Gegeven

Via het Open Data Portaal¹ van Stad Gent kan men de criminaliteitscijfers van 2023, per maand, per wijk opvragen.

De volgende code vraagt deze aantallen op.

# Benodigde bibliotheken
library('jsonlite')
library('httr')

# Importeert de data van Stad Gent en vormt om
res <- GET("https://data.stad.gent/api/explore/v2.1/catalog/datasets/criminaliteitscijfers-per-wijk-per-maand-gent-2023/records?select=sum(total)&group_by=fact_category")
data <- fromJSON(rawToChar(res$content))$results
colnames(data) <- c("categorie","aantal")

Het resultaat is een dataframe, met per categorie, het aantal incidenten.

                         categorie aantal
1                     Autodiefstal     59
2            Beschadiging aan auto    639
3                Bromfietsdiefstal    172
4          Diefstal gewapenderhand     56
5 Diefstal met geweld zonder wapen    330
6   Diefstal uit of aan voertuigen    759

Gevraagd

Maak onderstaand taartdiagram met de criminaliteitscijfers per categorie, gebruik hiervoor de volgende richtlijnen.

• Veruit de grootste categorie is Parkeerovertredingen. We sluiten deze categorie uit van onze analyse. Maak een booleaanse vector misdrijven waarin je opslaat welke rijen niet van de categorie Parkeerovertredingen zijn.
• Bereken het totaal aantal misdrijven (zonder de parkeerovertredingen) in de variabele totaal.
• Maak een vector percentages aan, waarin je berekent het relatieve aandeel van elke categorie berekent. Rond af op een geheel.
• Maak met behulp van de paste0() functie een vector labels, die voor elke categorie het percentage bevat. Deze zijn van de vorm: Autodiefstal - 1%.
• Maak nu onderstaand taartdiagram, gebruik hierbij col = rainbow(15) om verschillende kleuren te genereren.