30 décembre
Par
Le
Dans filtrage
Avec 0 Commentaire

Utiliser dplyr pour filtrer les données en R Le package dplyr est l’un des outils les plus puissants et populaires pour la manipulation de données en R. L’une de ses principales fonctionnalités est la capacité à filtrer des données, ce qui permet de sélectionner des sous-ensembles de données en fonction de conditions spécifiques. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser dplyr pour filtrer des données de manière simple et efficace. 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 : install.packages(« dplyr ») Ensuite, chargez le packageRead More →

27 décembre
Par
Le
Dans modélisation
Avec 0 Commentaire

Utiliser des modèles mixtes avec lme4 en R Les modèles mixtes sont des outils statistiques puissants qui permettent de prendre en compte à la fois des effets fixes et des effets aléatoires dans les données. Ils sont particulièrement utiles lorsque les données sont structurées de manière hiérarchique ou lorsqu’il existe des corrélations au sein des groupes. Le package lme4 en R est l’un des outils les plus utilisés pour ajuster des modèles mixtes. Installation du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package lme4. Vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante : install.packages(« lme4 ») Exemple concret Imaginons que nous avons un jeu deRead More →

26 décembre
Par
Le
Dans résumé
Avec 0 Commentaire

Utiliser aggregate pour résumer des données en R La fonction aggregate en R est un outil puissant pour résumer des données en fonction de groupes. Elle permet de calculer des statistiques descriptives (comme la moyenne, la somme, etc.) pour des sous-ensembles de données, facilitant ainsi l’analyse de grandes bases de données. Syntaxe de base La syntaxe de la fonction aggregate est la suivante : aggregate(x, by, FUN, …) x : un objet (comme un data frame ou une matrice) contenant les données à résumer. by : une liste de vecteurs qui définissent les groupes. FUN : la fonction à appliquer pour résumer les données (parRead More →

24 décembre
Par
Le
Dans tri
Avec 0 Commentaire

Trier des données avec dplyr::arrange Le tri des données est une opération courante en analyse de données. Avec le package dplyr en R, il est très facile de trier des données à l’aide de la fonction arrange(). Cet article vous montrera comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Qu’est-ce que dplyr::arrange ? La fonction arrange() de dplyr permet de trier un tableau de données (data frame) en fonction d’une ou plusieurs colonnes. Vous pouvez trier les données par ordre croissant ou décroissant. Installation et chargement de dplyr Si vous n’avez pas encore installé le package dplyr, vous pouvez le faire avec la commande suivanteRead More →

23 décembre
Par
Le
Dans corrélation
Avec 0 Commentaire

Travailler avec des Matrices de Corrélation en R Les matrices de corrélation sont des outils statistiques essentiels pour analyser les relations entre plusieurs variables. En R, la fonction cor() permet de calculer la corrélation entre les colonnes d’un ensemble de données. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Qu’est-ce qu’une Matrice de Corrélation ? Une matrice de corrélation est un tableau qui montre le coefficient de corrélation entre chaque paire de variables dans un ensemble de données. Les coefficients de corrélation varient entre -1 et 1 : 1 indique une corrélation positive parfaite, -1 indique une corrélation négativeRead More →

19 décembre
Par
Le
Dans performance
Avec 0 Commentaire

Tester l’efficacité d’un code avec system.time en R Lorsque nous écrivons du code en R, il est souvent important de s’assurer que notre code s’exécute efficacement, surtout lorsque nous travaillons avec de grandes quantités de données ou des algorithmes complexes. Une des manières les plus simples de mesurer le temps d’exécution d’un morceau de code en R est d’utiliser la fonction system.time(). Qu’est-ce que system.time() ? La fonction system.time() mesure le temps nécessaire pour exécuter une expression R. Elle retourne un objet de type proc_time, qui contient trois valeurs : user : le temps CPU utilisé par le processus utilisateur. system : le temps CPURead More →

18 décembre
Par
Le
Dans colonnes
Avec 0 Commentaire

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
Par
Le
Dans modélisation
Avec 0 Commentaire

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
Par
Le
Dans gestion des NA
Avec 0 Commentaire

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
Par
Le
Dans gestion de fichiers
Avec 0 Commentaire

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 →