Pour réaliser une analyse statistique avec des graphes significatifs en Julia sur un jeu de données de collisions routières, suivez ces étapes dans votre environnement JupyterLab. Voici un échantillon de code pour chaque question pos :

Étape 1 : Installation des paquets Julia nécessaires

using Pkg
Pkg.add("DataFrames")
Pkg.add("CSV")
P("Dates")
Pkg.add("Plots")

Étape : Chargement des données

using CSVusing DataFrames
using Dates
using Plots

# Voici comment vous pourriez charger vos données un fichier CSV.
df = CSV.read("chemin_vers_votre_fichier", DataFrame)

Étape 3 : Transformation des données

a. Convertir les colonnes Date et `` en DateTime de Julia :

df[:DateTime] = [DateTime(join([df.Dates[i], df.Times[i]] "mm/dd/yyyy HH:MM:SS") for i in 1:nrow)]

b. Extraire le mois et aj une colonne pour la journée de la semaine et l'heure :

df[:Month = month.(df.DateTime)
df[:Weekday] = Dates.dayname.(df)
df[:Hour] = hour.(df.DateTime)

Étape 4 : Analyse et visualisation

####1. Pourcentage du nombre total d'accidents par mois et détecter lesances saisonnières :

accidents_by_month = groupby(df, :Month)
accidents_month_count = combine(accidents_by_month, nrow => :Count)
accidents_month_count[:Percentage] = accidents_monthly_count.Count / sum(accidents_monthly_count.Count) * 100

bar(accidentsly_count.Month, accidents_monthly_count.Percentage, 
    xlabel="Mois", ylabel="Pourcentage d'accidents",="Pourcentage d'accidents par mois")

2. Fréquence des accidents par jour de la et par heure de la journée :

accidents_by_weekday =by(df, :Weekday)
weekday_counts = combine(accidents_by_weekday,row => :Count)

accidents_by_hour = groupby(df, :Hour)
hourly_counts = combine(acc_by_hour, nrow => :Count)

plot(weekday.Weekday, weekday_counts.Count, 
     label="Jour de la semaine", title="Fréquence des accidents en",
     xlabel="Jour de la semaine", ylabel="Nombre d'accidents", legend=:right)

plot!(hourly_counts.Hour, hourly_counts.Count, 
     label="He de la journée", title="Fréquence des accidents par heure",
     xlabel="Heure", ylabel="Nombre d'accidents", legend=:topright)

3. Rue avec le plus'accidents :

accidents_by_street = groupby(df, :_Name)
street_counts = combine(accidents_by_street, nrow => :Count)
sort!(street_counts, :Count, rev=truetop_street = street_counts[1, :]

top_street_name = top_street.Street_Name
top_street_percentage = top_street.Count / sum(st_counts.Count) * 100

4. Facteur contributif le courant et pour les accidents mortels :

contrib_factors = groupby(df, :Contributing_Factor)
factor_counts = combine(contrib, nrow => :Count)
sort!(factor_counts, :Count, rev=true)
most_common_factor = factor_counts[1 :]

fatal_accidents = filter(row -> row.Persons_Killed > 0, df)
fatal_factors = group(fatal_accidents, :Contributing_Factor)
fatal_factor_counts = combine(fatal_factors, nrow => :Countsort!(fatal_factor_counts, :Count, rev=true)
most_common_fatal_factor = fatal_factor_counts[1, :]

Chaque étape doit être ajustée en fonction duéma exact de vos données. Assurez-vous de vérifier que les noms des colonnes et les méthodes de traitement correspondent à vos données. Utilisez le chemin vers votre fichier de données lors du chargement avecCSV.read`.

Veuillez aussi noter que vous devez exécuter ce code dans votre environnementupyterLab où vous avez accès à vos données et pouvez installer des packages. L'utilisation d'une version mise à jour de Julia (la dernière est recommandée) permet une meilleure compatibilité des packages et améliore les fonctionnalités.

L'erreur que vous avez rencontrée indique que l'indexation de votre DataFrame avec des crochets directs n'est plus une syntaxe val dans les versions récentes de la bibliothèque DataFrames en Julia. À la, vous devriez utiliser df[!, :column] pour modifier une colonne existantecela agit sur le DataFrame df "in-place") ou df[:, :column] pour travailler avec une copie de la colon.

Voici le correctif pour les erreurs de syntax dans le code que vous avez soumis :

Correction des erreurs de syntaxe:

using CSV
using DataFrames
using Dates
using Plots

 Chargez votre DataFrame ici
# Remplacez 'chemin_vers_votreichier' par le chemin d'accès réel à votre fichier CSVdf = CSV.read("chemin_vers_votre_f.csv", DataFrame)

# Transformation des données
df.DateTime = [DateTime(df.Dates[i], "mm/dd/yyyy") + Time(df.T[i]) for i in 1:nrow(df)]
df = month.(df.DateTime)
df.Weekday = Dates.dayname.(df.DateTime)
df.Hour = hour.(df.DateTime)

 Continuez ici avec l’analyse et la création deiques...

À présent, chaque colonne supplémentaire que vous souhaitez créer dans df doit utiliser df[!, :]pour agir directement sur le DataFrame dorigine oudf[:, :]` pour créer et travailler sur une copie. Veillez à utiliser le pour vos besoins.

Pour les étapes analytiques, cela signifie que votre code pourrait ressembler à ça :

Exemple pour les étapes danalyse (ajustements supplémentaires seront nécessaires):

 Par exemple, pour créer une nouvelle colonne 'Month'
df[!, :Month] = month.(df.DateTime)

# Même chose les autres colonnes
df[!, :Weekday] Dates.dayofweek.(df.DateTime)
df[!, :Hour] = hour.(df.DateTime)

# Ensuite, vous pouvez continuer avec analyses et visualisations

Mettez à jour votre code en suiv ce format pour respecter les bonnes pratiques de la version actuelle des DataFrames en Julia.

Bien sûr, pour modifier ces colonnes de date et d'heure en utilis la syntaxe correcte en Julia avec le package DataFrames, il suffit deer les crochets d'indexation autour de :DateTime et de remplacer le join une création de chaîne de caractères. Voici comment cela être fait si les données des colonnes Dates et Times déjà au format approprié pour être directement passées à fonction DateTime.

df[!, :DateTime] = [DateTime(df.Dates[i]*" "*df.Times[i], "mm/dd/yyyy HH::SS") for i in 1:nrows(df)]

Ceci cr nouvelle colonne DateTime dans le DataFrame df, en combinant les valeurs des colonnes et `Times` pour chaque ligne. La fonction est appelée avec le format "mm/dd/yyyy HH:MM:SS" pour convertir la chaîne combinée en un objetDateTime`.

Assurez-vous que le format "mm/dd/yyyy HH:MM:" corresponde exactement aux formats de vos colonnes Dates et Times. Si les formats de date et d'heure sont, ajustez le format en conséquence.

Je m'excuse pour la confusion. Il semble y avoir une petite erreur. En Julia, la pour obtenir le nombre de lignes dans un DataFrame estnrowau lieu denrows`. Voici la correction cette partie du code :

df[!,DateTime] = [DateTime(df.Dates[i]*" "*df.Times[i], "/dd/yyyy HH:MM:SS") for i in 1:nrow)]

En utilisant nrow au lieu de `nrows cela devrait résoudre l'erreur. Veuillezayer cette correction et revenez vers moi si vous rencontrez d'autres difficultés.

I apologize for the mistake. It seems that I made a typo in the previous response. The correct function to obtain the number of rows in a DataFrame in Julia is nrow instead of nrows. Here's the corrected code:

df[!, :DateTime] = [DateTime(df.Dates[i]*" "*df.Times[i], "mm/dd/yyyy HH:MM:SS") for i in 1:nrow(df)]

Using nrow instead of nrows should resolve the error. Please try this correction and let me know if you encounter any further issues.

The code you've provided looks correct for combining the Dates and Times columns into a new DateTime column in a DataFrame in Julia. The DateTime function is used to create a new DateTime object by combining the date and time strings from the respective columns.

Here's the corrected version of the code:

df[!, :DateTime] = [DateTime(string(df.Dates[i], " ", df.Times[i])) for i in 1:nrow(df)]

This line of code iterates through the rows of the DataFrame, combines the Dates and Times columns into a single string, and then creates a new DateTime object for each row. This new DateTime object is then assigned to the DateTime column in the DataFrame.

If you have any other questions or need further assistance, feel free to ask!

I see, thank you for the clarification. Given that df.Dates[i] is of type Date anddf.Times[i]` is of type Time, you can construct a DateTime from values directly. Here's the corrected code accordingly:

df[!, :DateTime] = [DateTime(dfates[i], df.Times[i]) for i in 1:nrow(df)]
`

With this adjustment, the code takes the Date and Time values from the respective columns and creates a new DateTime object for each row in the DataFrame. This should accurately produce the desired DateTime column based on the existing Date and Time columns.

If you have any further questions or need additional assistance, feel free to ask!  

In the syntax df[:Hour] = hour.(df.DateTime) it is presumed that df.DateTimeis a column in the DataFramedfit contains DateTime objects. Thehour.function is then used to extract the hour component from each DateTime value and store the results in a new column labeled:Hour`.

This syntax creates a new column :Hour in the DataFrame df and it with the hour component of each DateTime value in the df.DateTime column.

If you have any further questions or need additional assistance, feel free to ask!

I apologize for the confusion. The error message is pointing to the use of the syntax df[column] which is no longer supported. Instead, the correct syntax for assigning to a column in a DataFrame is df[!, column]. Here's the corrected syntax for creating a new :Hour column using the hour function:

df[!, :Hour] = hour.(df.DateTime)

In this corrected syntax, df[!, :Hour] creates a new column labeled :Hour using the hour function to extract the hour component from each DateTime value in the df.DateTime column.

I hope this helps to resolve the issue. If you have any other questions or need further assistance, feel free to ask!

Certainly! In the latest version of the DataFrames package in Julia, the correct syntax for adding new columns to a DataFrame is using the ! notation. Here are the corrected versions of the provided syntaxes:

df[!, :Month] = month.(df.DateTimedf[!, :Weekday] = Dates.dayname.(df.DateTime)

With these corrections, the new columns :Month and :day will be added to the DataFrame df, containing extracted month and weekday values from the df.DateTime column, respectively.

If you have any more questions or need further assistance, feel free to ask!