Sur les données FormationPreparationDesDonnees.RData
, table exercice
:
1/ calculer le taux de quantification pour chaque molécule et chacune des années : chaque molécule est identifiée par son code_parametre
,
le taux de quantification est le nombre de fois qu'une molécule est retrouvée (càd si code_remarque
= 1) sur le nombre de fois où elle a été
cherchée (càd si code_remarque
= 1, 2, 7 ou 10). Pour cela :
annee
annee
x code_parametre
, calculer le taux de quantification2/ trouver pour chaque station, sur l’année 2016, le prélèvement pour lequel la concentration cumulée, toutes substances confondues, est la plus élevée (~ le prélèvement le plus pollué). Pour cela :
code_remarque
=1) et l’année 2016resultat_analyse
) par combinaison code_station
x code_prelevement
library(tidyverse) library(lubridate) load(file = system.file("extdata", "FormationPreparationDesDonnees.RData", package = "savoirfR"))
Résultats attendus :
rm(list = ls()) library(tidyverse) library(lubridate) load(file = "extdata/FormationPreparationDesDonnees.RData")
Résultat attendu pour le taux de quantification par molécule et année :
# 1/ taux de quantification par molécule et année taux_quantif_annuels <- exercice %>% mutate(annee = year(date_prelevement), presence = if_else(code_remarque == 1, 1, 0), recherchee = if_else(code_remarque %in% c(1, 2, 7, 10), 1, 0) ) %>% group_by(annee, code_parametre) %>% summarise(taux_quantif = sum(presence) / sum(recherchee) * 100, .groups = "drop") taux_quantif_annuels
Résultat attendu pour prélèvement le plus pollué de chaque station en 2016 :
# 2/ prélèvement le plus pollué de chaque station en 2016 prelvmt_plus_pollue_2016 <- exercice %>% filter(code_remarque == 1, year(date_prelevement) == 2016) %>% group_by(libelle_station, code_prelevement) %>% summarise(concentration_cumulee = sum(resultat_analyse), .groups = "drop_last") %>% slice_max(concentration_cumulee, n = 1) %>% ungroup() # ou prelvmt_plus_pollue_2016 <- exercice %>% filter(code_remarque == 1, year(date_prelevement) == 2016) %>% group_by(libelle_station, code_prelevement) %>% summarise(concentration_cumulee = sum(resultat_analyse), .groups = "drop_last") %>% filter(concentration_cumulee == max(concentration_cumulee)) %>% ungroup() prelvmt_plus_pollue_2016
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