iris iris_bis <- iris[,-2] # On supprime la 2eme colonne iris_ter <- iris[-20,] # On supprime la 20eme ligne Pour le faire dans le cadre du {tidyverse}, reportez-vous à cette page : https://thinkr.fr/abcdr/comment-supprimer-une-colonne-ou-une-ligne-dans-un-dataframe-avec-le-tidyverse-et-dplyr/Read More →

x<-(« Comment Remplacer Plusieurs Caractères ? ») chartr(« ers », »olm »,x) # On remplace dans le vecteur x les « e » par des « o »                                                                    # les « r » par des « l »                                                                    # et les « s » par des « m » tolower(x) # On met tous les caractères enRead More →

La fonction lapply() permet d’appliquer une fonction à chaque élément d’une liste. Le premier argument est une liste sur laquelle on veut appliquer la fonction placée en deuxième argument (mean, sum, sd, function(x)…). x <- list(a = 1:7, b = runif(n = 5, min = 10, max = 20), booleen = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE)) y<-lapply(x,mean) #de manière plus générale, cela équivaut à : y<-apply(x,function(x) mean(x)) # on ajoute function(x) devant une les fonctions non-prédéfinies dans R z<-sapply(x,mean) # la fonction sapply est équivalente à lapply # mais lapply retourne une liste tandis que la fonction sapply retourne un vecteur numérique, une matrice ou quand cela n’est pasRead More →

Si l’on veut sélectionner un sous-ensemble d’un jeu de données à partir d’une condition simple étendue, d’une condition multiple exclusive, d’une condition multiple inclusive, d’une condition multiple exclusive étendue, ou d’une condition multiple inclusive étendue, il faut utiliser les opérateurs logiques OU et/ou ET.Dans R, le ET s’écrit « & », et le OU s’écrit « | ». Une condition simple porte sur une seule colonne.Une condition multiple porte sur plusieurs colonnes à la fois (comme pour les régressions).Une condition étendue porte sur l’union de plusieurs modalités/critères au sein d’une même colonne : elle utilise l’opérateur logique OU.Une condition exclusive est une condition multiple quiRead More →

Regarder ce code : ff <- factor(c(‘AA’, ‘BA’, ‘CA’))ff#[1] AA BA CA#Levels: AA BA CAff[1:2]#[1] AA BA#Levels: AA BA CA dans le code ff[1:2] on garde en memoire le niveau CA, parfois cela ne correspond pas a ce que l’on veut. une solution est d’utiliser cette ligne de code : ff[1:2, drop=TRUE] #ou encore factor(ff[1:2])Read More →

R n’aime pas les boucles: c’est long, parfois ca plante..mais surtout c’est long :). Une des fonctions qu’il faut absolument maîtriser est apply. Elle permet de réaliser en parallèle la même opération sur toutes les lignes/ toutes les colonnes d’une matrice ou d ‘un jeu de données. Pour utiliser apply, il faut créer une fonction qui prend en paramètre un vecteur et qui nous ressort une transformation de ce vecteur. que ce vecteur soit de la forme qu’une ligne ou qu’une colonne de notre jeu de données (prendre en compte les variables quali, l’ordre des variables..) lancer apply sur son jeu de données, en précisantRead More →

Si vous sélectionnez une partie d’un jeu de données de départ, parfois certaines modalités de facteurs n’existent plus mais R les considère toujours pour une ACM par exemple et vous vous retrouvez avec des modalités qui n’existent pas dans votre jeu de données. Voici une petite astuce pour les éliminer. -> D’abord vous obtenez votre jeu de données à partir du jeu de données de départ qui regroupe toutes les modalités-> Puis l’astuce consiste à enregistrer ce jeu de données puis le recharger. write.csv2() #pour enregistrer le jeu de données avec les modalités inutilesread.csv2() #pour le recharger -> Faites ensuite un str(), les modalités inutilesRead More →

Lorsque l’on manipule des jeux de données on est souvent amené à vouloir rajouter des colonnes, rajouter des lignes concaténer des jeux de données… Pour rajouter des colonnes, il faut utiliser la fonction cbind. Il faut que les 2 jeux de données aient le même nombre de ligne.cbind rajoute les colonnes par la droite. deuxcolonnes<-data.frame(matrix(« x »,150,2))names(deuxcolonnes)<-c(« colonne1″, »colonne2 »)deuxcolonnesrescol<-cbind(iris,deuxcolonnes)head(rescol)  Pour rajouter des lignes il faut utiliser la fonction rbind. Contrainte : il faut avoir le même nombre de colonnes et que ces colonnes aient le même nom. deuxlignes<-data.frame(matrix(1,2,5))names(deuxlignes)<-names(iris)deuxlignesreslign<-rbind(deuxlignes,iris)head(reslign)  Il faut tout de même veiller à conserver une homogénéité dans les variables (rajouter des character dans une colonne de numericRead More →