Discussion :

[zuhgoh]

Bonjour à tous,

Je continue mon apprentissage pas à pas de R. Je suis dans l'apprentissage et la, ça fait bientôt 15 jours que je bug. Voila je m'explique et j’espère que vous pourrez m'aider.

Je reçois les données GPS de mes joueurs de foot dans le tableau ci dessus.





Je voudrais trouver la formule afin que R identifie chaque course faite par mon joueur et qu'il comptabilise le nombre de courses. Par exemple pour la premiere course elle commence 123229500 et se termine à 123229900.

De plus je voudrais les situer sur un terrain et j'ai besoin d'utiliser le point de départ(RyanX) et le point d'arrivée(RyanY).

Ca serait vraiment genial que quelqu'un puisse me donner un coup de main.

Merci merci par avance

Zuhgoh

[mgdondon]

Bonjour,

Une proposition pas à pas en considérant que vous souhaitez produire un tableau avec une ligne par jour (vous pourrez adapter pour générer une ligne par joueur si votre fichier contient les données de plusieurs joueurs) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

coe <- read.csv("d:/temp/coe.txt")

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> coe
       time         C    RyanX    RyanY    RyanV      RyanD
1  20200201 123229500 88.58653 46.02861 22.16808 0.00061578
2  20200201 123229600 89.21901 45.97438 22.35708 0.00062103
3  20200201 123229700 89.75071 45.83240 22.55760 0.00062660
4  20200201 123229800 90.31635 45.75555 22.54932 0.00062637
5  20200201 123229900 90.81491 45.80162 22.15764 0.00061549
6  20200201 123325000 59.89717 33.29449 22.19508 0.00061653
7  20200201 123325100 60.48614 32.91515 22.60512 0.00062792
8  20200201 123325200 60.97782 32.47990 23.12928 0.00064248
9  20200201 123325300 61.48175 32.08328 23.32584 0.00064794
10 20200202 123229600 89.21901 45.97438 22.35708 0.00062103
11 20200202 123229700 89.75071 45.83240 22.55760 0.00062660
12 20200202 123229800 90.31635 45.75555 22.54932 0.00062637
13 20200202 123229900 90.81491 45.80162 22.15764 0.00061549
14 20200202 123325000 59.89717 33.29449 22.19508 0.00061653
15 20200202 123325100 60.48614 32.91515 22.60512 0.00062792
16 20200202 123325200 60.97782 32.47990 23.12928 0.00064248

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

C_n <- setNames(as.data.frame(table(coe$time)),c("time","C_n"))

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> C_n
      time C_n
1 20200201   9
2 20200202   7

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C_min <- aggregate(C ~ time, coe, min)
C_min <- merge(C_min, 
               coe[,c("time","C","RyanX","RyanY")], 
               by=c("time","C"))
names(C_min) <- c("time","C_min","RyanX_min","RyanY_min")

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> C_min
      time     C_min RyanX_min RyanY_min
1 20200201 123229500  88.58653  46.02861
2 20200202 123229600  89.21901  45.97438

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C_max <- aggregate(C ~ time, coe, max)
C_max <- merge(C_max, 
                    coe[,c("time","C","RyanX","RyanY")], 
                    by=c("time","C"))
names(C_max) <- c("time","C_max","RyanX_max","RyanY_max")

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> C_max
      time     C_max RyanX_max RyanY_max
1 20200201 123325300  61.48175  32.08328
2 20200202 123325200  60.97782  32.47990

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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resume <- merge(C_n, C_min, by="time")
resume <- merge(resume, C_max, by="time")

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> resume
      time C_n     C_min RyanX_min RyanY_min     C_max RyanX_max RyanY_max
1 20200201   9 123229500  88.58653  46.02861 123325300  61.48175  32.08328
2 20200202   7 123229600  89.21901  45.97438 123325200  60.97782  32.47990

Cordialement,

[zuhgoh]

Merci beaucoup, beaucoup... je vais essayer ce weekend... et je n'oublierai pas de marquer resolu

Merci encore

BOnne journee

[zuhgoh]

Re Bonjour

Je crois qu'on y est presque. Pour la fin, j'ai compris pour le min et le max. Par contre pour le début, je me suis mal exprime.
LA colonne time[Iso, ne m’intéresse pas car elle nous donne la date et elle sera la même pour toutes les données (375 lignes). La ou j'ai du mal et que je ne vois pas comment faire, c'est comment ma formule va comptabiliser les courses.

Par exemple sur la capture d écran ci dessous, on peut voir que :
la première course commence à 12h32min29sec500 et se termine à 12h32min29sec900
la deuxième course commence à 12h33min25sec000 et se termine à 12h33min25sec400

Avez vous une idée pour qu'on puisse les comptabiliser ?

Dans l’idée, je souhaiterai un tableau de la sorte

Nomdu joueur	Course	debut	fin	X_depart	Y_depart	X_fin	Y_fin
RYAN	1	123229500	123229900	88.58	46.02	90.81	45.80
RYAN	2	123325000	123325400	59.89	33.29	61.95	31.60
...

[mgdondon]

Bonjour,

Je n'avais en effet pas compris votre demande. Plutôt que comptabiliser, je pense que vous souhaitez numéroter les courses.

Plusieurs propositions avec le même algorithme :

• Avec les fonctions de base ave() et diff()

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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coe <- read.csv("d:/temp/coe.txt")
coe$diff_C <- ave(coe$C, FUN=function(x) c(NA,diff(x)))
coe$course <- ifelse(coe$diff_C != 100 | is.na(coe$diff_C), 1, 0)
coe$course[coe$course == 1] <- 1:sum(coe$course)
while(min(coe$course)==0){
  coe$diff_course <- ave(coe$course, FUN=function(x) c(NA,-diff(x)))
  coe$course <- ifelse(coe$course == 0, coe$diff_course, coe$course)
}
coe$diff_course <- NULL

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> coe
      time         C    RyanX    RyanY    RyanV      RyanD diff_C course
1 20200201 123229500 88.58653 46.02861 22.16808 0.00061578     NA      1
2 20200201 123229600 89.21901 45.97438 22.35708 0.00062103    100      1
3 20200201 123229700 89.75071 45.83240 22.55760 0.00062660    100      1
4 20200201 123229800 90.31635 45.75555 22.54932 0.00062637    100      1
5 20200201 123229900 90.81491 45.80162 22.15764 0.00061549    100      1
6 20200201 123325000 59.89717 33.29449 22.19508 0.00061653  95100      2
7 20200201 123325100 60.48614 32.91515 22.60512 0.00062792    100      2
8 20200201 123325200 60.97782 32.47990 23.12928 0.00064248    100      2
9 20200201 123325300 61.48175 32.08328 23.32584 0.00064794    100      2

• Avec la fonction shift() du package data.table

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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coe <- read.csv("d:/temp/coe.txt")
library(data.table)
setDT(coe)
coe[, diff_C := C - shift(C)]
coe$course <- ifelse(coe$diff_C != 100 | is.na(coe$diff_C), 1, 0)
coe$course[coe$course == 1] <- 1:sum(coe$course)
while(min(coe$course)==0) coe[, course := ifelse(course==0, shift(course), course)]
setDF(coe)

• Avec la fonction lag() du package dplyr

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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coe <- read.csv("d:/temp/coe.txt")
library(dplyr)
coe <- mutate(coe, diff_C = C - lag(C))
coe$course <- ifelse(coe$diff_C != 100 | is.na(coe$diff_C), 1, 0)
coe$course[coe$course == 1] <- 1:sum(coe$course)
while(min(coe$course)==0) coe <- mutate(coe, course = ifelse(course==0, lag(course), course))

Liens utiles :

• Calculate difference between values in consecutive rows by group
• Using conditional statements in r data.table

Cordialement,

[zuhgoh]

Merci merci merci... j ai réussi...C'est vraiment la grande classe de votre part...