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 →

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 →

04 décembre
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Dans dates
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Manipuler des dates avec lubridate en R La manipulation des dates est une tâche courante en analyse de données. En R, le package lubridate facilite ce travail en fournissant des fonctions intuitives pour traiter les dates et les heures. Dans cet article, nous allons explorer quelques-unes des fonctionnalités de lubridate à travers un exemple concret. Installation de lubridate Si vous n’avez pas encore installé le package lubridate, vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante : install.packages(« lubridate ») Chargement du package Une fois installé, vous devez charger le package dans votre session R : library(lubridate) Exemple de manipulation de dates Imaginons que nous avons unRead More →

02 décembre
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Dans lecture de données
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Lire des fichiers texte avec readLines en R Dans le langage R, la fonction readLines est un outil très utile pour lire des fichiers texte ligne par ligne. Cela peut être particulièrement pratique lorsque vous travaillez avec des fichiers qui contiennent des données sous forme de texte brut, comme des journaux, des scripts ou des fichiers de configuration. Utilisation de readLines La fonction readLines permet de charger le contenu d’un fichier texte dans R en le stockant dans un vecteur. Chaque élément du vecteur correspond à une ligne du fichier. Voici la syntaxe de base de la fonction : readLines(con, n = -1, warn =Read More →

29 novembre
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Dans lecture de données
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Lire des fichiers JSON avec jsonlite en R Le format JSON (JavaScript Object Notation) est largement utilisé pour l’échange de données entre un serveur et une application web. En R, le package jsonlite permet de lire et d’écrire facilement des fichiers JSON. Dans cet article, nous allons voir comment utiliser jsonlite pour lire des fichiers JSON. Installation du package jsonlite Si vous n’avez pas encore installé le package jsonlite, vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante : install.packages(« jsonlite ») Lire un fichier JSON Pour lire un fichier JSON, nous allons utiliser la fonction fromJSON(). Cette fonction prend en entrée le chemin du fichier JSONRead More →

28 novembre
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Dans lecture de données
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Lire des fichiers Excel avec readxl en R R est un langage de programmation puissant pour l’analyse de données, et il offre plusieurs packages pour lire différents formats de fichiers. L’un des packages les plus populaires pour lire des fichiers Excel est readxl. Ce package est simple à utiliser et ne nécessite pas de dépendances externes, ce qui le rend idéal pour des analyses rapides. Installation du package Avant de pouvoir utiliser readxl, vous devez l’installer. Vous pouvez le faire en utilisant la fonction install.packages(). Voici comment procéder : install.packages(« readxl ») Une fois le package installé, vous pouvez le charger dans votre session R avec laRead More →

27 novembre
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Dans lecture de données
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Lire des fichiers CSV avec read.csv en R Le format CSV (Comma-Separated Values) est un format de fichier très courant pour le stockage de données tabulaires. En R, la fonction read.csv est utilisée pour lire ces fichiers et les convertir en data frames, qui sont des structures de données très pratiques pour l’analyse de données. Qu’est-ce qu’un fichier CSV ? Un fichier CSV est un fichier texte où chaque ligne représente une observation et chaque colonne représente une variable. Les valeurs sont séparées par des virgules (ou parfois par d’autres délimiteurs comme des points-virgules). Par exemple, un fichier CSV pourrait ressembler à ceci : Nom,Âge,VilleRead More →

25 novembre
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Dans dates
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Introduction au package lubridate Le package lubridate est un outil puissant en R qui facilite la manipulation des dates et des heures. Il permet de travailler avec des objets de date/heure de manière intuitive, rendant les opérations courantes simples et efficaces. Dans cet article, nous allons explorer quelques-unes des fonctionnalités de base de lubridate à travers un exemple concret. Installation du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package lubridate. Vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante : install.packages(« lubridate ») Une fois installé, vous pouvez charger le package avec : library(lubridate) Création et manipulation de dates L’une des fonctionnalités clés de lubridate est laRead More →