Les nouveautés de {dplyr} au Meetup Raddicts Paris avec Romain Francois

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Les nouveautés dans l’utilisation de summarise avec la version 1.0.0 de {dplyr} présentées par Romain François en vidéo.

Si vous n’avez pas pu assister au meetup Raddict Paris  au sujet du package {dplyr} nous vous proposons ci-dessous son replay, ainsi que le code R utilisé par Romain pour sa démonstration (avec le code R qui permet de modifier le prompt de Rstudio  🙂 )

On y parle du package {dplyr} , de pingouins, des nouveautés de across, de la gestion des groupes dans les summarise

Bon visionnage !

 

Notez que pour toutes les autres nouveautés de {dplyr}, vous pouvez lire notre article « Hey ! Quoi de neuf {dplyr} ? Le point sur la v1 ! »

Voici les différents codes utilisés lors de la présentation :


library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(palmerpenguins)
glimpse(penguins)
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    prob = c(.25, .75),
    length = quantile(bill_length_mm, prob, na.rm = TRUE),
    depth = quantile(bill_depth_mm, prob, na.rm = TRUE)
  )
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    data.frame(
      min = min(bill_length_mm, na.rm = TRUE),
      max = max(bill_length_mm, na.rm = TRUE)
    )
  )
minmax <- function(x) { data.frame( min = min(x, na.rm = TRUE), max = max(x, na.rm = TRUE) ) } penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    minmax(bill_length_mm)
  )
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    broom::tidy(lm(bill_depth_mm ~ bill_length_mm))
  )
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    across(starts_with("bill"), min, na.rm = TRUE)
  )
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    across(starts_with("bill"),
           list(min = min, max = max),
           na.rm = TRUE
    )
  )
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    across(starts_with("bill"),
           list(min = min, max = max), na.rm = TRUE,
           .names = "{toupper(.fn)}_{.col}"
    )
  )
penguins %>%
  group_by(species, island) %>%
  summarise(.groups = "drop",
            length = mean(bill_length_mm, na.rm = TRUE),
            depth = mean(bill_depth_mm, na.rm = TRUE)
  )
penguins %>%
  group_by(species, island) %>%
  summarise(.groups = "keep",
            length = mean(bill_length_mm, na.rm = TRUE),
            depth = mean(bill_depth_mm, na.rm = TRUE)
  )
penguins %>%
  group_by(species, island) %>%
  summarise(.groups = "drop_last",
            length = mean(bill_length_mm, na.rm = TRUE),
            depth = mean(bill_depth_mm, na.rm = TRUE)
  )
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise_if(is.numeric, min, na.rm = TRUE)
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    across(where(is.numeric), min, na.rm = TRUE)
  )
penguins %>%
  group_by(species) %>%
  summarise(
    across(where(is.numeric), min, na.rm = TRUE)
  )

 


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