Calcul de date

Bonjour à tous,

Je dispose d'un fichier de donnée de relevé kilometriques, avec Prénom, Date, et Kilometre par jour, de janvier 2012 à février 2019. Je souhaiterais trouver combien de kilomètre ont été parcouru par mois, ou par semaine.

J'ai commencé à utiliser package "lubridate". Aucun problème pour calculer les KM parcourus par année avec cette formule :

Code:


Km_Par_Annee = aggregate(data$KM~year(data$date), data, sum)


Par contre, pour les mois, cette technique ne marche pas. En effet, j'ai l'impression qu'il me cumule les KM de tout les Janvier, février, ... de toute les années. Ainsi, avec cette formule qui ne marche pas comme je voudrais ...

Code:


Km_Par_Mois = aggregate(data$KM~month(data$date), data, sum)


... je me retrouve avec une table contenant seulement 12 entrées (pour janvier, février, ...) avec les kilometres cumulés sur toute les années. Or moi, je voudrais avec le nombre de kilometre pour chaque mois et par année (Janvier 2012, Fevrier 2012, Mars 2012, ...... Janvier 2019, Fevrier 2019, etc).


Ici pour télécharger le fichier de données : https://drive.google.com/open?id=1ilUt14HvpJU7cWw5QSFazbPW-28myYS4

Merci.

Bonjour,
Pour mon exemple j'ai générer la petite data frame que voila :
Lorsque que tu utilise year(date) ou month(date) tu créer un vecteur temporaire avec l'année ou seulement le mois. Comme dans la data.frame si dessous.

Code:


tmp <- data.frame(
  km =  rep(rep(11:15,12),2) ,
  annee=  rep(rep(2011:2015,12),2),
  mois=  rep(rep(1:12,5),2)
)
tmp



Ce que tu fait :

Code:

aggregate(km~mois, tmp, sum)


Ici R va faire la somme en fonction du vecteur mois, et sans celui de l'année il faut donc modifier la formule tel que voici :

Code:

aggregate(km~mois+annee, tmp, sum)

Tu peux aussi faire :

Code:

aggregate(tmp$km, list(tmp$annee,tmp$mois), sum )


Pour obtenir la somme par moi et par an !


Le package dyplr permet je trouve de faire des aggregates plus lisible ! Voici le code :

Code:

tmp %>% group_by(mois,annee) %>% summarise(KmTotal = sum(km), KmMoyen = mean(km))


Merci beaucoup pour ces explications claires et précises

De rien !
Bonne continuation !