La fonction ceilling_date(), du package lubridate, permet d’arrondir une donnée de type « date » à la date la plus grande en fonction de différentes unités :Read More →
La fonction melt(), qui fait partie du package reshape2, permet de regrouper les différentes parties d’un array dans un data.frame. library(reshape) a <- array(c(1:11, NA), c(2,2,3),dimnames=list(NULL, NULL, c(« A », »B », »C »))) a , , A [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 , , B [,1] [,2] [1,] 5 7 [2,] 6 8 , , C [,1] [,2] [1,] 9 11 [2,] 10 NA melt(a, na.rm = TRUE) #On fusionne A, B et C #na.rm permet d’enlever les « NA » du jeu de données melt(a,na.rm = TRUE, varnames=c(« abscisses », »ordonnées », »variables »)) #On fait la même chose mais cette foisRead More →
La fonction melt(), qui fait partie du package reshape2, permet de regrouper les différentes parties d’un array dans un data.frame.Read More →
La fonction recast(), du package reshape2, permet d’obtenir une table de contingence en une seule étape à partir d’un data.frame. La fonction renvoie un data.frame. library(reshape2) # On charge le package reshape2 airquality#En 2 étapes : aqm <- melt(airquality, id=c(« Month », « Day »), na.rm=TRUE) #On passe d’un format “Wide” à un format “Long” dcast(aqm, Month ~ variable, mean, margins = TRUE) #On obtient une table de contingence contenant la moyenne de chaque variable en fonction du mois #En 1 seule étape : recast(airquality, Month~ variable, id.var = 5:6, mean, na.rm=TRUE, margins=TRUE) #La fonction recast() permet d’obtenir une table de contingence en 1 seule étape Read More →
La fonction recast(), du package reshape2, permet d’obtenir une table de contingence en une seule étape à partir d’un data.frame. La fonction renvoie un data.frame.Read More →
La fonction type.convert(), qui fait partie du package reshape2, permet de convertir un vecteur de caractères en vecteur numérique. Library(reshape2) x <- c(« 14″, »11″, »2 ») #On crée un vecteur class(x) [1] « character » x <- type.convert(x, dec= ». ») class(x) [1] « integer » x [1] 14 11 2 Read More →
La fonction type.convert(), qui fait partie du package reshape2, permet de convertir un vecteur de caractères en vecteur numérique.Read More →
La fonction colsplit(), qui fait partie du package reshape2, permet de séparer des éléments d’un vecteur en plusieurs colonnes et de retourner un data.frame. Cela peut être utile lorsqu’on a une combinaison de deux variables associées et séparées par un espace, un « – » ou encore un « _ ». Library(reshape2) x <- c(« Jan-2001 », « Fev-2001 », « Mar-2002 », « Dec-2005 ») vars <- colsplit(x, « -« , c(« Mois », « Annee »))#On sépare les deux variables « Mois » et « Année » contenues dans x et séparées par un « – » vars Mois Annee 1 Jan 2001 2 Fev 2001 3 Mar 2002 4 Dec 2005 str(vars) ‘data.frame’: 4 obs. of 2 variables: $ Mois : chr Read More →
La fonction colsplit(), qui fait partie du package reshape2, permet de séparer des éléments d’un vecteur en plusieurs colonnes et de retourner un data.frame. Cela peut être utile lorsqu’on a une combinaison de deux variables associées et séparées par un espace, un « – » ou encore un « _ ».Read More →
Les fonctions acast() et dcast() associées à la fonction melt(), du package reshape2, permettent d’obtenir une table de contingence. library(reshape2) # On charge le package reshape2 airquality aqm <- melt(airquality, id=c(« Month », « Day »), na.rm=TRUE) #On passe d’un format “Wide” à un format “Long” #Pour un array acast(aqm, Month ~ variable, mean) #On obtient une table de contingence contenant la moyenne de chaque variable en fonction du mois acast(aqm, Month ~ variable, mean, margins = TRUE) #On ajoute les moyennes de chaque variable pour l’ensemble des mois #et les moyennes de chaque mois pour l’ensemble des variables #Pour un data.frame dcast(aqm, Month ~ variable, mean, margins =Read More →