{"id":5365,"date":"2025-01-20T11:21:07","date_gmt":"2025-01-20T10:21:07","guid":{"rendered":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/utiliser_tidyrpivot_longer_pour_reorganiser_des_tableaux\/"},"modified":"2025-01-20T11:21:07","modified_gmt":"2025-01-20T10:21:07","slug":"utiliser_tidyrpivot_longer_pour_reorganiser_des_tableaux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/utiliser_tidyrpivot_longer_pour_reorganiser_des_tableaux\/","title":{"rendered":"Utiliser tidyr::pivot_longer pour r\u00e9organiser des tableaux"},"content":{"rendered":"<h1>Utiliser <code>tidyr::pivot_longer<\/code> pour r\u00e9organiser des tableaux<\/h1>\n<p>Dans le cadre de l&rsquo;analyse de donn\u00e9es, il est souvent n\u00e9cessaire de r\u00e9organiser les tableaux pour faciliter l&rsquo;analyse. L&rsquo;une des fonctions les plus utiles pour cela dans le package <code>tidyr<\/code> est <code>pivot_longer()<\/code>. Cette fonction permet de transformer un tableau large en un tableau long, ce qui est souvent plus adapt\u00e9 pour certaines analyses et visualisations.<\/p>\n<h2>Qu&rsquo;est-ce qu&rsquo;un tableau large et un tableau long ?<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Tableau large<\/strong> : Les donn\u00e9es sont organis\u00e9es avec des colonnes pour chaque variable. Par exemple, vous pourriez avoir une colonne pour chaque ann\u00e9e de vente.<\/li>\n<li><strong>Tableau long<\/strong> : Les donn\u00e9es sont organis\u00e9es avec une colonne pour les variables et une autre pour les valeurs. Cela permet de mieux g\u00e9rer les donn\u00e9es dans des analyses statistiques et des visualisations.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Exemple concret<\/h2>\n<p>Imaginons que nous avons un tableau de ventes de fruits sur plusieurs mois, organis\u00e9 comme suit :<\/p>\n<pre><code class=\"language-r\">library(tibble)\n\n# Cr\u00e9ation d'un tableau large\nventes_fruits &lt;- tibble(\n  mois = c(\"Janvier\", \"F\u00e9vrier\", \"Mars\"),\n  pommes = c(30, 45, 25),\n  oranges = c(20, 30, 35)\n)\n\nprint(ventes_fruits)<\/code><\/pre>\n<p>Ce tableau contient des colonnes pour les mois et les ventes de pommes et d&rsquo;oranges. Cependant, pour certaines analyses, nous pr\u00e9f\u00e9rerions avoir un tableau long.<\/p>\n<h3>Transformation avec <code>pivot_longer<\/code><\/h3>\n<p>Pour transformer ce tableau large en un tableau long, nous allons utiliser <code>pivot_longer()<\/code>. Voici comment proc\u00e9der :<\/p>\n<pre><code class=\"language-r\">library(tidyr)\n\n# Transformation du tableau large en tableau long\nventes_long &lt;- ventes_fruits %&gt;%\n  pivot_longer(\n    cols = c(pommes, oranges),  # Colonnes \u00e0 transformer\n    names_to = \"fruit\",          # Nom de la nouvelle colonne pour les fruits\n    values_to = \"quantite\"       # Nom de la nouvelle colonne pour les quantit\u00e9s\n  )\n\nprint(ventes_long)<\/code><\/pre>\n<h3>Explications du code<\/h3>\n<ol>\n<li><strong><code>cols = c(pommes, oranges)<\/code><\/strong> : Nous sp\u00e9cifions les colonnes que nous voulons transformer en lignes. Dans ce cas, ce sont les colonnes <code>pommes<\/code> et <code>oranges<\/code>.<\/li>\n<li><strong><code>names_to = \"fruit\"<\/code><\/strong> : Nous indiquons que les noms des fruits (pommes et oranges) seront stock\u00e9s dans une nouvelle colonne appel\u00e9e <code>fruit<\/code>.<\/li>\n<li><strong><code>values_to = \"quantite\"<\/code><\/strong> : Les valeurs correspondantes (les quantit\u00e9s vendues) seront stock\u00e9es dans une nouvelle colonne appel\u00e9e <code>quantite<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<h3>R\u00e9sultat<\/h3>\n<p>Apr\u00e8s avoir ex\u00e9cut\u00e9 le code ci-dessus, le tableau <code>ventes_long<\/code> ressemblera \u00e0 ceci :<\/p>\n<pre><code># A tibble: 6 \u00d7 3\n  mois    fruit   quantite\n  &lt;chr&gt;   &lt;chr&gt;      &lt;dbl&gt;\n1 Janvier pommes        30\n2 Janvier oranges       20\n3 F\u00e9vrier pommes        45\n4 F\u00e9vrier oranges       30\n5 Mars    pommes        25\n6 Mars    oranges       35<\/code><\/pre>\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>La fonction <code>pivot_longer()<\/code> de <code>tidyr<\/code> est un outil puissant pour r\u00e9organiser vos donn\u00e9es. En transformant un tableau large en un tableau long, vous facilitez l&rsquo;analyse et la visualisation de vos donn\u00e9es. N&rsquo;h\u00e9sitez pas \u00e0 l&rsquo;utiliser dans vos projets d&rsquo;analyse de donn\u00e9es pour obtenir des r\u00e9sultats plus clairs et plus exploitables.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Utiliser tidyr::pivot_longer pour r\u00e9organiser des tableaux Dans le cadre de l&rsquo;analyse de donn\u00e9es, il est souvent n\u00e9cessaire de r\u00e9organiser les tableaux pour faciliter l&rsquo;analyse. L&rsquo;une des fonctions les plus utiles pour cela dans le package tidyr est pivot_longer(). Cette fonction permet de transformer un tableau large en un tableau long, ce qui est souvent plus adapt\u00e9 pour certaines analyses et visualisations. Qu&rsquo;est-ce qu&rsquo;un tableau large et un tableau long ? Tableau large : Les donn\u00e9es sont organis\u00e9es avec des colonnes pour chaque variable. Par exemple, vous pourriez avoir une colonne pour chaque ann\u00e9e de vente. Tableau long : Les donn\u00e9es sont organis\u00e9es avec une colonne<a class=\"more-link\" href=\"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/utiliser_tidyrpivot_longer_pour_reorganiser_des_tableaux\/\">Read More &rarr;<\/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":[235],"tags":[236,237],"class_list":{"0":"entry","1":"post","2":"publish","3":"author-vincent","4":"post-5365","6":"format-standard","7":"category-reorganisation","8":"post_tag-pivot_longer","9":"post_tag-reorganiser"},"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p9O7Sx-1ox","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5365","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=5365"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5365\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5365"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5365"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5365"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}