16 juillet
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Dans Transformation de données
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La fonction melt(), qui fait partie du package reshape2, permet de regrouper les différentes parties d’un array dans un data.frame. library(reshape)   a <- array(c(1:11, NA), c(2,2,3),dimnames=list(NULL, NULL, c(« A », »B », »C »))) a , , A        [,1] [,2] [1,]    1    3 [2,]    2    4   , , B        [,1] [,2] [1,]    5    7 [2,]    6    8   , , C        [,1] [,2] [1,]    9   11 [2,]   10   NA     melt(a, na.rm = TRUE) #On fusionne A, B et C #na.rm permet d’enlever les « NA » du jeu de données   melt(a,na.rm = TRUE, varnames=c(« abscisses », »ordonnées », »variables »)) #On fait la même chose mais cette foisRead More →

15 juillet
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Dans fonctions utiles, Transformation de données
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b <- array(c(1:11, NA), c(2,2,3))          #On crée un objet de type « array »  dimnames(b)<-list(NULL, NULL, c(« Temp », »Haut », »Long »)) #On attribue un nom aux trois sections de l’array :  « Temp », »Haut » et « Long »   On obtient : > b , , Temp        [,1] [,2] [1,]    1    3 [2,]    2    4   , , Haut        [,1] [,2] [1,]    5    7 [2,]    6    8   , , Long        [,1] [,2] [1,]    9   11[2,]   10   NARead More →

15 juillet
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Dans fonctions utiles, manipulation de données
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La fonction recast(), du package reshape2, permet d’obtenir une table de contingence en une seule étape à partir d’un data.frame. La fonction renvoie un data.frame.   library(reshape2) # On charge le package reshape2   airquality#En 2 étapes :  aqm <- melt(airquality, id=c(« Month », « Day »), na.rm=TRUE) #On passe d’un format “Wide” à un format “Long” dcast(aqm, Month ~ variable, mean, margins = TRUE) #On obtient une table de contingence contenant la moyenne de chaque variable en fonction du mois  #En 1 seule étape :  recast(airquality, Month~ variable, id.var = 5:6, mean, na.rm=TRUE, margins=TRUE) #La fonction recast() permet d’obtenir une table de contingence en 1 seule étape  Read More →

15 juillet
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Dans fonctions utiles, Transformation de données
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La fonction type.convert(), qui fait partie du package reshape2, permet de convertir un vecteur de caractères en vecteur numérique.   Library(reshape2)   x <- c(« 14″, »11″, »2 ») #On crée un vecteur class(x) [1] « character »   x <- type.convert(x, dec= ». ») class(x) [1] « integer » x [1] 14 11  2  Read More →

15 juillet
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Dans fonctions utiles, manipulation de données, Transformation de données
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La fonction colsplit(), qui fait partie du package reshape2, permet de séparer des éléments d’un vecteur en plusieurs colonnes et de retourner un data.frame. Cela peut être utile lorsqu’on a une combinaison de deux variables associées et séparées par un espace, un « – » ou encore un « _ ». Library(reshape2)   x <- c(« Jan-2001 », « Fev-2001 », « Mar-2002 », « Dec-2005 ») vars <- colsplit(x, « -« , c(« Mois », « Annee »))#On sépare les deux variables « Mois » et « Année » contenues dans x et séparées par un « – »  vars   Mois Annee 1  Jan  2001 2  Fev  2001 3  Mar  2002 4  Dec  2005   str(vars) ‘data.frame’:   4 obs. of  2 variables:  $ Mois : chr Read More →

13 juillet
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Dans fonctions utiles, Transformation de données
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Plusieurs fonctions existent sur R et permettent d’arrondir un nombre selon différentes règles :   floor(1.26)   #floor() arrondit à l’entier le plus petit [1] 1   ceiling(1.26) #ceiling() arrondit à l’entier le plus grand [1] 2   #round() arrondit au nombre le plus proche #le paramètre digit précise le nombre de chiffres après la virgule que nous voulons conserver round(1.26, digits=0) [1] 1 round(1.76, digits=0) [1] 2 round(1.76, digits=1) [1] 1.8 round(1.72, digits=1) [1] 1.7  Read More →

13 juillet
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Dans fonctions utiles, manipulation de données
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La fonction outer() permet d’appliquer une fonction à chaque couple de deux vecteurs. La fonction outer() retourne une matrice de la forme M(i, j) = f (xi , yj) où x et y sont des vecteurs et f une fonction de deux variables → f (x, y) #On crée deux vecteurs : A <- sample(5) A B <- c(2,6) outer(A,B, FUN= »+ ») #On ajoute chaque élément de A et de B 2 à 2    On obtient : outer(A,B,FUN= »+ »)      [,1] [,2] [1,]    5    9 [2,]    7   11 [3,]    6   10 [4,]    3    7 [5,]    4    8     Mois <-c(« Janv », »Fev », »Mars ») Année <- 2008:2010 outer(Mois,Année,FUN= »paste », sep= »-« )Read More →

13 juillet
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Dans fonctions utiles, Test
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L’opérateur %in% teste le contenu de deux vecteurs en retournant des éléments booléens (TRUE si l’élément est présent dans les deux vecteurs, False sinon), de la même longueur que le premier vecteur testé.   fleurs_A <- c(« Bleuet », « Campanule », « Capucines », « Clématite », « Coquelicot »)   fleurs_B <- c(« Bleuet », « Bruyère », « Campanule », « Capucines », « Colchique », « Clématite », « Coquelicot », « Gentiane », « Géranium », « Iris »)   fleurs_B %in% fleurs_A #On teste si le contenu de « fleurs_B » est présent dans  «  fleurs_A »     On obtient : fleurs_B %in% fleurs_A TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  Read More →

13 juillet
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Dans fonctions utiles, manipulation de données
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La fonction sweep() permet d’appliquer des opérations sur l’ensemble d’une matrice, sur les lignes ou sur les colonnes. X <- matrix (sample(9),ncol=3) X Y <- matrix (sample(9),ncol=3) Y #Nous créons deux matrices 3×3 remplies par 9 chiffres choisis au hasard   sweep(X,1,3,FUN= »-« ) #Nous soustrayons 3 à tous les élèments de X sweep(X,1,Y,FUN= »-« ) #Nous soustrayons Y à X   Z <- matrix (sample(12),ncol=3)  #Z est une matrice 3×4 A <- matrix(sample(3),ncol=1)    #A est une matrice 1×3 B <- matrix(sample(4),ncol=1)    #B est une matrice 1×4   sweep(Z,1,B,FUN= »+ »)                #On ajoute B à Z en appliquant la somme sur les colonnes sweep(Z,2,A,FUN= »+ »)                #On ajoute A à Z enRead More →

10 juillet
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Dans fonctions utiles, manipulation de données
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Les fonction colSums() et rowSums() permettent de calculer les sommes respectivement, sur les colonnes et les lignes d’une matrice. Les fonction colMeans() et rowMeans() permettent de calculer les moyennes respectivement, sur les colonnes et les lignes d’une matrice.   m <- matrix(data = c(12,15,14,13,16,18,15,5,14,11,10,17,4,6,17,16), nrow=4, ncol=4) #On crée une matrice à 4 colonnes et 4 lignes   colSums(m)        #On fait la somme sur les colonnes [1] 54 54 52 43   rowSums(m)       #On fait la somme sur les lignes [1] 46 50 56 51   colMeans(m)      #On fait la moyenne sur les colonnes [1] 13.50 13.50 13.00 10.75   rowMeans(m)       #On fait la moyenne surRead More →