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<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Espace et Temps avec R</title>
<meta charset="utf-8">
<meta name="author" content="Robin Cura, Hélène Mathian & Lise Vaudor" />
<link rel="stylesheet" href="www/xaringan-themer.css" type="text/css" />
<link rel="stylesheet" href="www/style.css" type="text/css" />
</head>
<body>
<textarea id="source">
class: center, middle, inverse, title-slide
# Espace et Temps avec R
## 2 - Manipulation de données temporelles
### Robin Cura, Hélène Mathian & Lise Vaudor
### 16/10/2018<br/><br /> École Thématique GeoViz 2018
---
## Sommaire
.pull-left[
Manipuler des données de type date-time
- [Convertir une chaîne de caractères en date-time](#conversion-datetime)
- [Arrondir des données date-time](#arrondi-datetime)
- [Durées, périodes, intervalles](#durees-periodes-sequences-intervalles)
]
.pull-right[
Visualiser des données temporelles
- [Visualisation simple](#visual-simple)
- [Visualisation d'une tendance](#visual-tendance)
- [Visualisation de données agrégées](#visual-agregation)
- [Visualisation d'une périodicité, d'un intervalle](#visual-periode-intervalle)
]
---
## Manipulation de données temporelles avec R : `lubridate`
Pour manipuler des données temporelles avec R, on va utiliser le package `lubridate`, qui fait partie des packages du tidyverse et comprend des fonctions.
On utilisera aussi `dplyr` et `ggplot`. On peut donc charger directement le `tidyverse`...
```r
library(tidyverse)
library(lubridate)
```
---
name: conversion-datetime
## Convertir une chaîne de caractères en date-time
.pull-left[
**Date**:
Il suffit de préciser l'ordre des éléments à travers le nom de la fonction:
.small[
```r
ymd("2019/04_11")
```
```
## [1] "2019-04-11"
```
```r
dmy("11 Avril 2019")
```
```
## [1] "2019-04-11"
```
```r
mdy("April 11th, 2019")
```
```
## [1] "2019-04-11"
```
]
]
.pull-right[
**Date-time**:
Même principe!
.small[
```r
ymd_hm("2019.04.11 14h37")
```
```
## [1] "2019-04-11 14:37:00 UTC"
```
```r
ymd_hms("20190407143752")
```
```
## [1] "2019-04-07 14:37:52 UTC"
```
```r
hms("14h37min52s")
```
```
## [1] "14H 37M 52S"
```
]
]
---
## Extraire un des composants d'une date-time
.pull-left[
Examinons par exemple la date-time suivante:
```r
t
```
```
## [1] "2019-04-11 14:37:52 UTC"
```
On peut extraire **un des composants** de la date ou date-time à travers une série de fonctions du type `unitedetemps()`.
]
.pull-right[
Par exemple:
.small[
```r
date(t)
```
```
## [1] "2019-04-11"
```
```r
hour(t)
```
```
## [1] 14
```
```r
minute(t)
```
```
## [1] 37
```
```r
second(t)
```
```
## [1] 52
```
]
]
---
name: arrondi-datetime
## Arrondir une date ou date-temps
.pull-left[
Il est possible d'arrondir une date ou date-temps
- vers la **valeur la plus proche** (`round_date()`)
- vers le **haut** (`ceiling_date()`)
- vers le **bas** (`floor_date()`)
```r
t
```
```
## [1] "2019-04-11 14:37:52 UTC"
```
```r
round_date(t,"hour")
```
```
## [1] "2019-04-11 15:00:00 UTC"
```
]
.pull-right[
On peut arrondir à l'**unité** de son choix
- `second`, `minute`, ou `hour`,
- `day`, `month`, ou `year`
- ou encore: `week`, `bimonth`, `quarter`, `season`, et `halfyear`
```r
round_date(t,"day")
```
```
## [1] "2019-04-12 UTC"
```
```r
round_date(t,"year")
```
```
## [1] "2019-01-01 UTC"
```
]
---
name: durees-periodes-sequences-intervalles
## Calculer des durées ou périodes
.pull-left[
```r
t1 <- dmy("17/07/2018")
t2 <- dmy("17/04/2019")
diff <- t2-t1
diff
```
```
## Time difference of 274 days
```
`diff` correspond à une **différence** entre t1 et t2. Il s'agit d'un objet de classe **difftime**
.small[
```r
# tps "physique"
as.duration(diff)
```
```
## [1] "23673600s (~39.14 weeks)"
```
```r
# tps "social"
as.period(diff)
```
```
## [1] "274d 0H 0M 0S"
```
]
]
.pull-right[
- **durées**: `dxxx()` (par exemple `ddays()` ou `dyears()`) .small[
```r
t1 + dyears(10)
```
```
## [1] "2028-07-14"
```
]
- **périodes**: fonctions `xxx()` (par exemple `days()` ou `months()`)
.small[
```r
t1 + years(10)
```
```
## [1] "2028-07-17"
```
]
]
---
## Créer des séquences et intervalles de temps
Création de séquences à travers les commandes:
- `dxxx(seq(...,...,...))`
- `xxx(seq(...,...,...))`
.small[
```r
t0
```
```
## [1] "2018-01-01 UTC"
```
```r
t0 + dminutes(seq(from = 0, to = 45, by = 15))
```
```
## [1] "2018-01-01 00:00:00 UTC" "2018-01-01 00:15:00 UTC"
## [3] "2018-01-01 00:30:00 UTC" "2018-01-01 00:45:00 UTC"
```
]
Création d'**intervalles**:
.small[
```r
itv <- interval(t0 + dminutes(seq(from = 0, to = 45, by = 15)),
t0+dminutes(seq(from = 0, to = 45, by = 15)))
# commande equivalente: ...%--%...
```
]
---
## Déterminer l'occurrence d'un événement dans un intervalle
Disposer d'un intervalle, cela permet de réaliser certaines opérations, comme (par exemple) déterminer si une date-time donnée **fait partie de l'intervalle**:
```r
itv
```
```
## [1] 2018-01-01 00:00:00 UTC--2018-01-01 00:00:00 UTC
## [2] 2018-01-01 00:15:00 UTC--2018-01-01 00:15:00 UTC
## [3] 2018-01-01 00:30:00 UTC--2018-01-01 00:30:00 UTC
## [4] 2018-01-01 00:45:00 UTC--2018-01-01 00:45:00 UTC
```
```r
t
```
```
## [1] "2018-01-01 00:17:45 UTC"
```
```r
t %within% itv
```
```
## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE
```
---
name: visual-simple
## Visualiser une série temporelle
.small[
```r
df_dmr <- readRDS("dans_ma_rue_clean.RDS")
df_dmr_parjour <- df_dmr %>%
* group_by(DATEDECL) %>%
* summarise(NBDECL=n())
ggplot(df_dmr_parjour, aes(x=DATEDECL, NBDECL))+
geom_line()
```
<!-- -->
]
---
name: visual-tendance
## Visualiser une tendance
```r
ggplot(df_dmr_parjour, aes(x=DATEDECL, y=NBDECL))+
geom_line()+
* geom_smooth(span=0.1)
```
<!-- -->
Ici il s'agit simplement d'une **régression non-paramétrique** => Il est difficile de définir exactement la "tendance centrale".
---
## Visualiser une tendance
Pour visualiser une tendance il est également possible de représenter une **moyenne mobile** (moyenne ou autre métrique):
```r
library(zoo)
df_dmr_parjour <- df_dmr_parjour %>%
* mutate(movavNBDECL = rollapply(NBDECL,15,mean,fill=NA))
ggplot(df_dmr_parjour, aes(x =DATEDECL, y=NBDECL))+
geom_line()+
* geom_line(aes(y=movavNBDECL), col="steelblue", size=1)
```
<!-- -->
---
name: visual-agregation
## Agréger la donnée temporelle
Par exemple, ici, on **agrège** la donnée par **semaine**.
```r
df_dmr_parsemaine <- df_dmr %>%
mutate(SEMAINE = round_date(DATEDECL,"week")) %>%
* group_by(SEMAINE) %>%
* summarise(NBDECL = n())
```
La représentation des données s'en trouve de fait **moins bruitée**:
```r
ggplot(df_dmr_parsemaine, aes(x=SEMAINE, y=NBDECL)) +
geom_line()
```
<!-- -->
---
name: visual-periode-intervalle
## Visualiser une périodicité
.pull-left[
Par exemple, pour considérer la périodicité du signal sur une semaine, on peut récupérer le **jour de la semaine** avec la fonction `wday()`.
.small[
```r
df_dmr_joursemaine <- df_dmr %>%
* mutate(JOURSEMAINE =
* wday(DATEDECL,label = TRUE)
* )
```
]
]
.pull-right[
On peut alors représenter le **nombre total de déclarations d'incidents en fonction du jour de la semaine**:
```r
ggplot(df_dmr_joursemaine,
aes(x = JOURSEMAINE)) +
geom_bar()
```
<!-- -->
]
---
## Visualiser des intervalles particuliers
.small[
```r
vacances <- readr::read_csv("data/vacances.csv") %>%
* mutate(Debut = as_datetime(dmy(Fin_des_cours)),
* Fin = as_datetime(dmy(Reprise_des_cours)))
ggplot(df_dmr_parjour,
aes(x=DATEDECL, y=NBDECL))+
* geom_rect(data=vacances,inherit.aes=FALSE,
* aes(xmin=Debut, xmax=Fin,
* ymin=-Inf,ymax=+Inf),
* alpha=0.5, fill="lightyellow") +
geom_line()+
geom_line(aes(y=movavNBDECL), col="steelblue", size=1)
```
<!-- -->
]
---
## Voir aussi
Manipulation de séries temporelles avec R : `tibbletime` -->
https://github.com/business-science/tibbletime
Agrégation de séries temporelles avec R : `tsibble`
https://github.com/tidyverts/tsibble
</textarea>
<script src="www/libs/remark.min.js"></script>
<script src="www/macros.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"highlightLines": true
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function() {
var d = document, s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
if (!r) return;
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
d.head.appendChild(s);
})();</script>
<script>
(function() {
var i, text, code, codes = document.getElementsByTagName('code');
for (i = 0; i < codes.length;) {
code = codes[i];
if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
text = code.textContent;
if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
/^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
/^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
continue;
}
}
i++;
}
})();
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement('script');
script.type = 'text/javascript';
script.src = 'https://cdn.bootcss.com/mathjax/2.7.1/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
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document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
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</script>
</body>
</html>