Comment connaitre l'espace mémoire pris par un objet dans R? object.size
object.size est une fonction qui retourne la taille d ‘un objet dans la mémoire de R. a<-« coucou »object.size(a) b<-rep(1,99999999) object.size(b)Read More →
object.size est une fonction qui retourne la taille d ‘un objet dans la mémoire de R. a<-« coucou »object.size(a) b<-rep(1,99999999) object.size(b)Read More →
Par defaut R affiche 7 chiffres apres la virgule pi options()$digits Vouc pouvez modifier cela soit de maniere ponctuelle soit en adaptant les options de R print(pi,digits=11) options(digits=8) pi options()$digitsRead More →
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 →
fonction qui peut trouver son utilité pour visualiser une jeu de donnée unclass(iris)Read More →
la fonction transform permet de contruire une nouvelle colonne et de la rajouter a un jeu de donnée. transform(iris,Sepal.surface=Sepal.Length * Sepal.Width)Read More →
Regarder ce code : ff <- factor(c(‘AA’, ‘BA’, ‘CA’))ff#[1] AA BA CA#Levels: AA BA CAff[1:2]#[1] AA BA#Levels: AA BA CA dans le code ff[1:2] on garde en memoire le niveau CA, parfois cela ne correspond pas a ce que l’on veut. une solution est d’utiliser cette ligne de code : ff[1:2, drop=TRUE] #ou encore factor(ff[1:2])Read More →
la fonction sink permet de dérouter la sortie de R vers un fichier de sortie. elle peut etre pratique pour stocker des resultats sans s’embeter avec la mise en forme tout en gardant quelque chose de lisible. print(« coucou »)sink(« monfichier.txt »)print(« coucou ») # le résultat de la commande est ecrit dans monfichier.txtprint(head(iris))sink()Read More →
les fichiers .dta sont des fichiers proprietaires du logiciel stat, pou les importer dans un R il faut utiliser la fonction read.dta library(foreign) dat <- read.dta(« http://www.ats.ucla.edu/stat/data/ologit.dta ») head(dat)Read More →
lorsque l’on utilise une variable de type qualitative (ordonnée ou non) R va classer les différents niveaux par ordre alphabétique,ce qui n’st pas toujours l’idial. voici la procédure permettant de changer l’ordre des niveaux de facteur: vec<-as.factor(c(« haut », »haut », »bas », »moyen », »moyen »))levels(vec) #l’ordre ne va pasvec2<-factor(vec,c(« bas », »moyen », »haut »))# si vous voulez simplement mettre un des niveau en premier pour l’utiliser en tant que référence en regressionvec3<-relevel(vec,ref= »moyen »)levels(vec)levels(vec2)levels(vec3)Read More →
Au bout d’un moment nous avons tous plusieurs packages installés dans R. les packages ont une vie et connaissent des mises à jour de temps. Pour installer ces mises à jour en ligne de commande il existe une fonction qui fait ca tres bien : update.packages(ask = F) trés pratique si on a plusieurs postes à gerer, en particulier à distance.Read More →
ABCD'R (par ThinkR ) © 2025 - Confidentialité