manipulation de données (Page 2)

Votre colonne contient deux variables (ou plus), et vous avez besoin de la séparer ? Pour transformer xx_yy en deux colonnes qui contiendront xx et yy, faites appel à la fonction separate() du package tidyr ! separate prend quatre arguments principaux : le tableau, le nom de la colonne à séparer, les noms des colonnes cibles, et le séparateur. library(tidyr) data(« presidential ») separate(presidential, start, c(« y », »m », « d »), sep = « -« )Read More →

Commençons par un point important : un tibble est un data.frame… mais un data.frame amélioré ! Élément central du tidyverse, cette forme diffère des data.frame natifs dans deux comportements : l’affichage : les tibbles s’adaptent à l’écran, et chaque colonne affiche son type. la sélection : elle est plus stricte dans un tibble — elle ne se fait jamais en partial match, et un message d’erreur s’affiche lorsque vous sélectionner un élément qui n’existe pas. Pour créer un tibble, deux solutions : la conversion depuis un data.frame, ou la création à la main. library(tibble) data(« swiss ») as_tibble(swiss) tibble(x = 1:4, y = 5:8)Read More →

Vous avez besoin d’un résumé rapide sur une ou plusieurs variables de votre tableau ? Direction la fonction summarise (ou summarize, selon vos affinités). data(« who ») who %>% summarise(minimum = min(year)) Notez qu’il est possible de combiner plusieurs résumés dans cette fonction. who %>% summarise(minimum = min(year), maximum = max(year))Read More →

Pour ordonner un tableau en fonction d’une colonne, faites appel à arrange(), issu de dplyr. Cette fonction prend en premier argument l’objet contenant le tableau, puis la colonne qui servira de base pour votre tri. data(« midwest ») midwest %>% arrange(poptotal) Par défaut, la colonne est triée en ordre croissant. Un comportement que vous pouvez modifier avec desc(). midwest %>% arrange(desc(poptotal))Read More →

Votre jeu de données est trop grand ? Vous avez trop de colonnes ? Vous pouvez en sélectionner très simplement avec la fonction select() de dplyr. Comme toutes les fonctions du tidyverse, le premier argument est l’objet contenant le jeu de données. Puis, il suffit d’entrer le nom des colonnes à conserver. library(dplyr) data(« smiths ») select(smiths, subject, age)Read More →

Avec ce package du tidyverse, vous pouvez filtrer votre jeu de données pour ne retenir que les valeurs qui vous intéressent, grâce à la fonction filter(). Cette fonction prend en paramètres votre objet contenant un tableau de données, puis une ou plusieurs variable(s) avec leurs filtres. Vous pouvez utiliser tous les opérateurs classiques (==, !=, >, <, etc.) data(women)women %>% filter(height == 59)women %>% filter(height > 59 & weight < 139) Vous pouvez également « piper » vos filtres. Utile pour une meilleure lisibilité, si vous voulez combiner beaucoup de conditions (mais vous aurez plus de ligne  : women %>% filter(height > 59) %>% filter(weight < 139)Read More →