Dans l’analyse de donn\u00e9es, il est souvent n\u00e9cessaire de regrouper des donn\u00e9es par certaines cat\u00e9gories et de calculer des statistiques r\u00e9sum\u00e9es pour chaque groupe. Le package Si vous n’avez pas encore install\u00e9 le package Ensuite, chargez le package :<\/p>\n Imaginons que nous avons un jeu de donn\u00e9es sur les ventes de produits dans un magasin. Ce jeu de donn\u00e9es contient les colonnes suivantes : Voici un exemple de jeu de donn\u00e9es :<\/p>\n Pour calculer le total des ventes pour chaque produit, nous allons d’abord grouper les donn\u00e9es par Voici comment faire cela :<\/p>\n Le r\u00e9sultat affich\u00e9 devrait ressembler \u00e0 ceci :<\/p>\n Dans cet article, nous avons vu comment utiliser Grouper des donn\u00e9es avec dplyr::group_by et summarise Dans l’analyse de donn\u00e9es, il est souvent n\u00e9cessaire de regrouper des donn\u00e9es par certaines cat\u00e9gories et de calculer des statistiques r\u00e9sum\u00e9es pour chaque groupe. Le package dplyr de R offre des fonctions puissantes pour effectuer ces op\u00e9rations de mani\u00e8re efficace et intuitive. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser dplyr::group_by et dplyr::summarise pour grouper des donn\u00e9es et obtenir des r\u00e9sum\u00e9s. Installation et chargement de dplyr Si vous n’avez pas encore install\u00e9 le package dplyr, vous pouvez le faire avec la commande suivante : install.packages(\u00ab\u00a0dplyr\u00a0\u00bb) Ensuite, chargez le package : library(dplyr) Exemple concret Imaginons que nous avons unRead More →<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","rop_custom_images_group":[],"rop_custom_messages_group":[],"rop_publish_now":"initial","rop_publish_now_accounts":{"twitter_399453572_399453572":""},"rop_publish_now_history":[],"rop_publish_now_status":"pending","jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[135],"tags":[136,84],"class_list":{"0":"entry","1":"post","2":"publish","3":"author-vincent","4":"post-5232","6":"format-standard","7":"category-groupement","8":"post_tag-group_by","9":"post_tag-summarise"},"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p9O7Sx-1mo","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5232","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5232"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5232\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5232"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5232"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5232"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}dplyr<\/code> de R offre des fonctions puissantes pour effectuer ces op\u00e9rations de mani\u00e8re efficace et intuitive. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser dplyr::group_by<\/code> et dplyr::summarise<\/code> pour grouper des donn\u00e9es et obtenir des r\u00e9sum\u00e9s.<\/p>\nInstallation et chargement de dplyr<\/h2>\n
dplyr<\/code>, vous pouvez le faire avec la commande suivante :<\/p>\ninstall.packages(\"dplyr\")<\/code><\/pre>\nlibrary(dplyr)<\/code><\/pre>\nExemple concret<\/h2>\n
produit<\/code>, quantite<\/code>, et prix<\/code>. Nous souhaitons calculer le total des ventes pour chaque produit.<\/p>\n# Cr\u00e9ation d'un jeu de donn\u00e9es exemple\nventes <- data.frame(\n produit = c(\"A\", \"B\", \"A\", \"C\", \"B\", \"A\"),\n quantite = c(10, 5, 8, 2, 3, 7),\n prix = c(100, 200, 100, 300, 200, 100)\n)<\/code><\/pre>\nUtilisation de group_by et summarise<\/h3>\n
produit<\/code> avec group_by<\/code>, puis utiliser summarise<\/code> pour calculer la somme des quantit\u00e9s et des ventes (quantit\u00e9 * prix).<\/p>\n# Calculer le total des ventes par produit\nresultat <- ventes %>%\n group_by(produit) %>%\n summarise(\n total_quantite = sum(quantite),\n total_ventes = sum(quantite * prix)\n )\n\n# Afficher le r\u00e9sultat\nprint(resultat)<\/code><\/pre>\nExplication du code<\/h3>\n
\n
produit<\/code>. Chaque groupe correspond \u00e0 un produit unique.\n<\/li>\n\n
total_quantite<\/code> : la somme des quantit\u00e9s vendues pour chaque produit.<\/li>\ntotal_ventes<\/code> : la somme des ventes totales, calcul\u00e9e comme quantite * prix<\/code>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\nR\u00e9sultat attendu<\/h3>\n
# A tibble: 3 \u00d7 3\n produit total_quantite total_ventes\n <chr> <int> <dbl>\n1 A 25 2500\n2 B 8 1600\n3 C 2 600<\/code><\/pre>\nConclusion<\/h2>\n
dplyr::group_by<\/code> et dplyr::summarise<\/code> pour grouper des donn\u00e9es et calculer des statistiques r\u00e9sum\u00e9es. Ces fonctions sont tr\u00e8s utiles pour analyser des jeux de donn\u00e9es et extraire des informations significatives. N’h\u00e9sitez pas \u00e0 explorer d’autres fonctions de dplyr<\/code> pour enrichir vos analyses de donn\u00e9es !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"