extraire les données d'un tableau croisé

[Maxime Florent]

Bonjour,

J'ai un fichier csv de débit journalier (cf. pièce jointe) rangés dans une succession de tableaux croisés. Les valeurs de débit journalier pour une année sont rangées dans un tableau croisé où chaque colonne représente le mois et où chaque ligne correspond aux jours dans le mois. Je souhaiterais donc extraire les données de chaque tableau croisé de telle sorte que j'obtienne deux colonnes, une pour la date et une autre pour le débit. Pouvez-vous m'aider dans ma démarche ?

Je vous remercie.

[attachment]C:\Users\florenma\Desktop\Qj[/attachment]

[Michaël Delorme]

(le fichier joint n'était pas lisible)

Code : Tout sélectionner

library(tidyverse)

# génération d'un jeu de données (seulement 4 mois pour l'exemple)
(table_debit <- tibble(jour = seq(1:31),
                        `01` = rnorm(31),
                        `02` = rnorm(31),
                        `03` = rnorm(31),
                        `12` = rnorm(31)))                     


Tu as qqchose comme ça ?

Code : Tout sélectionner

# A tibble: 31 × 5
    jour        `01`       `02`       `03`        `12`
   <int>       <dbl>      <dbl>      <dbl>       <dbl>
1      1 -0.40205954 -0.3690294  0.5932545  0.55900424
2      2  1.02443097  0.2430464 -2.8740683 -0.09662251
3      3 -0.73296736 -1.5731528  0.9611914  0.16365367
4      4 -0.47585555  0.5382824  1.0877442 -0.54143659
5      5 -0.04487882  0.8149758 -0.8289221 -0.61527607
6      6 -1.14516447  0.3798923 -0.1241146  1.67664265
7      7 -1.17862444  0.8073241  0.6052208  0.01084477
8      8  1.86010635  2.1979071  0.4478643  1.78628453
9      9  1.04791377 -1.0724803  1.6552977 -2.61166296
10    10  0.67775100  0.3316621  0.9964944  0.96152846
# ... with 21 more rows

Il suffit alors de mettre toutes les données de débit dans une colonne (gather), puis de fusionner (unite) les colonnes jour et mois ; par exemple :

Code : Tout sélectionner

table_debit %>%
   gather(mois, debit, -jour) %>%
   unite(jour, mois, col = "date", sep = "/")

qui donne :

Code : Tout sélectionner

# A tibble: 124 × 2
    date       debit
*  <chr>       <dbl>
1   1/01 -0.40205954
2   2/01  1.02443097
3   3/01 -0.73296736
4   4/01 -0.47585555
5   5/01 -0.04487882
6   6/01 -1.14516447
7   7/01 -1.17862444
8   8/01  1.86010635
9   9/01  1.04791377
10 10/01  0.67775100
# ... with 114 more rows

[Maxime Florent]

Veuillez m’excuser il semble que le fichier .xls n'est pas été joint au message. Je vous envoie un lien pour pouvoir le télécharger.
https://xls.lu/3zJa/
https://www.fichier-xls.fr/2017/03/24/qj/

Je vous remercie par ailleurs pour votre réponse qui me permet d'avancer dans ma recherche. Je cherche désormais un moyen de réitérer l'opération d'extraction des données pour chaque tableau croisé (en sachant qu'un tableau croisé correspond à une année), afin de ranger dans l'ordre chronologique les données de débit dans un data frame. Je pense devoir utiliser une boucle ou la fonction merge, mais je n'ai pas trop d'indication là-dessus. Auriez-vous éventuellement quelques conseils à me donner ?

[Michaël Delorme]

Un peu de nettoyage dans votre fichier et il suffit d'ajouter la colonne année et que les tableaux croisés soient assemblés les uns à la suite des autres :

Code : Tout sélectionner

(table_debit <- tibble(annee = rep('2016', 31),
                         jour = seq(1:31),
                        `01` = rnorm(31),
                        `02` = rnorm(31),
                        `03` = rnorm(31),
                        `12` = rnorm(31)))
# A tibble: 31 × 6
   annee  jour       `01`        `02`        `03`       `12`
   <chr> <int>      <dbl>       <dbl>       <dbl>      <dbl>
1   2016     1 -0.9096694 -0.39545756  1.82289353  1.0251359
2   2016     2  0.6887897 -0.16575583  1.42805520 -0.9606005
3   2016     3 -0.7794163  0.08633119 -1.06344524  1.1882702
4   2016     4  0.4391712 -0.04559772  0.29217827  0.4254283
5   2016     5 -2.0819705  0.70807411 -0.57285473 -2.1891984
6   2016     6 -1.0765729  0.20222205  1.63799727 -0.1744921
7   2016     7 -1.8360866 -0.15156669  0.59512492 -0.7065472
8   2016     8  0.6102541 -1.25037750 -0.09696052 -0.5977184
9   2016     9 -0.4335171  1.50020684 -0.79634106  0.3223789
10  2016    10  0.1602306  1.94375690 -0.64632586 -0.7927383


Puis de faire la même chose qu'avant en prenant cette fois en compte l'année :

Code : Tout sélectionner

table_debit %>%
   gather(mois, debit, -c(jour, annee)) %>%
   unite(jour, mois, annee, col = "date", sep = "/")
   
   
# A tibble: 124 × 2
         date      debit
*       <chr>      <dbl>
1   1/01/2016 -0.9096694
2   2/01/2016  0.6887897
3   3/01/2016 -0.7794163
4   4/01/2016  0.4391712
5   5/01/2016 -2.0819705
6   6/01/2016 -1.0765729
7   7/01/2016 -1.8360866
8   8/01/2016  0.6102541
9   9/01/2016 -0.4335171
10 10/01/2016  0.1602306
# ... with 114 more rows


[Maxime Florent]

Je vous remercie pour ces explications qui m'ont particulièrement bien aidé.