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 →
Les fonctions de la famille apply() et la fonction which() peuvent permettre de compter les éléments identiques, négatifs, positifs ou encore supérieurs ou inférieurs à une certaine valeur dans un data.frame.Read More →
Les fonctions de la famille apply() et la fonction which() peuvent permettre de compter les éléments identiques, négatifs, positifs ou encore supérieurs ou inférieurs à une certaine valeur dans un data.frame. iris# iris, un tableau de données m <- matrix(data=cbind(rnorm(30, 0), rnorm(30, 2), rnorm(30, 5)), nrow=30, ncol=3) # m, une matrice de données Calculer le nombre d’éléments identiques : ### Dans un tableau :lapply (iris, function(x) length(unique(x))) # retourne une liste sapply (iris, function(x) length(unique(x))) # retourne un vecteur numérique ### Dans une matrice : apply (m, 2,function(x) length(unique(x))) #retourne des entiers Calculer le nombre d’éléments supérieurs ou inférieur à une certaine valeur : ###Read More →
Il est parfois utile d’ajouter un niveau, absent à l’intérieur du facteur mais qui est susceptible de devoir être ajouter par la suite.Read More →
Il est parfois utile d’ajouter un niveau, absent à l’intérieur du facteur mais qui est susceptible de devoir être ajouter par la suite. x <- factor(c(« A », »A », »B », »A », »C », »A », »B », »A », »B », »B », »C », »A », »C »)) levels(x) <- c(levels(x), »D ») # On ajoute le niveau “D” au facteur x On obtient : x [1] A A B A C A B A B B C A C Levels: A B C DRead More →
Les données manquantes empêchent R de réaliser des opérations comme la moyenne ou la somme appliquée à un vecteur par exemple. Pour que le logiciel puisse les réaliser il est nécessaire d’ajouter le paramètre na.rm afin que les données manquantes soient prises en compte en tant que telles.Read More →
Les données manquantes empêchent R de réaliser des opérations comme la moyenne ou la somme appliquée à un vecteur par exemple. Pour que le logiciel puisse les réaliser il est nécessaire d’ajouter le paramètre na.rm afin que les données manquantes soient prises en compte en tant que telles. x<-c(1,NA,4.3,8,NA,9.5,3.1) # x est un vecteur contenant des données manquantes sum(x) # Renvoie « NA », la fonction sum() ne prend pas en compte les données manquantes sum(x, na.rm=TRUE) # Renvoie la somme. Le paramètre « na.rm »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)…).Read More →