Discussion :

[mthibs78]

Bonjour, j'ai actuellement un projet, avec différentes variables (je met en pièce jointe le jeu de données : data.zip), et la question sur laquelle je bloque est de : créer un tableau du nombre de dossier par années et par quartier.

Pour l'instant j'ai essayer de structurer mon tableau avec en lignes les différents quartier, et en colonne les années, cependant je ne sais pas du tout comment le remplir...
Si une âme charitable accepterais de m'aider ça m’enlèverait une belle épine du pied.

Merci d'avance, je vous laisse le code taper pour créer mon tableau ainsi que la modif des variables :

Code :

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# 1. Tableau du nombre de dossiers par année et par quartier
tableau1Logement <- data.frame(matrix(NA,nrow=length(unique(strftime(data$Date, "%Y"))), ncol =length(unique(data$Quartier))))
rownames(tableau1Logement)<- c(unique(strftime(data$Date, "%Y")))
colnames(tableau1Logement)<- c(unique(data$Quartier))

par ailleurs si vous pouviez jeter un œil sur la deuxième question cela m'arrangerais :

Tableau du prix moyen au mètre carré par année et par quartier
(Je suppose que c'est la même que c'est à peu près la même chose)

Merci d'avance !

[mthibs78]

J'ai essayer cela mais, maleureusement j'ai des erreurs ...

Code :

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data_intermidiaire = data.frame(data_Annees=strftime(data$Date, "%Y"), data_Quartier)
table_res = data.frame() #on creer une varable vide
for( j in 1: (length(unique(data$Quartier)))){
  for(i in 1: (length(unique(strftime(data$Date, "%Y"))))) {
    table_res[i,j-1] = by(data_Quartier, data_Annees, unlist)[[i]][1]
  }
}
rownames(tableau1Logement)<- c(unique(strftime(data$Date, "%Y")))
colnames(tableau1Logement)<- c(unique(data$Quartier))
table_res

Les erreurs renvoyer sont :

> data_intermidiaire = data.frame(data_Annees=strftime(data$Date, "%Y"), data_Quartier)
> table_res = data.frame() #on creer une varable vide
> for( j in 1: (length(unique(data$Quartier)))){
+ for(i in 1: (length(unique(strftime(data$Date, "%Y"))))) {
+ table_res[i,j-1] = by(data_Quartier, data_Annees, unlist)[[i]][1]
+ }
+ }
Error in x[[jj]] : attempt to select less than one element
> rownames(tableau1Logement)<- c(unique(strftime(data$Date, "%Y")))
> colnames(tableau1Logement)<- c(unique(data$Quartier))
> table_res

Franchement je suis perdu et je ne vois plus du tout comment faire ...

[Alpacky]

bonjour,

si j'ai bien compris le problème, vous voulez savoir par combinaison d'années et de quartiers combien vous avez de dossiers.
je vous suggère donc d'utiliser la fonction "table"

Code :

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# import data
tmp <- read.csv("data.csv")
tmp$Year <- substr(tmp$Date,1,4)
# freq per quartier & year 
cont.table <- data.frame(table(tmp[,c("Quartier","Year")]))

en espérant que cela aide

[tototode]

Bonjour,

Pour la première question le package dplyr peut-être très utile :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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tab %>% mutate(Annee = substr(Date, 1, 4)) %>%
  group_by(Quartier, Annee) %>% tally()
Source: local data frame [291 x 3]
Groups: Quartier [?]
 
             Quartier Annee     n
               <fctr> <chr> <int>
1         CA -Croix d  2013     1
2  CA -Croix d'Argent  2008   138
3  CA -Croix d'Argent  2009   103
4  CA -Croix d'Argent  2010   158
5  CA -Croix d'Argent  2011   181
6  CA -Croix d'Argent  2012    63
7  CA -Croix d'Argent  2014   169
8  CA -Croix d'Argent  2015   177
9  CA -Croix d'Argent  2016   206
10       CA -Croix d   2013   190

Pour la deuxième question :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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tab %>% mutate(Annee = substr(Date, 1, 4), m2 = Montant/Surface) %>%
  group_by(Quartier, Annee, Type) %>% summarise(m2 = mean(m2, na.rm = T))

Tu peux enlever Type si tu ne souhaites pas distinguer les types.

Cdlt