Tableau compteur : Aide please !

Bonjour, j'ai actuellement un projet, avec différentes variables (je met en pièce jointe le jeu de données : Pièce jointe 329125), 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 2 3 4

# 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))

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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 !

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

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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

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Les erreurs renvoyer sont :

Citation:

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

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

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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1 2 3 4 5 6

# 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")]))

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en espérant que cela aide

Bonjour,

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

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

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

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Pour la deuxième question :

Code:

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1 2	tab %>% mutate(Annee = substr(Date, 1, 4), m2 = Montant/Surface) %>% group_by(Quartier, Annee, Type) %>% summarise(m2 = mean(m2, na.rm = T))

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

Cdlt