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Plusieurs façon de faire, à vous de choisir celle qui vous plait le plus 🙂 Fabriquons un petit jeu de données auquel nous souhaitons ajouter une colonne contenant le nombre ne NA sur chacune des lignes. library(tidyverse) dataset <- tribble(~a,~b,~c, 1,NA,NA, NA,NA,NA, 1,2,3, NA,3,NA ) A l'ancienne dataset$nb <- apply(dataset, MARGIN = 1, function(x){sum(is.na(x))}) avec du pmap et du mutate dataset %&gt;% mutate(nb = pmap(.,function(a,b,c){sum(is.na(a),is.na(b),is.na(c))}), nb= unlist(nb)) Mais c’est dommage de devoir spécifier a, b et c. donc simplifions : dataset %&gt;% mutate(nb = pmap_dbl(., function(…){sum(is.na(c(…)))})) Cela reste à mon goût un peu trop verbeux Avec rowSums dataset %&gt;% mutate(nb = rowSums(is.na(.))) ça c’est propreRead More →

Vous savez comment filtrer un jeu de données avec dplyr ? : filter(), on peut donc utiliser une règle pour filtrer sur les valeurs manquantes (les fameux NA) en utilisant la fonction is.na. library(dplyr) df <- tibble(x1 = c(1, 2, NA, 4), x2 = c(« a », NA, « b », « c »), y = c(NA, TRUE, FALSE, TRUE)) df %>% filter(!is.na(x1)) Mais si vous voulez supprimer les lignes qui contiennent des NA dans plusieurs colonnes, voire toutes les colonnes, il vaut mieux utiliser drop_na du package {tidyr}. Vous pourrez même utiliser les "helpers" comme pour la fonction select de {dplyr} pour choisir les colonnes avec des règles. library(tidyr) dfRead More →

Une anova avec modèle mixte comme VARCOMP dans SAS Créons d’abord un jeu de données. On souhaite déterminer la précision et la répétabilité d’une analyse. Pour cela, la mesure est effectuée par 2 techniciens différents, sur des concentrations de produits différents sur 3 jours différents et avec 2 réplicats. library(dplyr) set.seed(42) data <- tibble( concentration = rep(c(10, 30, 50, 80), 3*2), technicien = rep(c(« A », « B »), each = 3*2*2), jour = rep(rep(1:3, each = 2*2), 2), replicat = rep(1:2, times = 2*3*2)) %>% mutate(mesure = ifelse( technicien == « A », 0.2 * concentration + rnorm(12, sd = 3), 0.2 * concentration + rnorm(12, sd = 2))) dataRead More →

Un shapefile est un fichier d’information géographique avec un format vectoriel. Il permet de représenter des points (e.g. villes), des lignes (e.g. routes) et des polygones (e.g. départements) avec un système d’information géographique. Le format shapefile est composé de plusieurs fichiers séparés (4 minimum): data.shp : informations de géométrie (coordonnées) data.prj : information de système de projection data.dbf : table des attributs data.shx : indice de position des géométries Dans R, deux packages majeurs sont utilisés pour manipuler les données géographiques de type vectoriel: {sp} : Le package de référence. Il utilise notamment la librairie {rgdal} pour lire les données géographiques, un package utilisant laRead More →

Est-ce que la valeur associée à votre variable est comprise entre deux autres valeurs ? Vous le saurez en faisant appel à between, du package {dplyr} ! {dplyr} est un package du tidyverse que l’on a jamais fini de découvrir. Regorgeant de fonctions facilitant la manipulation de données, ce package répond à quasiment toutes les questions que vous pourriez vous poser sur vos données… Et par exemple : comment savoir si une valeur est entre deux autres valeurs. Pour le savoir, direction between, qui prendra trois paramètres : votre valeur, la valeur de la borne de droite, et la valeur de la borne de gauche.Read More →