Discussion :

[wondamien]

Bonjour,

J'ai besoin de votre aide pour résoudre mon problème sur R. J'ai une table avec 2 variables : ID et date. Pour un ID unique, j'ai potentiellement plusieurs lignes avec des dates différentes.
L'idée est de calculer le temps (différence entre 2 dates) et d'en faire une moyenne par ID.

Voici un exemple de données :
ID date
1 21/02/2013
1 21/02/2014
2 21/03/2013
3 22/02/2014
3 23/02/2014

Le résultat sera par exemple :
ID date diff
1 21/02/2013 NA
1 21/02/2014 365
2 21/03/2013 NA
3 22/02/2014 NA
3 23/02/2014 1

La variable diff est la différence entre 2 lignes consécutives mais uniquement si l'ID est le même (c'est là où je suis bloqué).

Est ce que quelqu'un aurait une idée pour résoudre ce problème facilement ?

Merci beaucoup

[A. D.]

Bonjour,

Une solution possible, en bidouillant un peu (mais il y a sûrement moyen de faire "plus propre" ^^) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# création d'un jeu de données d'exemple
X <- data.frame(ID = c(1, 1, 1, 2, 3, 3), date = c("21/02/2013", "21/02/2014", "22/02/2014", "21/03/2013", "22/02/2014", "23/02/2014"))
 
# la variable "date" est passée au format "date" de R pour calculer la différence avec la fonction "diff"
X$date <- as.Date(X$date, format = "%d/%m/%Y")
 
# la variable "ID" est passée au format "factor" pour servir d'indice dans la fonction "by"
X$ID <- factor(X$ID)
 
 
# création d'une fonction "maison" qui permet de faire le "diff" des dates et ajouter en même temps les NA nécessaires
myfun <- function(x)
{
    z <- as.numeric(diff(x))
    if(length(z)==0)
    {
      s <- NA
    }
    else
    {
      s <- c(NA, z)
    }
    return(s)
}
 
# calcul du vecteur de différences comme demandé :
df <- by(X$date, X$ID, myfun)
 
 
# résultat :
X <- data.frame(X, diff = unlist(df))
X
   ID       date 	 diff
  1 	    2013-02-21   NA
  1 	    2014-02-21   365
  1  	    2014-02-22   1
  2  	    2013-03-21   NA
  3  	    2014-02-22   NA
  3  	    2014-02-23   1

Egalement, pour ce genre de manip', un package plutôt pratique : dplyr.

HTH !


Cordialement,


A.D.

[wondamien]

Merci beaucoup !!