Code : Tout sélectionner
res <-
datatest %>%
group_by(Article Code) %>%
summarise(t = list(moncalcul(PUHT))) %>%
unnest(t)
Enlever les datatest$
Modérateur : Groupe des modérateurs
Code : Tout sélectionner
res <-
datatest %>%
group_by(Article Code) %>%
summarise(t = list(moncalcul(PUHT))) %>%
unnest(t)
Pierre-Yves Berrard a écrit :Code : Tout sélectionner
res <-
datatest %>%
group_by(Article Code) %>%
summarise(t = list(moncalcul(PUHT))) %>%
unnest(t)
Enlever les datatest$
Code : Tout sélectionner
moncalcul <- function(datatest, probs = c(.7, .8)) {
q<- as.vector(quantile(datatest, probs))
nb <- sum(datatest >= q[1] & datatest <= q[2])
data.frame(
Q1 = q[1],
Q2 = q[2],
NB = nb,
stringsAsFactors = FALSE
)
}
library(dplyr)
library(tidyr)
res <-
datatest %>%
group_by(`Article Code`) %>%
summarise(t = list(moncalcul(PUHT))) %>%
unnest(t)
write.table(res, file="res")
nb_autour_q75 <- function(datatest, probs = c(.7, .8)) {
q <- quantile(datatest, probs)
sum(datatest >= q[1] & datatest <= q[2])
}
res1bis <- tapply(datatest$PUHT, datatest$`Client Code`, nb_autour_q75)
write.table(res1bis, file="Res1bis")
Pierre-Yves Berrard a écrit :Parce que les groupes ne sont pas calculés à partir de la même variable....
Pierre-Yves Berrard a écrit :Je voulais dire que res utilise `Article Code` et res1bis `Client Code`.
Pierre-Yves Berrard a écrit :Comme il y a 10 % des prix dans [q70 ; q80], l'effectif dans cet intervalle va dépendre du nombre total de prix (le N dans mon premier message).
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