De Tour de France¹ is een jaarlijkse wielerwedstrijd die hoofdzakelijk door Frankrijk voert. De ronde van Frankrijk bestaat als sinds 1903 en ging bijna onafgebroken door.

De kopmannen van het team Jumbo-Visma in de Tour van 2023.

Gegeven

In deze dataset² vind je heel wat gegevens over de voorbije winnaars van de Tour tot 2019.

Deze gegevens kan je importeren in R via:

# Gegevens ophalen en enkele manipulaties
data <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2020/2020-04-07/tdf_winners.csv",
                 header = TRUE,
                 colClasses = c("NULL", rep("character", 2), "NULL", rep("numeric", 8), rep("NULL", 7)) )
data <- na.omit(data)
colnames(data)[1:2] <- c("year", "winner")
data$year <- substr(data$year, 1, 4)
rownames(data) <- seq_len(nrow(data))

Een voorsmaakje van de dataframe via tail(data) resulteert in:

   year          winner distance time_overall time_margin stage_wins stages_led height weight age
60 2014 Vincenzo Nibali   3660.5     89.98500  0.11861111          4         19   1.80     65  29
61 2015    Chris Froome   3360.3     84.77056  0.01694444          1         16   1.86     69  30
62 2016    Chris Froome   3529.0     89.08000  0.06777778          2         14   1.86     69  31
63 2017    Chris Froome   3540.0     86.34861  0.01500000          0         15   1.86     69  32
64 2018  Geraint Thomas   3349.0     83.28694  0.01694444          2         11   1.83     71  32
65 2019     Egan Bernal   3349.0     82.95000  0.01694444          0          2   1.75     60  22

Zoals je merkt bestaat de dataset uit heel wat vectoren, tien om exact te zijn. Er werden wat edities uit de gegevens verwijderd doordat er informatie verloren is gegaan doorheen de jaren, maar daar moet je je geen zorgen over maken.

Gevraagd

Bereken de gemiddelde snelheid van elke winnaar, sla dit resultaat op in de vector avg_speed en rond af op 2 cijfers.
De vector data$time_margin stelt het tijdsverschil (in uren) voor die de gele trui behaalde op de tweede plaats. Reken dit om naar minuten en bewaar dit in de vector marge_minuten. Rond opnieuw af op 2 cijfers.
In welke jaren was het echt spannend en was het tijdverschil tussen de winnaar en de zilveren medaille minder dan één minuut. Sla dit op in de vector spannende_jaren. Sla de bijbehorende tijdsmarge op in de vector spannende_marge_seconden, waarbij je deze tijdsmarge omrekent naar seconden.
Zijn er renners die meer ritten gewonnen hebben (data$stage_wins) dan dat ze in het geel (data$stages_led) reden? Sla dit op in de vector speciale_winnaars.
Amerika wordt in de dataset verschillende keer vertegenwoordigd. Selecteer de jaren waarop er een Amerikaan won in de vector jaren_amerika. De Amerikaanse winnaars waren Greg LeMond³ en Lance Armstrong⁴.

Tip

Gelijkheid controleren doe je via ==. Noteer dus data$winner == "Lance Armstrong".

Als achtergrondinformatie

Lance Armstrong verloor zijn titels echter in 2013 nadat hij toegaf doping⁵ te hebben gebruikt.