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 →

19 novembre
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Dans modélisation
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Interpréter les résultats d’un modèle linéaire avec summary en R Les modèles linéaires sont des outils statistiques puissants utilisés pour comprendre la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. En R, la fonction lm() permet de créer un modèle linéaire, et la fonction summary() fournit un résumé détaillé des résultats. Dans cet article, nous allons examiner comment interpréter ces résultats à l’aide d’un exemple concret. Exemple de données Imaginons que nous souhaitions étudier l’impact du nombre d’heures d’étude sur les notes d’examen d’un groupe d’étudiants. Nous avons les données suivantes : heures_etude: le nombre d’heures d’étude note_examen: la note obtenue àRead More →

18 novembre
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Dans packages
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Installer et gérer des packages avec install.packages en R R est un langage de programmation largement utilisé pour l’analyse de données, et il dispose d’un écosystème riche de packages qui étendent ses fonctionnalités. Pour tirer pleinement parti de R, il est essentiel de savoir comment installer et gérer ces packages. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur la fonction install.packages(). Qu’est-ce qu’un package en R ? Un package en R est une collection de fonctions, de données et de documentation qui facilitent des tâches spécifiques. Par exemple, le package ggplot2 est utilisé pour la visualisation de données, tandis que dplyr est utile pour laRead More →

15 novembre
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Dans gestion d'erreurs
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Gérer les erreurs dans une fonction avec tryCatch en R En programmation, il est courant de rencontrer des erreurs qui peuvent interrompre l’exécution de votre code. En R, la fonction tryCatch est un outil puissant qui vous permet de gérer ces erreurs de manière élégante. Cet article vous expliquera comment utiliser tryCatch pour capturer et gérer les erreurs dans vos fonctions. Qu’est-ce que tryCatch ? tryCatch est une fonction qui vous permet d’exécuter du code tout en spécifiant comment gérer les erreurs qui peuvent survenir. Elle prend trois arguments principaux : expr : l’expression à évaluer. error : une fonction qui sera exécutée si uneRead More →

14 novembre
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Dans génération de données
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Générer des Nombres Aléatoires en R avec runif et rnorm La génération de nombres aléatoires est une tâche courante en statistique et en programmation. En R, deux fonctions populaires pour générer des nombres aléatoires sont runif et rnorm. Cet article vous expliquera comment utiliser ces fonctions avec des exemples concrets. 1. Générer des Nombres Aléatoires Uniformément Distribués avec runif La fonction runif génère des nombres aléatoires selon une distribution uniforme. Cela signifie que chaque nombre dans un intervalle donné a la même probabilité d’être choisi. Syntaxe de runif runif(n, min = 0, max = 1) n : le nombre de valeurs à générer. min :Read 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 →

12 novembre
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Dans fusion
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Fusionner des Data Frames avec merge en R La fusion de data frames est une opération courante en R, surtout lorsque vous travaillez avec des ensembles de données qui partagent des colonnes communes. La fonction merge() est un outil puissant pour combiner ces data frames en fonction de clés communes. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser merge() avec un exemple concret. Qu’est-ce que merge() ? La fonction merge() permet de combiner deux data frames en fonction d’une ou plusieurs colonnes qui contiennent des valeurs communes. Cela fonctionne de manière similaire à une jointure en SQL. Vous pouvez spécifier si vous souhaitez effectuer uneRead More →

11 novembre
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Dans filtrage
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Filtrer des valeurs uniques avec la fonction unique() en R Dans le langage R, il est fréquent de travailler avec des ensembles de données qui contiennent des valeurs répétées. Pour analyser ces données de manière efficace, il est souvent nécessaire d’extraire les valeurs uniques. La fonction unique() est un outil simple et puissant pour accomplir cette tâche. Qu’est-ce que la fonction unique() ? La fonction unique() permet de retourner un vecteur, une matrice ou un data frame en ne conservant que les valeurs uniques. Cela signifie que toutes les occurrences d’une valeur répétée seront réduites à une seule occurrence. Exemple concret Imaginons que nous avonsRead More →

08 novembre
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Dans prédiction
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Faire des prédictions avec predict en R La fonction predict en R est un outil puissant qui permet de faire des prédictions à partir de modèles statistiques. Que vous ayez construit un modèle de régression, un modèle de classification ou un autre type de modèle, predict vous aide à estimer les valeurs cibles pour de nouvelles données. Exemple concret : Prédire les prix de maisons Pour illustrer l’utilisation de predict, nous allons construire un modèle de régression linéaire simple pour prédire les prix de maisons en fonction de leur superficie. Nous utiliserons le jeu de données mtcars pour cet exemple, en considérant le poids desRead 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 →