LOG_TOT	Nombre total de logements	84
NOMBRE_LOG_VAC	Nombre de logements vacants	84
NOMBRE_RP_ENS	Nombre de résidences principales	84
NOMBRE_RP_LC	Nombre de résidences principales - Logement collectif	84
NOMBRE_RP_LI	Nombre de résidences principales - Logement individuel	84
NOMBRE_RS_LO	Nombre de résidences secondaires et logements occasionnels	84
PROP_LOC_BPRIV	Résidences principales - Proportion de locataires d’un bailleur privé	84
PROP_LOC_BPUB	Résidences principales - Proportion de locataires d’un bailleur public	84
PROP_LOC_RES_PRINC	Résidences principales - Proportion de locataires	84
PROP_LOGES_GRATIS	Résidences principales - Proportion de logés gratuitement	84
PROP_PROPRIO	Résidences principales - Proportion de propriétaires	84
PROP_PROPRIO_ACCED	Résidences principales - Proportion de propriétaires accédants	84
PROP_PROPRIO_S_CHREMB	Résidences principales - Proportion de propriétaires sans charges de remboursement	84
NOMBRE_RP_CR	Nombre de résidences principales en communes rurales	42
NOMBRE_RP_UUP	Nombre de résidences principales - Unité urbaine de Paris	42
NOMBRE_RP_UU_100000M	Nombre de résidences principales - Unités urbaines de moins de 100 000 habitants	42
NOMBRE_RP_UU_100000P	Nombre de résidences principales - Unités urbaines de 100 000 habitants ou plus	42

UNIT_MEASURE

`PARC-LOGEMENTS` %>%
  group_by(UNIT_MEASURE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()

UNIT_MEASURE	Nobs
POURCENT	588
SO	672

REF_AREA

`PARC-LOGEMENTS` %>%
  group_by(REF_AREA) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

REF_AREA	Nobs
FM	714
FR-D976	546

Résidences principales

Proportions: accédants, sans charge de remboursement

`PARC-LOGEMENTS` %>%
  filter(INDICATEUR %in% c("PROP_PROPRIO", "PROP_PROPRIO_ACCED", "PROP_PROPRIO_S_CHREMB"),
         REF_AREA == "FM") %>%
  year_to_date %>%
  left_join(INDICATEUR,  by = "INDICATEUR") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/100, color = Indicateur)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2023, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, 5),
                     labels = percent_format()) +
  theme(legend.position = c(0.5, 0.7),
        legend.title = element_blank())

Proportion de locataires

`PARC-LOGEMENTS` %>%
  filter(INDICATEUR %in% c("PROP_LOC_RES_PRINC", "PROP_LOGES_GRATIS", "PROP_LOC_BPRIV"),
         REF_AREA == "FM") %>%
  year_to_date %>%
  left_join(INDICATEUR,  by = "INDICATEUR") %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE/100, color = Indicateur)) +
  xlab("") + ylab("") +  theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2023, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 100, 5),
                     labels = percent_format()) +
  theme(legend.position = c(0.7, 0.9),
        legend.title = element_blank())