15 novembre
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Dans base indispensable
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Les packages contiennent un certain nombre de fonctions. Il peut être intéressant de voir comment elles sont codées, pour les comprendre ou les améliorer par exemple. #il suffit de taper son nomlm  # affiche le code source de la fontion lmpage(lm) # affiche une nouvelle fenêtre avec le code source bien mis en forme (avec indentation)dput(lm, control = « useSource ») # permet de voir les commentaires s’il y en a, en pratique page utilise dputpage(lm, control = « useSource ») # cela fonctionne donc aussi.Read More →

15 novembre
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Dans algorithmique, base indispensable, programmer avec R
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R nous donne la possibilité, très pratique, de créer des fonctions personnalisées.Voici l’architecture globale : nomdemafonction<-function(variable1,variable2…){#ici on met le contenu de la fonction (généralement on effectue des transformations aux variables passées en argument)return(Variabledesortie)# il s’agit du résultat que va renvoyer la fonction}#une fois la fonction créée on peut l’utiliser: nomdemafonction(varA,varB) Contrairement à d’autres languages, il n ‘y a pas de contrôle du type de variable que l’on peut utiliser. Il faudra l’inclure dans la fonction pour, par exemple, vérifier que la variable A est bien un vecteur (et pas un data.frame par exemple) Voici un exemple de fonction, il s’agit d’une fonction simple qui vaRead More →

15 novembre
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Dans programmer avec R
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Une variable globale est une variable qui sera accessible partout dans R. C’est-à-dire même quand vous sourcez un fichier, peu importe votre espace de nom. Il n’est pas très propre d’utiliser cette méthode, mais cela peut rendre service. varglob <<- 4 # est une variable globalevarpasglob <- 4# n’est pas globaleRead More →

14 novembre
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Dans Uncategorized
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Le couple save et load a l’inconvénient de forcer le nom de l’objet que vous voulez charger.Exemple : si vous avez enregistré la variable "a" qui vaut 3 grace à save, load vous donnera une variable "a" qui vaut 3, mais vous n’allez pas pouvoir charger cette variable dans un autre objet, et cela écrasera votre variable "a" d’origine. rm(list=ls(all=TRUE)) a<-5 save(a,file="fichier") a<-3 load("fichier") a # a vaut maintenant 5 , et avec load et save il n’est pas possible de charger ce 5 dans une autre variable pour "sauvegarder" votre 3 dput et dget permettent de stocker un objet dans un fichier et deRead More →

14 novembre
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Le
Dans exportation de données, importation de données
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Le couple save et load a l’inconvénient de forcer le nom de l’objet que vous voulez charger.Exemple : si vous avez enregistré la variable « a » qui vaut 3 grace à save, load vous donnera une variable « a » qui vaut 3, mais vous n’allez pas pouvoir charger cette variable dans un autre objet, et cela écrasera votre variable « a » d’origine. rm(list=ls(all=TRUE)) a<-5 save(a,file= »fichier ») a<-3 load(« fichier ») a # a vaut maintenant 5 , et avec load et save il n’est pas possible de charger ce 5 dans une autre variable pour « sauvegarder » votre 3 dput et dget permettent de stocker un objet dans un fichier et deRead More →

14 novembre
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Dans Uncategorized
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Save et load permettent respectivement de sauvegarder dans un fichier et de restaurer des objets R.En pratique save et load servent tout particulièrement  à enregistrer un environnement de travail. rm(list=ls(all=TRUE)) ls()# la mémoire est vide a<-5 data(iris) b<- matrix(5,5,5) save(a,b,iris,file="fichier") # il faut bien penser à préciser le file= rm(list=ls(all=TRUE)) ls()# la mémoire est vide load("fichier") ls() # on a retrouvé a , b et iris Attention les objets chargés, s’il ont le même nom qu’un objet existant prendront leur place, effaçant l’objet déjà présent : rm(list=ls(all=TRUE)) a<-5 save(a,file="fichier") a<-3 load("fichier") a # a vaut maintenant 5Read More →

14 novembre
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Le
Dans exportation de données, fonctions utiles
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Save et load permettent respectivement de sauvegarder dans un fichier et de restaurer des objets R.En pratique save et load servent tout particulièrement  à enregistrer un environnement de travail. rm(list=ls(all=TRUE)) ls()# la mémoire est vide a<-5 data(iris) b<- matrix(5,5,5) save(a,b,iris,file= »fichier ») # il faut bien penser à préciser le file= rm(list=ls(all=TRUE)) ls()# la mémoire est vide load(« fichier ») ls() # on a retrouvé a , b et iris Attention les objets chargés, s’il ont le même nom qu’un objet existant prendront leur place, effaçant l’objet déjà présent : rm(list=ls(all=TRUE)) a<-5 save(a,file= »fichier ») a<-3 load(« fichier ») a # a vaut maintenant 5Read More →

14 novembre
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Dans base indispensable, Transformation de données
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data(iris)dim(iris) # ce jeu de données contient 5 colonnes et 150 lignes Pour sélectionner une colonne ou une ligne on peut utiliser son rang ( 1er colonne, 2eme colonne…). iris[,1] #on sélectionne la colonne 1, c’est-à-dire la première colonne iris[,3] #on sélectionne la colonne 3 iris[,2:3] #on sélectionne les colonnes 2 et 3 iris[,c(5,2)] #on sélectionne les colonnes 5 et 2 dans cet ordre iris[1,] #on sélectionne la ligne 1 iris[3,] #on sélectionne la ligne 3 iris[2:3,] #on sélectionne les lignes 2 et 3 iris[c(5,2),] #on sélectionne les lignes 5 et 2 dans cet ordre Si on ne sélectionne qu’une seule ligne ou colonne, celaRead More →