23 janvier
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Dans vectorisation
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Vectoriser des opérations pour améliorer la performance en R La vectorisation est une technique essentielle en R qui permet d’améliorer la performance des opérations sur des données. Contrairement aux boucles, qui traitent les éléments un par un, la vectorisation permet d’appliquer des opérations sur des vecteurs entiers, ce qui est généralement beaucoup plus rapide et efficace. Pourquoi vectoriser ? Performance : Les opérations vectorisées sont souvent optimisées en C, ce qui les rend plus rapides que les boucles en R. Lisibilité : Le code vectorisé est généralement plus concis et plus facile à lire. Simplicité : La vectorisation réduit le risque d’erreurs en éliminant laRead More →

21 janvier
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Dans transformation
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Utiliser tidyr::pivot_wider pour transformer des données Dans le traitement des données, il est souvent nécessaire de transformer la structure des données pour faciliter l’analyse. L’une des fonctions les plus utiles pour cela dans le package tidyr est pivot_wider(). Cette fonction permet de convertir des données de format long en format large, ce qui peut être particulièrement utile pour des analyses ou des visualisations. Qu’est-ce que le format long et le format large ? Format long : Chaque ligne représente une observation unique, avec des colonnes pour les variables et une colonne pour les valeurs. Par exemple, si nous avons des données sur les ventes deRead More →

10 janvier
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Dans modélisation
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Utiliser randomForest pour des modèles d’arbres en R Le package randomForest en R est un outil puissant pour construire des modèles d’arbres de décision. Il utilise une méthode d’ensemble qui combine plusieurs arbres pour améliorer la précision et réduire le risque de surapprentissage. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser randomForest pour créer un modèle de classification simple. Installation et chargement du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package randomForest. Vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante : install.packages(« randomForest ») Ensuite, chargez le package : library(randomForest) Exemple concret : Classification des iris Nous allons utiliser le célèbre jeu de données iris, quiRead More →

03 janvier
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Dans chaines de caractères
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Utiliser glue pour formater des chaînes de caractères en R Le package glue en R est un outil puissant et pratique pour formater des chaînes de caractères. Il permet d’incorporer facilement des valeurs de variables dans des chaînes, rendant le code plus lisible et plus concis. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser glue pour formater des chaînes de caractères avec des exemples concrets. Installation de glue Si vous n’avez pas encore installé le package glue, vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante : install.packages(« glue ») Utilisation de glue Le principal avantage de glue est sa syntaxe simple et intuitive. Vous pouvez utiliserRead More →

20 décembre
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Dans conversion
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Transformer les types de données en R : as.numeric, as.character, etc. En R, il est courant de travailler avec différents types de données, tels que les nombres, les chaînes de caractères et les facteurs. Parfois, il est nécessaire de transformer un type de données en un autre pour effectuer des analyses ou des manipulations. Les fonctions as.numeric(), as.character(), as.factor(), et d’autres, permettent de réaliser ces conversions facilement. Pourquoi transformer les types de données ? La transformation des types de données est essentielle pour plusieurs raisons : Compatibilité : Certaines fonctions nécessitent des types de données spécifiques. Analyse : Les analyses statistiques peuvent nécessiter des donnéesRead More →

22 novembre
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Dans facteurs
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Introduction au package forcats en R Le package forcats fait partie de la collection de packages tidyverse et est conçu pour faciliter la manipulation des variables catégorielles (ou facteurs) dans R. Les facteurs sont des variables qui prennent un nombre limité de valeurs distinctes, souvent utilisées pour représenter des catégories. Le package forcats offre des fonctions pratiques pour créer, modifier et réorganiser ces variables. Installation du package Si vous n’avez pas encore installé le package forcats, vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante : install.packages(« forcats ») Exemple d’utilisation Imaginons que nous avons un vecteur de catégories représentant des fruits, et nous souhaitons le convertirRead More →

21 octobre
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Dans boucle
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Créer des boucles avec for en R Les boucles sont un outil fondamental en programmation qui permet d’exécuter un bloc de code plusieurs fois. En R, la boucle for est particulièrement utile pour itérer sur des vecteurs, des listes ou d’autres objets itérables. Cet article vous expliquera comment utiliser la boucle for avec un exemple concret. Syntaxe de la boucle for La syntaxe de base d’une boucle for en R est la suivante : for (variable in séquence) { # Code à exécuter } variable : c’est une variable temporaire qui prend successivement les valeurs de la séquence. séquence : il s’agit d’un vecteur ouRead More →

01 octobre
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  Formation au logiciel R Afin de progresser et de maîtriser au mieux le logiciel R nous vous proposons des formations sur mesure à R . Il peut s’agir de formations orientées statistique, programmation avancée avec R, big-data avec R, cartographie avec R, développement de packages, développement d’interface web avec {shiny}. Débutant ou confirmé, contactez-nous afin d’élaborer avec nous un programme de formation au logiciel R qui correspond à vos besoins et à votre niveau. Il s’agit de formation sur mesure, en distanciel ou dans vos locaux, possiblement partout en France. Nous utilisons vos problématiques et vos jeux de données afin d’élaborer une session de formationRead More →

09 juillet
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Dans fonctions utiles, Transformation de données
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La fonction melt(), qui fait partie du package reshape2, permet de modifier le format des données en fonction d’une ou plusieurs variables de référence (id). Ces variables correspondent en général aux variables qualitatives du data.frame. library(reshape2) # On charge le package reshape2 airquality aqm <- melt(airquality, id=c(« Month », « Day »), na.rm=TRUE)   aqm   Read More →