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 →

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 →

20 novembre
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Dans jointure
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Joindre des tables avec dplyr::left_join Dans l’analyse de données, il est fréquent de devoir combiner plusieurs tables (ou data frames) pour obtenir des informations plus complètes. L’une des fonctions les plus utilisées pour cela est left_join() du package dplyr. Cet article vous expliquera comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Qu’est-ce que left_join ? La fonction left_join() permet de joindre deux tables en conservant toutes les lignes de la première table (la table de gauche) et en ajoutant les colonnes de la deuxième table (la table de droite) lorsque les valeurs correspondent. Si aucune correspondance n’est trouvée, les colonnes de la table de droiteRead More →

13 novembre
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Dans groupement
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Grouper des données avec dplyr::group_by et summarise Dans l’analyse de données, il est souvent nécessaire de regrouper des données par certaines catégories et de calculer des statistiques résumées pour chaque groupe. Le package dplyr de R offre des fonctions puissantes pour effectuer ces opérations de manière efficace et intuitive. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser dplyr::group_by et dplyr::summarise pour grouper des données et obtenir des résumés. Installation et chargement de dplyr Si vous n’avez pas encore installé le package dplyr, vous pouvez le faire avec la commande suivante : install.packages(« dplyr ») Ensuite, chargez le package : library(dplyr) Exemple concret Imaginons que nous avons unRead More →

07 novembre
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Dans visualisation
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Faire des graphiques en nuage de points avec ggplot2 Le package ggplot2 est l’un des outils les plus populaires pour créer des graphiques en R. Il permet de produire des visualisations élégantes et informatives de manière simple et intuitive. Dans cet article, nous allons explorer comment créer un graphique en nuage de points (scatter plot) avec ggplot2. Installation et chargement de ggplot2 Avant de commencer, assurez-vous que le package ggplot2 est installé. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(« ggplot2 ») Ensuite, chargez le package : library(ggplot2) Exemple de nuage de points Pour illustrer comment créer un graphique en nuage de points, nous allons utiliserRead More →

05 novembre
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Dans exportation
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Exporter des graphiques avec ggsave en R Lorsque vous créez des graphiques avec le package ggplot2 en R, il est souvent nécessaire de les exporter pour les utiliser dans des rapports, des présentations ou des publications. La fonction ggsave() est un outil pratique pour cela. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser ggsave() pour sauvegarder vos graphiques. Installation et chargement des packages Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé et chargé le package ggplot2. Si vous ne l’avez pas encore fait, vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(« ggplot2 ») Ensuite, chargez le package : library(ggplot2) Création d’un graphique simple Pour illustrer l’utilisation de ggsave(),Read More →