Transposition ou boucle

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Bonjour,

Voici un jeu de données
Code:

1 2 3 4 5 df <- read.table(text = "ID SEAU PELLE RATEAU PERSONNE1 1 0 0 PERSONNE2 1 1 1 PERSONNE3 0 1 1 ", header = TRUE)
Je cherche le code qui permet de créer la table comme suit :

ID TYPE

PERSONNE1 SEAU

PERSONNE2 SEAU

PERSONNE2 PELLE

PERSONNE2 RATEAU

PERSONNE3 PELLE

PERSONNE3 RATEAU

J'ai tenté une boucle mais ça ne fonctionne pas. ça semble être une transposition mais pas sûr...Quelqu'un aurait-il une idée?

Merci pour votre aide

ID	TYPE
PERSONNE1	SEAU
PERSONNE2	SEAU
PERSONNE2	PELLE
PERSONNE2	RATEAU
PERSONNE3	PELLE
PERSONNE3	RATEAU

Transposition

Ça marche en effet bien par transposition :

Code:

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> df <- read.table(text = "ID SEAU PELLE RATEAU
+                          PERSONNE1 1 0 0
+                          PERSONNE2 1 1 1
+                          PERSONNE3 0 1 1", 
+                  header = TRUE)
> df
         ID SEAU PELLE RATEAU
1 PERSONNE1    1     0      0
2 PERSONNE2    1     1      1
3 PERSONNE3    0     1      1

Code:

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> library(reshape2)
> df <- melt(df,
+            id.vars=c('ID'),
+            mesure.vars=c('SEAU':'RATEAU'),
+            variable.name="TYPE",
+            value.name="NB")
> df
         ID   TYPE NB
1 PERSONNE1   SEAU  1
2 PERSONNE2   SEAU  1
3 PERSONNE3   SEAU  0
4 PERSONNE1  PELLE  0
5 PERSONNE2  PELLE  1
6 PERSONNE3  PELLE  1
7 PERSONNE1 RATEAU  0
8 PERSONNE2 RATEAU  1
9 PERSONNE3 RATEAU  1

Code:

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> df <- df[df$NB==1,-3]
> df
         ID   TYPE
1 PERSONNE1   SEAU
2 PERSONNE2   SEAU
5 PERSONNE2  PELLE
6 PERSONNE3  PELLE
8 PERSONNE2 RATEAU
9 PERSONNE3 RATEAU

Code:

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> df <- df[order(df$ID),]
> df
         ID   TYPE
1 PERSONNE1   SEAU
2 PERSONNE2   SEAU
5 PERSONNE2  PELLE
8 PERSONNE2 RATEAU
6 PERSONNE3  PELLE
9 PERSONNE3 RATEAU

Cordialement,

24/05/2018, 16h53
pupilSAS

Merci beaucoup, c'est parfait! C'est exactement ça!

Etant débutante, j'ai beaucoup de mal à avoir la logique R. Je suis partie sur une boucle complexe! Merci

Bonjour,

la fonction gather de la librairie tidyr peut te simplifier la vie aussi :

Code:

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library(tidyr)
df[,-1][df[,-1]==0] <- NA
gather(df, "Type", "valeur", -1, na.rm = T)[,-3]
         ID   Type
1 PERSONNE1   SEAU
2 PERSONNE2   SEAU
5 PERSONNE2  PELLE
6 PERSONNE3  PELLE
8 PERSONNE2 RATEAU
9 PERSONNE3 RATEAU

On peut aussi faire ce genre de manipulation avec les fonctions de bases de R en se servant de la transformation d'une table en data.frame :

Code:

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df <- read.table(text = "ID        SEAU         PELLE RATEAU
                 PERSONNE1     1 0   0  
                 PERSONNE2     1  1 1     
                 PERSONNE3    0  1 1 
                   ", header = TRUE)
df2 <- as.matrix(df[,-1])
rownames(df2) <- df[,1]
class(df2) <- "table"
df2 <- as.data.frame(df2)
df2 <- df2[df2$Freq == 1, -3]

cdlt