Le package Avant de commencer, assurez-vous que le package Ensuite, chargez le package :<\/p>\n Pour illustrer l’utilisation de D’abord, jetons un \u0153il aux premi\u00e8res lignes du jeu de donn\u00e9es Nous allons utiliser la fonction Dans cet exemple :<\/p>\n Pour voir les voitures qui r\u00e9pondent \u00e0 notre crit\u00e8re, nous pouvons afficher le nouveau jeu de donn\u00e9es :<\/p>\n Filtrer des donn\u00e9es avec N’h\u00e9sitez pas \u00e0 explorer d’autres fonctions de Utiliser dplyr pour filtrer les donn\u00e9es en R Le package dplyr est l’un des outils les plus puissants et populaires pour la manipulation de donn\u00e9es en R. L’une de ses principales fonctionnalit\u00e9s est la capacit\u00e9 \u00e0 filtrer des donn\u00e9es, ce qui permet de s\u00e9lectionner des sous-ensembles de donn\u00e9es en fonction de conditions sp\u00e9cifiques. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser dplyr pour filtrer des donn\u00e9es de mani\u00e8re simple et efficace. Installation et chargement de dplyr Avant de commencer, assurez-vous que le package dplyr est install\u00e9 et charg\u00e9 dans votre environnement R. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(\u00ab\u00a0dplyr\u00a0\u00bb) Ensuite, chargez le packageRead 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":[129],"tags":[204,205],"class_list":{"0":"entry","1":"post","2":"publish","3":"author-vincent","4":"post-5337","6":"format-standard","7":"category-filtrage","8":"post_tag-dplyr","9":"post_tag-filtrer"},"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p9O7Sx-1o5","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5337","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=5337"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5337\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5337"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5337"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5337"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}dplyr<\/code> est l’un des outils les plus puissants et populaires pour la manipulation de donn\u00e9es en R. L’une de ses principales fonctionnalit\u00e9s est la capacit\u00e9 \u00e0 filtrer des donn\u00e9es, ce qui permet de s\u00e9lectionner des sous-ensembles de donn\u00e9es en fonction de conditions sp\u00e9cifiques. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser dplyr<\/code> pour filtrer des donn\u00e9es de mani\u00e8re simple et efficace.<\/p>\nInstallation et chargement de dplyr<\/h2>\n
dplyr<\/code> est install\u00e9 et charg\u00e9 dans votre environnement R. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante :<\/p>\ninstall.packages(\"dplyr\")<\/code><\/pre>\nlibrary(dplyr)<\/code><\/pre>\nExemple concret : Filtrer un jeu de donn\u00e9es<\/h2>\n
dplyr<\/code>, prenons un exemple avec le jeu de donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9 mtcars<\/code>, qui contient des informations sur diff\u00e9rentes voitures. Supposons que nous souhaitons filtrer les voitures qui ont une consommation de carburant (mesur\u00e9e en miles par gallon, mpg) sup\u00e9rieure \u00e0 20.<\/p>\n\u00c9tape 1 : Visualiser les donn\u00e9es<\/h3>\n
mtcars<\/code> :<\/p>\nhead(mtcars)<\/code><\/pre>\n\u00c9tape 2 : Filtrer les donn\u00e9es<\/h3>\n
filter()<\/code> de dplyr<\/code> pour s\u00e9lectionner les voitures avec un mpg sup\u00e9rieur \u00e0 20. Voici comment faire :<\/p>\nvoitures_economiques <- mtcars %>%\n filter(mpg > 20)<\/code><\/pre>\n\n
mtcars<\/code> est notre jeu de donn\u00e9es d’origine.<\/li>\n%>%<\/code> est l’op\u00e9rateur pipe qui permet de passer le r\u00e9sultat de la commande pr\u00e9c\u00e9dente \u00e0 la suivante.<\/li>\nfilter(mpg > 20)<\/code> s\u00e9lectionne uniquement les lignes o\u00f9 la colonne mpg<\/code> est sup\u00e9rieure \u00e0 20.<\/li>\n<\/ul>\n\u00c9tape 3 : Afficher les r\u00e9sultats<\/h3>\n
print(voitures_economiques)<\/code><\/pre>\nConclusion<\/h2>\n
dplyr<\/code> est une t\u00e2che simple et intuitive. Gr\u00e2ce \u00e0 la fonction filter()<\/code>, vous pouvez facilement extraire des sous-ensembles de donn\u00e9es bas\u00e9s sur des conditions sp\u00e9cifiques. Dans cet article, nous avons vu comment filtrer les voitures du jeu de donn\u00e9es mtcars<\/code> pour ne garder que celles ayant une consommation de carburant sup\u00e9rieure \u00e0 20 mpg.<\/p>\ndplyr<\/code> pour enrichir votre analyse de donn\u00e9es en R !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"