#' Table unique des accidents
#'
#' @param caracteristiques data.frame obtenu par [dl_caracteristiques()] `%>%` [recod_caracteristiques()]
#' @param usagers data.frame obtenu par [dl_usagers()] `%>%` [recod_usagers()]
#' @param lieux data.frame obtenu par [dl_lieux()] `%>%` [recod_lieux()]
#' @param vehicules data.frame obtenu par [dl_vehicules()] `%>%` [recod_vehicules()]
#'
#' @return Un tibble des différentes tables jointes
#' @export
create_table_accidents <- function(caracteristiques, usagers, lieux, vehicules){
usagers %>%
dplyr::select(- tidyselect::any_of(c("secu2", "secu3", "id_vehicule"))) %>%# Variables crées en 2019, trop de NA avant
dplyr::left_join(vehicules %>% dplyr::distinct(Num_Acc, num_veh, catv),
by = c("Num_Acc", "num_veh")) %>%
dplyr::left_join(caracteristiques, by = c("Num_Acc")) %>%
dplyr::left_join(lieux,by = c("Num_Acc")) %>%
dplyr::mutate(age = lubridate::year(date_acc)-an_nais) %>%
dplyr::select(
- tidyselect::any_of(c(
"adr", "com", # utilisation de lat, long et dep
"voie", "vma", "nbv",
"hrmn", "an_nais"
))
)
}
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