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Devrais-je regrouper ces variables qualitatives en une nouvelle variable ? Oui, et créer une variable Etape prenant les valeurs "Etape1", "Etape2", "Etape3". Cette manipulation peut être faite facilement avec la fonction gather du package tidyr. Voir dans le sujet post...

Un exemple avec une boucle for : donnees <- read.table(header = TRUE, check.names = FALSE, text = "x y 1990 1995 2000 2005 2010 2015 3115000 5665000 0.00354375597089529 0.0034868239890784 0 0 0 0 3125000 5665000 0.00354375597089529 0.0034868239890784 0 0 0 0 3135000 5665000 0.00354375597089529 ...

Bonjour, Si quelqu'un a une piste ou quelque chose pour m'aider je suis preneur ! Je commencerais par fusionner (merge) les data.frames pour avoir quelque chose du style : x y info_1990 info_1995 ... ... ... ... ... L'interpolation sera ensuite un simple calcul vectoriel sur les colonnes info_.

Ma solution semble marcher. Tester avec :

Je crois avoir compris un peu différemment d'Eric, donc :

C'est une formule qui sert à spécifier sur quelle variable d'intérêt (ici DeltaCt) on veut appliquer une fonction (ici mean) selon quelles variables de regroupement (ici TheGene). Voir l'aide de la fonction aggregate (en particulier l'argument formula).

Oui, arrange() est nécessaire pour que fill() donne le bon résultat.

Bonjour,

Merci d'avoir simplifié la problématique. ;-)

Bonjour, Une solution en utilisant un appariement (merge) : moy_NT <- aggregate( data = df[df$Samples2 == "NT", ], DeltaCt ~ TheGene, FUN = mean ) res <- merge( df, moy_NT, by = "TheGene", all.x = TRUE, suffixes = c("", "_MoyNT") ) res$DDeltaCt <- res$DeltaCt ...

Pour peaufiner, comme on a deux conditions qui s'excluent l'une l'autre, on peut aussi utiliser la fonction ifelse pour s'épargner d'écrire le complémentaire logique :

Une autre possibilité :

Bonjour, Pas besoin d'une boucle for pour créer une variable en fonction d'autres. Voir un exemple ici (sujet créé par vous-même). Sinon le fait que "Attention" ne change pas est dû à l'utilisation des opérateurs && et || qui ne prennent en compte que le premier élément de chaque o...

Bonjour, Une solution avec le package dplyr : library(dplyr) DF %>% group_by(Date) %>% summarise(DIST = ma_distance(first(X), first(Y), last(X), last(Y))) Il faut bien sûr définir au préalable la formule adéquate pour ma_distance ma_distance <- function(x1, y1, x2, y2) { # ... }

Édite le titre du premier message en le préfixant par [RÉSOLU].

Bonjour,

Tapez ?purtest pour accéder à l'aide de la fonction.