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Les fonctions table() et xtabs() permettent d’obtenir directement un tableau croisé à partir des colonnes d’un data.frame sechage <- factor(c(rep(« lent »,5),rep(« rapide »,5))) marque <- factor(c(rep(« Mer »,3),rep(« Cim »,3),rep(« vex »,4)))   ciment <- cbind.data.frame(sechage,marque) #On colle les deux variables pour obtenir un data.frame  xtabs(~sechage+marque,data=ciment)  table(ciment$sechage,ciment$marque) #Les fonctions table() et xtabs() sont équivalentes On obtient : table(ciment$sechage,ciment$marque)            Cim Mer vex   lent     2   3   0   rapide   1   0   4  Read More →

La fonction merge() permet de fusionner deux data.frame ayant une variables en commun ainsi que des données complémentaires. age <- c(11,13,14) prenom <- c(« simon », »nicolas », »cyril ») moyenne <- c(12.1,14.2,8.6) classe <- factor(c(« 6eme », »4eme », »3eme »))   eleves <- cbind.data.frame(age,prenom,classe, moyenne) #On colle les données dans un data.frame   nb_elev <- c(29,32,36,33) moy_classe <- c(10.2,11.3,10.6,10.9) caract_classe <- cbind.data.frame(c(« 6eme », »5eme », »4eme », »3eme »),nb_elev,moy_classe) #On colle les données dans un data.frame   names(caract_classe) <- c(« classe », »effectif », »moyenne de la classe ») #On attribue à chaque variable le nom que l’on désire   merge(eleves,caract_classe,by= »classe »)  #On fusionne les données dans un data.frame #La clé commune aux données est la variable « classe » #En effet, la variable commune aux data.frame « eleves » et « caract_classe » estRead 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 →