Amoureux du paste de R base ? str_c du package {stringr} va vous plaire ! Pourquoi utiliser str_c ? Pour sa simplicité, mais aussi sa puissance. La première raison de choisir cette fonction : développée dans {stringr}, elle suit la convention d’écriture de toutes les fonctions de ce package. Ainsi, pour concaténer des caractères (strings en anglais), il vous suffira d’appeler str_c. Comme avec la fonction de base, vous pouvez choisir le séparateur : library(stringr) str_c(« une », « chaine », « de », « caractères », sep =  » « ) [1] « une chaine de caractères » str_c(« une », « chaine », « de », « caractères », sep = « _ ») [1] « une_chaine_de_caractères » À noter : vous pouvez utiliser la fonctionRead More →

Vous avez besoin de manipuler des chaîne de caractères en toute simplicité ? Alors vous allez aimer le package stringr ! Comme toutes les fonctions du tidyverse, la syntaxe est claire, rien que dans le nom. Pour remplacer toutes les chaînes de caractères, on va utiliser str_replace_all (string, replace, all), tout simplement. Autre règle suivie par cette fonction : le premier argument est l’objet qui contient la chaîne. Vous devrez coder : str_replace_all(df, pattern, replacement). Par exemple : À noter : l’équivalent str_replace, qui ne remplacera que le premier élément qu’il rencontrera.Read More →

Vous avez besoin de manipuler des chaîne de caractères en toute simplicité ? Alors vous allez aimer le package stringr ! Comme toutes les fonctions du tidyverse, la syntaxe est claire, rien que dans le nom. Pour remplacer toutes les chaînes de caractères, on va utiliser str_replace_all (string, replace, all), tout simplement. Autre règle suivie par cette fonction : le premier argument est l’objet qui contient la chaîne. Vous devrez coder : str_replace_all(df, pattern, replacement). Par exemple : library(stringr) str_replace_all(« Une chaîne de caractères », pattern = « Une », replacement = « 1 ») [1] « 1 chaîne de caractères » À noter : l’équivalent str_replace, qui ne remplacera que le premierRead More →

Vous avez besoin de sélectionner des colonnes en fonction de leur nom ? Faites appel à select, fonction du package dplyr. Vous trouvez laborieux de taper à la main l’ensemble des noms des colonnes que vous souhaitez ? Il y a un paramètre pour ça ! Si vos noms de colonnes suivent un pattern défini, vous pouvez les sélectionner avec starts_with(). library(dplyr) data(« who ») select(who, starts_with(« newrel »)) À noter que vous pouvez également utiliser ends_with(), matches() ou encore contains().Read More →

Vous souhaitez rédiger des documents qui contiennent du code, des résultats de console ou des graphiques ? Alors Mardown est fait pour vous ! Langage HTML simplifié, Markdown est idéal pour communiquer, à toutes les étapes de votre analyse de données. Carnets de notes pour vous, outils de transmission à vos collègues, ou encore bilans d’analyse à destination d’un grand public, les documents Markdown sont un véritable atouts, à mettre dans la besace de tous les utilisateurs de R. Et pour cause, sa simplicité va vous bluffer ! Pour créer un nouveau document en RMarkdown, rendez-vous sur l’onglet « File / New File » de RStudio. Puis,Read More →