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 →

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 →

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 →

30 décembre
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Dans filtrage
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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
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Dans modélisation
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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 →

24 décembre
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Dans tri
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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 →

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 →

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 →