Permet d'extraire le score des objets QR_matrix ou
mQR_matrix.
Arguments
- x
objet de type
QR_matrixoumQR_matrix.- format_output
chaîne de caractères indiquant le format de l'objet en sortie : soit un
data.framesoit unvector.- weighted_score
booléen indiquant s'il faut extraire le score pondéré (s'il existe) ou le score non pondéré. Par défaut, c'est le score non pondéré qui est extrait.
Value
extract_score() renvoie un data.frame avec deux colonnes : le
nom de la série et son score.
Details
Pour les objets QR_matrix, le score renvoyé est soit
l'objet NULL si aucun score n'a été calculé, soit un vecteur.
Pour les objets mQR_matrix, c'est une liste de scores
(NULL ou un vecteur).
Examples
# Chemin menant au fichier demetra_m.csv
demetra_path <- file.path(
system.file("extdata", package = "JDCruncheR"),
"WS/WS_world/Output/SAProcessing-1",
"demetra_m.csv"
)
# Extraire le bilan qualité à partir du fichier demetra_m.csv
QR <- extract_QR(demetra_path)
#> Multiple column found for extraction of diagnostics.seas-i-qs:2, diagnostics.seas-i-qs
#> Last column selected
#> Multiple column found for extraction of diagnostics.seas-i-f:2, diagnostics.seas-i-f
#> Last column selected
# Calculer le score
QR1 <- compute_score(x = QR, n_contrib_score = 5)
QR2 <- compute_score(
x = QR,
score_pond = c(qs_residual_s_on_sa = 5, qs_residual_sa_on_i = 30,
f_residual_td_on_sa = 10, f_residual_td_on_i = 40,
oos_mean = 30, residuals_skewness = 15, m7 = 25)
)
mQR <- mQR_matrix(list(a = QR1, b = QR2))
# Extraire les scores
extract_score(QR1)
#> series score
#> 1 Siachen Glacier (frozen) 0
#> 2 Nagorno-Karabakh (frozen) 0
#> 3 Mongolia (frozen) 195
#> 4 India (frozen) 15
#> 5 Nepal (frozen) 10
#> 6 Philippines (frozen) 40
extract_score(mQR)
#> $a
#> series score
#> 1 Siachen Glacier (frozen) 0
#> 2 Nagorno-Karabakh (frozen) 0
#> 3 Mongolia (frozen) 195
#> 4 India (frozen) 15
#> 5 Nepal (frozen) 10
#> 6 Philippines (frozen) 40
#>
#> $b
#> series score
#> 1 Siachen Glacier (frozen) 0
#> 2 Nagorno-Karabakh (frozen) 0
#> 3 Mongolia (frozen) 25
#> 4 India (frozen) 0
#> 5 Nepal (frozen) 15
#> 6 Philippines (frozen) 40
#>