{"id":736,"date":"2011-11-14T21:31:30","date_gmt":"2011-11-14T20:31:30","guid":{"rendered":"https:\/\/abcdr.guyader.pro\/?p=736"},"modified":"2019-04-01T14:21:47","modified_gmt":"2019-04-01T13:21:47","slug":"comment-selectionner-une-colonne-ou-une-ligne-dans-un-jeu-de-donnee-avec-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/comment-selectionner-une-colonne-ou-une-ligne-dans-un-jeu-de-donnee-avec-r\/","title":{"rendered":"Comment s\u00e9lectionner une colonne ou une ligne dans un jeu de donn\u00e9e avec R ?"},"content":{"rendered":"<pre><code><br \/>data(iris)<br \/><br \/>dim(iris) # ce jeu de donn\u00e9es contient 5 colonnes et 150 lignes<br \/><\/code><\/pre>\n<p>Pour s\u00e9lectionner une colonne ou une ligne on peut utiliser son rang ( 1er colonne, 2eme colonne&#8230;).<\/p>\n<pre><code> <br \/> iris[,1] #on s\u00e9lectionne la colonne 1, c'est-\u00e0-dire la premi\u00e8re colonne<br \/> iris[,3] #on s\u00e9lectionne la colonne 3<br \/> iris[,2:3] #on s\u00e9lectionne les colonnes 2 et 3<br \/> iris[,c(5,2)] #on s\u00e9lectionne les colonnes 5 et 2 dans cet ordre<br \/><br \/> <br \/> iris[1,] #on s\u00e9lectionne la ligne 1<br \/> iris[3,] #on s\u00e9lectionne la ligne 3<br \/> iris[2:3,] #on s\u00e9lectionne les lignes 2 et 3<br \/> iris[c(5,2),] #on s\u00e9lectionne les lignes 5 et 2 dans cet ordre<br \/> <\/code><\/pre>\n<p>Si on ne s\u00e9lectionne qu&rsquo;une seule ligne ou colonne, cela ressort un object de classe <strong>vector<\/strong>. S&rsquo;il y a au moins 2 colonnes ou 2 lignes, on reste avec un <strong>data.frame<\/strong>.<\/p>\n<p>On peut aussi utiliser le nom de la colonne, cette fois-ci le r\u00e9sultat restera un data.frame et n&rsquo;est pas d\u00e9pendant de la position de la colonne ou de la ligne dans le jeux de donn\u00e9es.<\/p>\n<pre><code><br \/> names(iris) # permet de voir le nom des diff\u00e9rentes variables\/colonnes<br \/> iris[\"Species\"] # on s\u00e9lectionne la colonne \"Species\", il faut bien mettre des guillemets car il s'agit d'une chaine de caract\u00e8res<br \/> iris[\"Sepal.Length\"]<br \/><br \/><br \/> # pour les lignes<br \/> row.names(iris) # permet d'obtenir le noms des lignes<br \/> iris[\"138\",]\u00a0 # donne la ligne qui s'appelle \"138\"<br \/> row.names(iris)[100]&lt;-\"hop\"\u00a0 # pour bien montrer qu'il s'agit d'une chaine de caract\u00e8res<br \/> iris[\"hop\",]\u00a0 # fonctionne<br \/>#mais<br \/> iris[\"100\",] # ne donne que des NA<br \/> <br \/> <\/code><\/pre>\n<p>Aujourd&rsquo;hui, il est recommand\u00e9 d&rsquo;utiliser le {tidyverse}: https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/comment-supprimer-une-colonne-ou-une-ligne-dans-un-dataframe-avec-le-tidyverse-et-dplyr\/.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>data(iris)dim(iris) # ce jeu de donn\u00e9es contient 5 colonnes et 150 lignes Pour s\u00e9lectionner une colonne ou une ligne on peut utiliser son rang ( 1er colonne, 2eme colonne&#8230;). iris[,1] #on s\u00e9lectionne la colonne 1, c&rsquo;est-\u00e0-dire la premi\u00e8re colonne iris[,3] #on s\u00e9lectionne la colonne 3 iris[,2:3] #on s\u00e9lectionne les colonnes 2 et 3 iris[,c(5,2)] #on s\u00e9lectionne les colonnes 5 et 2 dans cet ordre iris[1,] #on s\u00e9lectionne la ligne 1 iris[3,] #on s\u00e9lectionne la ligne 3 iris[2:3,] #on s\u00e9lectionne les lignes 2 et 3 iris[c(5,2),] #on s\u00e9lectionne les lignes 5 et 2 dans cet ordre Si on ne s\u00e9lectionne qu&rsquo;une seule ligne ou colonne, cela<a class=\"more-link\" href=\"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/comment-selectionner-une-colonne-ou-une-ligne-dans-un-jeu-de-donnee-avec-r\/\">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":[4,23],"tags":[],"class_list":{"0":"entry","1":"post","2":"publish","3":"author-vincent","4":"post-736","6":"format-standard","7":"category-base-indispensable","8":"category-transformation-de-donnees"},"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p9O7Sx-bS","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/736","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=736"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/736\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4658,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/736\/revisions\/4658"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=736"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=736"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=736"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}