28 janvier
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Dans écriture de données
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Écrire des fichiers CSV avec write.csv en R Le format CSV (Comma-Separated Values) est un format de fichier très utilisé pour stocker des données tabulaires. En R, la fonction write.csv permet d’exporter des données sous forme de fichier CSV de manière simple et efficace. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Qu’est-ce que write.csv ? La fonction write.csv est utilisée pour écrire des data frames R dans un fichier CSV. Elle prend en entrée un data frame et le nom du fichier dans lequel vous souhaitez sauvegarder les données. Par défaut, write.csv ajoute une virgule comme séparateur etRead More →

24 janvier
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Dans visualisation
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Visualiser des distributions avec des histogrammes dans ggplot2 La visualisation des données est une étape cruciale dans l’analyse statistique. Parmi les outils disponibles, les histogrammes sont particulièrement utiles pour représenter la distribution d’une variable quantitative. Dans cet article, nous allons explorer comment créer des histogrammes en utilisant le package ggplot2 en R. Qu’est-ce qu’un histogramme ? Un histogramme est un graphique qui représente la fréquence d’apparition des valeurs d’une variable. Il divise les données en intervalles (ou « bins ») et affiche le nombre d’observations dans chaque intervalle. Cela permet de visualiser la forme de la distribution des données, d’identifier des tendances, des asymétries ou des anomalies.Read More →

22 janvier
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Dans validation
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Validation croisée d’un modèle avec caret en R La validation croisée est une technique essentielle en apprentissage automatique qui permet d’évaluer la performance d’un modèle sur des données non vues. Elle aide à éviter le surapprentissage (overfitting) en s’assurant que le modèle généralise bien. Dans cet article, nous allons explorer comment effectuer une validation croisée à l’aide du package caret en R. Installation et chargement du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package caret. Vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante : install.packages(« caret ») Ensuite, chargez le package : library(caret) Exemple de validation croisée Pour illustrer la validation croisée, nous allons utiliser leRead More →

20 janvier
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Dans réorganisation
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Utiliser tidyr::pivot_longer pour réorganiser des tableaux Dans le cadre de l’analyse de données, il est souvent nécessaire de réorganiser les tableaux pour faciliter l’analyse. L’une des fonctions les plus utiles pour cela dans le package tidyr est pivot_longer(). Cette fonction permet de transformer un tableau large en un tableau long, ce qui est souvent plus adapté pour certaines analyses et visualisations. Qu’est-ce qu’un tableau large et un tableau long ? Tableau large : Les données sont organisées avec des colonnes pour chaque variable. Par exemple, vous pourriez avoir une colonne pour chaque année de vente. Tableau long : Les données sont organisées avec une colonneRead More →

17 janvier
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Dans personnalisation
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Utiliser les thèmes dans ggplot2 pour personnaliser les graphiques Le package ggplot2 est l’un des outils les plus puissants pour créer des graphiques en R. L’une des fonctionnalités les plus intéressantes de ggplot2 est la possibilité de personnaliser l’apparence des graphiques à l’aide de thèmes. Les thèmes permettent de modifier l’apparence générale d’un graphique, y compris les couleurs, les polices, les arrière-plans, et bien plus encore. Qu’est-ce qu’un thème ? Un thème dans ggplot2 est un ensemble de paramètres qui contrôlent l’apparence des éléments d’un graphique. Par défaut, ggplot2 utilise un thème standard, mais vous pouvez le modifier pour qu’il corresponde à vos préférences ouRead More →

15 janvier
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Dans documentation
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Utiliser roxygen2 pour documenter un package R La documentation est un aspect essentiel du développement de packages en R. Une bonne documentation aide les utilisateurs à comprendre comment utiliser votre package et ses fonctions. roxygen2 est un outil populaire qui facilite la création de documentation en utilisant des commentaires dans le code. Dans cet article, nous allons voir comment utiliser roxygen2 pour documenter un package R de manière simple et efficace. Installation de roxygen2 Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package roxygen2. Vous pouvez l’installer depuis CRAN avec la commande suivante : install.packages(« roxygen2 ») Structure d’un package R Un package R doit avoir une structureRead More →

13 janvier
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Dans lecture de données
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Utiliser readr pour lire des fichiers rapidement en R Lorsque vous travaillez avec des données en R, il est souvent nécessaire de lire des fichiers contenant des données. Le package readr, qui fait partie de la collection de packages tidyverse, offre des fonctions efficaces et faciles à utiliser pour lire des fichiers de manière rapide. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser readr pour lire des fichiers CSV, un format de fichier courant pour les données. Installation de readr Si vous n’avez pas encore installé le package readr, vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante : install.packages(« readr ») Lire un fichier CSV avecRead More →

09 janvier
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Dans listes
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Utiliser purrr::map pour appliquer des fonctions à des listes en R Le package purrr fait partie de la suite tidyverse et est conçu pour faciliter la programmation fonctionnelle en R. Une des fonctions les plus utiles de purrr est map(), qui permet d’appliquer une fonction à chaque élément d’une liste ou d’un vecteur. Cela rend le code plus lisible et souvent plus efficace que les boucles traditionnelles. Pourquoi utiliser map() ? Lorsque vous travaillez avec des listes en R, il est courant de vouloir appliquer une fonction à chaque élément de la liste. Traditionnellement, cela se fait avec une boucle for, mais cela peut rendreRead More →

02 janvier
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Dans interactivité
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Utiliser ggplotly pour rendre les graphiques interactifs en R Dans le monde de la visualisation de données, rendre les graphiques interactifs peut considérablement améliorer l’expérience utilisateur. L’une des bibliothèques les plus populaires pour créer des graphiques en R est ggplot2. Cependant, pour ajouter une couche d’interactivité, nous pouvons utiliser la fonction ggplotly() de la bibliothèque plotly. Cet article vous montrera comment transformer un graphique statique en un graphique interactif en quelques étapes simples. Installation des bibliothèques nécessaires Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé les bibliothèques ggplot2 et plotly. Vous pouvez les installer en utilisant les commandes suivantes : install.packages(« ggplot2 ») install.packages(« plotly ») Exemple de code Voici unRead More →

31 décembre
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Dans visualisation
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Utiliser Faceting pour Diviser un Graphique avec ggplot2 Le package ggplot2 est l’un des outils les plus puissants pour la visualisation de données en R. Une des fonctionnalités intéressantes de ggplot2 est le faceting, qui permet de diviser un graphique en plusieurs sous-graphes basés sur une ou plusieurs variables. Cela permet de comparer facilement des sous-groupes de données. Qu’est-ce que le Faceting ? Le faceting consiste à créer plusieurs panneaux dans un même graphique, chacun représentant un sous-ensemble des données. Cela est particulièrement utile lorsque vous souhaitez examiner comment une variable dépend d’une autre, tout en tenant compte de différentes catégories. Exemple Pratique Prenons unRead More →