Discussion :

[Ellimann]

Je veus écrire une fonction appelée 'polluantmean' qui calcule la moyenne d’un polluant (sulfate ou nitrate) sur une liste spécifiée de moniteurs. La fonction 'polluantmean' prend trois arguments : 'directory', 'pollutant', et 'id'. Avec un numéro d’identification du moniteur vectoriel, 'polluantmean' lit que surveille les données de particules du répertoire spécifié dans l’argument 'annuaire' et renvoie la moyenne du polluant sur tous les moniteurs, ignorant les valeurs manquantes codées comme NA. Un prototype de la fonction est comme suit:

Code :

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Pollutantmean  <-  function(directotory,pollutant, id = 1:332){
##« ditrecyory » est un vecteur de caractères de longueur 1 indiquant l’emplacement des fichiers ##CSV
##« polluant » est un vecteur de caractères de la longueur 1 indiquant le nom du polluant pour ##lequel nous calculerons la moyenne, soit « sulfate » ou « nitrate ».
##« id » est un vecteur entier indiquant les numéros d’identification du moniteur à utiliser.
##Retourner la moyenne du polluant dans la liste de tous les moniteurs dans le vecteur « id » (sans ##tenir compte des valeurs NA)
##Remarque : Ne pas arrondir le résultat!
}

Le fichier zip contient 332 fichiers de valeurs séparées par des virgules (CSV) contenant des données de surveillance de la pollution atmosphérique pour les particules fines (PM) à 332 endroits aux États-Unis. Chaque fichier contient les données d’un seul moniteur et le numéro d’identification de chaque moniteur est contenu dans le nom du fichier. Par exemple, les données pour monitor 200 sont contenues dans le fichier "200.csv". Chaque fichier contient trois variables:

Date : la date de l’observation en format AAAA-MM-JJ (année-mois-jour)
sulfate : concentration de particules de sulfate dans l’air à cette date (mesurée en microgrammes par mètre cube)
nitrate : concentration de particules de nitrate dans l’air à cette date (mesurée en microgrammes par mètre cube)

[xavier-Pierre]

bonjour, une solution avec le package tidyverse , je n'ai pas respecté le prototype de ta fonction
logiquement on obtient un dataframe avec 3 colonnes mean_sulfate,mean_nitrate, moniteur

Code :

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library(dplyr)
library(purrr)
 
liste_fichier=unzip("fichier.zip")
## map_df fonctionne comme une boucle for
resultat <- map_df(1:length(liste_fichier),
       ~read.csv(liste_fichier[.x]) %>%  ## ouverture du fichier
 summarise(mean_sulfate =mean(sulfate, na.rm = T),mean_nitrate = mean(nitrate, na.rm = T)) %>% ## calcul des moyennes
         mutate(monitor = .x)  ) ## ajout colonne monitor