Discussion :

[flotaafreu]

Bonjour à toutes et à tous !

Je souhaiterais calculer des taux de croissance selon la formule : (hauteur à n+1 - hauteur à n)/ hauteur à n. Seulement plusieurs conditions sont nécessaires au calcul de ce taux à cause du type de données que j'analyse.

Voici un extrait de mon dataframe :

numéro individu	période	hauteur
01	T0	40,3
01	T1	45,7
02	T1	38,1
02	T2	46,1
02	T4	69,4
02	T5	76,6
02	T10	137,0
02	T11	141,8
03	T3	67,9
03	T4	70,1
03	T5	84,7
03	T6	87,3

J'aimerais trouver un code qui me permettrait de calculer un taux de croissance, selon la formule citée ci-dessus, pour chaque individu et pour chaque combinaison de périodes successives (T0-T1;T1-T2;T4-T5;T10-T11;T3-T4;T6-T7).

En résultat final ,un tableau ressemblant à celui-ci serait parfait :

numéro individu	période	hauteur	taux de croissance
01	T0	40,3	NA
01	T1	45,7	0,134
02	T1	38,1	NA
02	T2	46,1	0,210
02	T4	69,4	NA
02	T5	76,6	0,104
02	T10	137,0	NA
02	T11	141,8	0,035
03	T3	67,9	NA
03	T4	70,1	0,032
03	T5	84,7	0,208
03	T6	87,3	0,307

Est-ce quelqu'un aurait une idée de comment il faudrait s'y prendre ?

Merci d'avance !

[xavier-Pierre]

bonjour avec les package du tidyverse

Code :

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library(dplyr)
library(stringr)
library(purrr)
#df  le dataframe
 
df <- df %>% mutate(periodenum= as.integer(str_replace(periode,'T',''))) # on crée une colonne periode numérique en supprimant le T et en castant en integer
 
list_num <- split.data.frame(df,df$num) #on crée une liste de dataframe par le num (ton numero individu)
 
## création du dataframe attendu
## pour les fonctions map voir doc du package purrr
## la fonction lag() permet l'accès à la valeur précédente de la variable
 
res <-map_df(list_num,~.x %>% mutate(tx=ifelse(periodenum - lag(periodenum) == 1,(hauteur-lag(hauteur))/lag(hauteur),NA)) )

cdlt