Nous allons travailler sur la base (open data) des accidents corporels de la circulation. Voici le descriptif disponible sur la page “https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/base-de-donnees-accidents-corporels-de-la-circulation/”
Pour chaque accident corporel (soit un accident survenu sur une voie ouverte à la circulation publique, impliquant au moins un véhicule et ayant fait au moins une victime ayant nécessité des soins), des saisies d’information décrivant l’accident sont effectuées par l’unité des forces de l’ordre (police, gendarmerie, etc.) qui est intervenue sur le lieu de l’accident. Ces saisies sont rassemblées dans une fiche intitulée bulletin d’analyse des accidents corporels. L’ensemble de ces fiches constitue le fichier national des accidents corporels de la circulation dit " Fichier BAAC " administré par l’Observatoire national interministériel de la sécurité routière “ONISR”.
Les bases de données, extraites du fichier BAAC, répertorient l’intégralité des accidents corporels de la circulation intervenus durant une année précise en France métropolitaine ainsi que les départements d’Outre-mer (Guadeloupe, Guyane, Martinique, La Réunion et Mayotte depuis 2012) avec une description simplifiée. Cela comprend des informations de localisation de l’accident, telles que renseignées ainsi que des informations concernant les caractéristiques de l’accident et son lieu, les véhicules impliqués et leurs victimes.
[…] Les bases de données de 2005 à 2017 sont désormais annuelles et composées de 4 fichiers (Caractéristiques, Lieux, Véhicules, Usagers ) au format csv.
Les données ont été préparées pour le TP :
seuls les accidents en Ile-de-France sont été considérés
chaque ligne correspond à un individu impliqué dans un accident
accidents = read_csv("./data_TP/data_to_clean.csv")## Parsed with column specification:
## cols(
## .default = col_character(),
## Num_Acc = col_double(),
## place = col_double(),
## an_nais = col_double(),
## occutc = col_double(),
## date = col_datetime(format = ""),
## lat = col_double(),
## long = col_double(),
## dep = col_double(),
## v1 = col_double(),
## nbv = col_double(),
## pr = col_double(),
## pr1 = col_double(),
## lartpc = col_double(),
## larrout = col_double()
## )## See spec(...) for full column specifications.date une variable monthet une variable year et une variable dayaccidents = accidents %>% mutate(month = factor(lubridate::month(date)),year = lubridate::year(date),day = factor(lubridate::wday(date))) %>% select(-date)sum(accidents %>% is.na %>% rowSums>0) / nrow(accidents)## [1] 1prop_missing = accidents %>% summarise_all(funs(sum(is.na(.)))) /nrow(accidents)
colonnes_a_enlever = colnames(accidents)[prop_missing>0.05]
colonnes_a_enlever## [1] "place" "trajet" "secup" "secuu" "locp" "actp" "etatp"
## [8] "senc" "obs" "obsm" "choc" "manv" "gps" "lat"
## [15] "long" "voie" "v1" "v2" "circ" "pr" "pr1"
## [22] "vosp" "plan" "infra"accidents = accidents %>% select(-colonnes_a_enlever)sum(accidents %>% is.na %>% rowSums>0) / nrow(accidents)## [1] 0.1331421col_missing = accidents %>% summarise_all(funs(sum(is.na(.)))) %>% gather(variable,n_missing) %>% filter(n_missing >0)
print(col_missing)## # A tibble: 14 x 2
## variable n_missing
## <chr> <int>
## 1 an_nais 307
## 2 int 198
## 3 atm 8
## 4 col 1
## 5 com 6
## 6 adr 8979
## 7 catr 2
## 8 nbv 1261
## 9 prof 22436
## 10 lartpc 14861
## 11 larrout 14708
## 12 surf 16323
## 13 situ 25703
## 14 env1 870col_missing_class = col_missing %>% left_join(accidents %>% summarise_all(class) %>% gather(variable,class))## Joining, by = "variable"print(col_missing_class)## # A tibble: 14 x 3
## variable n_missing class
## <chr> <int> <chr>
## 1 an_nais 307 numeric
## 2 int 198 character
## 3 atm 8 character
## 4 col 1 character
## 5 com 6 character
## 6 adr 8979 character
## 7 catr 2 character
## 8 nbv 1261 numeric
## 9 prof 22436 character
## 10 lartpc 14861 numeric
## 11 larrout 14708 numeric
## 12 surf 16323 character
## 13 situ 25703 character
## 14 env1 870 characteraccidents_numeric = accidents %>% select_if(is.numeric)
medians = accidents_numeric %>% summarise_all(median,na.rm=T)
accidents_numeric = accidents_numeric %>% replace_na(as.list(medians))
sum(accidents_numeric %>% is.na %>% rowSums>0) / nrow(accidents_numeric)## [1] 0accidents_charac = accidents %>% select_if(is.character)
most_frequent = NULL
for (var in names(accidents_charac)){
print(var)
most_frequent = c(most_frequent,names(which.max(table(accidents_charac %>%select(var))))[1])
}## [1] "catu"
## [1] "grav"
## [1] "sexe"
## [1] "num_veh"
## [1] "catv"
## [1] "lum"
## [1] "agg"
## [1] "int"
## [1] "atm"
## [1] "col"
## [1] "com"
## [1] "adr"
## [1] "catr"
## [1] "prof"
## [1] "surf"
## [1] "situ"
## [1] "env1"names(most_frequent) = names(accidents_charac)
accidents_charac = accidents_charac %>% replace_na(as.list(most_frequent))
sum(accidents_charac %>% is.na %>% rowSums>0) / nrow(accidents_charac)## [1] 0accidents = bind_cols(accidents_numeric,accidents_charac)On vérifie
sum(accidents %>% is.na %>% rowSums>0) / nrow(accidents)## [1] 0Y qui prend la valeur 0 si la variable grav prend les valeurs Indemne ou Blesse leger et la valeur 1 si elle prend les valeurs Blesse hospitalise ou Tue. Enlever la variable grav de cette nouvelle baseunique(accidents$grav)## [1] "Blesse hospitalise" "Indemne" "Blesse leger"
## [4] "Tue"accidents_label = mutate(accidents, Y = recode_factor(grav,
"Blesse hospitalise" = "1",
"Indemne" = "0",
"Blesse leger" = "0",
"Tue" = "1")
)
accidents_label = select(accidents_label,-grav)accidents et accidents_label. Effacer la mémoire et recharger la table accidents_label dans un autre .Rmdwrite_csv(accidents,"./data_TP/accidents.csv")
write_csv(accidents_label,"./data_TP/accidents_label.csv")```