18 décembre
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Dans colonnes
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Sélectionner des colonnes avec select de dplyr Le package dplyr est l’un des outils les plus puissants et populaires pour la manipulation de données en R. L’une de ses fonctions les plus utilisées est select(), qui permet de choisir des colonnes spécifiques d’un tableau de données (data frame). Cet article vous expliquera comment utiliser select() avec des exemples concrets. Installation et chargement de dplyr Avant de commencer, assurez-vous que le package dplyr est installé et chargé dans votre session R. Vous pouvez le faire avec les commandes suivantes : install.packages(« dplyr ») # Installer dplyr si ce n’est pas déjà fait library(dplyr) # Charger le package UtilisationRead More →

17 décembre
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Dans modélisation
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Sélection de Variables avec stepAIC en R La sélection de variables est une étape cruciale dans le développement de modèles statistiques, car elle permet d’identifier les variables les plus pertinentes pour prédire une variable cible. L’une des méthodes populaires pour effectuer cette sélection est la méthode stepAIC du package MASS en R. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser stepAIC pour simplifier un modèle en éliminant les variables non significatives. Qu’est-ce que stepAIC ? stepAIC est une fonction qui utilise la méthode de sélection par étapes (stepwise selection) pour choisir les variables d’un modèle linéaire. Elle se base sur le critère d’information d’Akaike (AIC),Read More →

16 décembre
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Dans gestion des NA
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Supprimer des valeurs manquantes avec na.omit en R Dans l’analyse de données, il est fréquent de rencontrer des valeurs manquantes. Ces valeurs peuvent fausser les résultats de nos analyses et doivent souvent être traitées. L’une des méthodes les plus simples pour gérer les valeurs manquantes dans R est d’utiliser la fonction na.omit(). Cet article vous expliquera comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Qu’est-ce que na.omit ? La fonction na.omit() est utilisée pour supprimer les lignes contenant des valeurs manquantes (NA) d’un objet, comme un data frame ou une matrice. Lorsque vous appliquez na.omit(), R retourne un nouvel objet sans les lignes qui contiennentRead More →

13 décembre
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Dans gestion de fichiers
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Supprimer des fichiers avec unlink en R Dans le langage de programmation R, il est fréquent de devoir gérer des fichiers, que ce soit pour les créer, les lire ou les supprimer. La fonction unlink est un outil puissant qui permet de supprimer des fichiers ou des répertoires de manière simple et efficace. Qu’est-ce que unlink ? La fonction unlink est utilisée pour supprimer des fichiers ou des répertoires. Elle prend en argument le chemin du fichier ou du répertoire que vous souhaitez supprimer. Si vous souhaitez supprimer un répertoire, vous pouvez utiliser l’argument recursive = TRUE pour supprimer également tout son contenu. Syntaxe deRead More →

12 décembre
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Dans superposition
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Superposer plusieurs graphiques avec ggplot2 en R La bibliothèque ggplot2 est l’un des outils les plus puissants pour la visualisation de données en R. L’une de ses fonctionnalités intéressantes est la possibilité de superposer plusieurs graphiques sur un même graphique. Cela peut être très utile pour comparer différentes séries de données ou pour ajouter des éléments supplémentaires comme des lignes de tendance. Exemple concret Imaginons que nous avons un jeu de données contenant des informations sur les ventes de deux produits différents au fil du temps. Nous allons créer un graphique qui superpose les ventes de ces deux produits. Étape 1 : Installer et chargerRead More →

11 décembre
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Dans colonnes
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Renommer des colonnes avec dplyr::rename Dans le cadre de l’analyse de données en R, il est souvent nécessaire de renommer les colonnes d’un dataframe pour améliorer la lisibilité ou pour se conformer à des conventions de nommage. La fonction rename() du package dplyr est un outil puissant et simple pour effectuer cette tâche. Installation et chargement de dplyr Avant de commencer, assurez-vous que le package dplyr est installé et chargé dans votre environnement R. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante si ce n’est pas déjà fait : install.packages(« dplyr ») Ensuite, chargez le package : library(dplyr) Exemple concret Imaginons que nous avons un dataframe contenant desRead More →

10 décembre
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Dans axes
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Personnaliser les axes avec scale_x_continuous et scale_y_continuous en R Dans le cadre de la visualisation de données avec le package ggplot2 en R, il est souvent nécessaire de personnaliser les axes pour améliorer la lisibilité et l’interprétation des graphiques. Les fonctions scale_x_continuous() et scale_y_continuous() permettent de modifier les échelles des axes x et y respectivement. Cet article vous montrera comment utiliser ces fonctions avec un exemple concret. Exemple de code Imaginons que nous avons un jeu de données simple représentant les ventes mensuelles d’un produit. Nous allons créer un graphique à barres pour visualiser ces ventes et personnaliser les axes. # Charger les bibliothèques nécessairesRead More →

09 décembre
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Dans style
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Personnaliser le style de R Markdown avec CSS R Markdown est un outil puissant pour créer des documents dynamiques en R. L’une des fonctionnalités intéressantes de R Markdown est la possibilité de personnaliser le style de vos documents à l’aide de CSS (Cascading Style Sheets). Dans cet article, nous allons explorer comment intégrer du CSS dans un document R Markdown pour améliorer son apparence. Qu’est-ce que le CSS ? Le CSS est un langage de style utilisé pour décrire la présentation d’un document écrit en HTML. Il permet de contrôler l’apparence des éléments, tels que les polices, les couleurs, les marges, et bien plus encore.Read More →

06 décembre
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Dans arguments
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Passer des arguments par défaut dans une fonction en R Dans le langage R, il est courant de créer des fonctions pour encapsuler des blocs de code réutilisables. Une fonctionnalité très utile des fonctions en R est la possibilité de définir des arguments par défaut. Cela permet de simplifier l’appel de la fonction lorsque les valeurs par défaut conviennent à l’utilisateur, tout en offrant la flexibilité de spécifier des valeurs différentes si nécessaire. Définition d’une fonction avec des arguments par défaut Pour définir une fonction avec des arguments par défaut, il suffit d’assigner une valeur à l’argument lors de la déclaration de la fonction. VoiciRead More →

05 décembre
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Dans optimisation
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Optimiser le code avec microbenchmark en R L’optimisation du code est une étape cruciale pour améliorer la performance de nos programmes en R. Une des manières les plus efficaces de mesurer et d’optimiser le temps d’exécution de différentes fonctions est d’utiliser le package microbenchmark. Ce package permet de réaliser des mesures précises du temps d’exécution de petits morceaux de code, ce qui est particulièrement utile lorsque l’on souhaite comparer l’efficacité de plusieurs approches. Installation du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package microbenchmark. Vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante : install.packages(« microbenchmark ») Exemple concret Imaginons que nous souhaitons comparer deux méthodes pourRead More →