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Identification de courses
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.
Pièce jointe 569784
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
1 pièce(s) jointe(s)
Identification de courses
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:
coe <- read.csv("d:/temp/coe.txt")
Code:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
| > 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:
C_n <- setNames(as.data.frame(table(coe$time)),c("time","C_n"))
Code:
1 2 3 4
| > C_n
time C_n
1 20200201 9
2 20200202 7 |
Code:
1 2 3 4 5
| 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:
1 2 3 4
| > C_min
time C_min RyanX_min RyanY_min
1 20200201 123229500 88.58653 46.02861
2 20200202 123229600 89.21901 45.97438 |
Code:
1 2 3 4 5
| 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:
1 2 3 4
| > C_max
time C_max RyanX_max RyanY_max
1 20200201 123325300 61.48175 32.08328
2 20200202 123325200 60.97782 32.47990 |
Code:
1 2
| resume <- merge(C_n, C_min, by="time")
resume <- merge(resume, C_max, by="time") |
Code:
1 2 3 4
| > 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,