15 juin
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Le
Dans fonctions utiles, manipulation de données
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Afin de tranferer un jeu de données, une liste et à peu pret n’importe quel type d’objet sans devoir envoyer un fichier (csv, Rdata …) vous pouvez utiliser la fonction dput, qui vous donnera la transcription en ligne de code de votre objet. test<-structure(list(Sepal.Length = c(4.7, 4.9, 6.9, 6.3, 6.4, 7.7, 5.1, 5.4, 5.4, 6.3), Species = structure(c(1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c(« setosa », « versicolor », « virginica »), class = « factor »)), .Names = c(« Sepal.Length », « Species »), row.names = c(30L, 38L, 140L, 147L, 116L, 119L, 40L, 32L, 17L, 88L), class = « data.frame »)dput(test)dput(iris)dput(summary(lm(1~1)))Read More →

13 juin
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Dans fonctions utiles
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Voici une fonction qui ne devrait pas être utile à beaucoup de personne, mais qui fera très plaisirs à ceux qui veulent generer automatiquement des objets R data(iris) dflist <- split(iris, iris[,5])list2env(dflist, envir = .GlobalEnv)ls() Chacun des element de dflist deviennent des objets dans l’environnement courant de R.Read More →

03 juin
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Dans importation de données
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L’import de fichier Excel dans R a toujours été un peu laborieuse, plusieurs façons de faire plus ou moins compliquées. Une fonction sort du lot readWorksheetFromFile du package XLconnect library(XLConnect) dataset<-readWorksheetFromFile(file="http://www.euklems.net/data/nace2/fra_output_12i.xlsx ", sheet=3) head(dataset)Read More →

23 octobre
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Dans message d'erreur
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Il n ‘y en a pas…ou si peu. La seule différence est que require est a utiliser dans le corps d ‘une fonction , qui affichera un message d’erreur si le package n’existe pas mais continuera son execution mafunc<-function(a){require(bidul)print(a)}mafunc2<-function(a){library(bidul)print(a)}mafunc(« coucou »)mafunc2(« coucou ») require peut ausi etre utilisé pour tester l’existence d’un package puique qu’il va retourner TRUE ou FALSE alors que library ne renvoie rienRead More →