Les boîtes à moustaches vous plaisent, mais R base vous lasse ? Tournez-vous vers {ggplot2} ! Si vous ne savez pas encore comment créer un graphique avec {ggplot2}, nous vous invitons à visiter notre page dédiée. Ensuite, c’est tout simple, il suffit d’utiliser le geom geom_boxplot ! À l’intérieur de votre aes, x sera votre variable de groupe, et y la variable numérique à visualiser. library(ggplot2) data(« DNase ») ggplot(DNase, aes(Run, density)) + geom_boxplot() Comment lire une boîte à moustache ? Le gros trait central indique la médiane. Les deux extrémités de la boîte les 1er et 3e quartiles — 50% des observations se trouvent donc dansRead More →

Parfois, on souhaite appliquer une fonction à plusieurs colonnes de notre tableau, en fonction d’une condition. Pour cela, direction mutate_if(), du package {dplyr}. Comme son nom l’indique, mutate_if effectue une modification si la condition est remplie. Les arguments sont : Un tableau de données La condition à remplir (le test effectué qui devra renvoyé TRUE) La transformation à effectuer. Et pour comprendre par l’exemple : library(dplyr) data(« iris ») str(iris) ‘data.frame’: 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 … $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3 … $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 … $ Petal.Width : num 0.2Read More →

Amoureux du paste de R base ? str_c du package {stringr} va vous plaire ! Pourquoi utiliser str_c ? Pour sa simplicité, mais aussi sa puissance. La première raison de choisir cette fonction : développée dans {stringr}, elle suit la convention d’écriture de toutes les fonctions de ce package. Ainsi, pour concaténer des caractères (strings en anglais), il vous suffira d’appeler str_c. Comme avec la fonction de base, vous pouvez choisir le séparateur : library(stringr) str_c(« une », « chaine », « de », « caractères », sep =  » « ) [1] « une chaine de caractères » str_c(« une », « chaine », « de », « caractères », sep = « _ ») [1] « une_chaine_de_caractères » À noter : vous pouvez utiliser la fonctionRead More →

Vous avez besoin de manipuler des chaîne de caractères en toute simplicité ? Alors vous allez aimer le package stringr ! Comme toutes les fonctions du tidyverse, la syntaxe est claire, rien que dans le nom. Pour remplacer toutes les chaînes de caractères, on va utiliser str_replace_all (string, replace, all), tout simplement. Autre règle suivie par cette fonction : le premier argument est l’objet qui contient la chaîne. Vous devrez coder : str_replace_all(df, pattern, replacement). Par exemple : library(stringr) str_replace_all(« Une chaîne de caractères », pattern = « Une », replacement = « 1 ») [1] « 1 chaîne de caractères » À noter : l’équivalent str_replace, qui ne remplacera que le premierRead More →

Vous avez besoin de sélectionner des colonnes en fonction de leur nom ? Faites appel à select, fonction du package dplyr. Vous trouvez laborieux de taper à la main l’ensemble des noms des colonnes que vous souhaitez ? Il y a un paramètre pour ça ! Si vos noms de colonnes suivent un pattern défini, vous pouvez les sélectionner avec starts_with(). library(dplyr) data(« who ») select(who, starts_with(« newrel »)) À noter que vous pouvez également utiliser ends_with(), matches() ou encore contains().Read More →

Vous souhaitez rédiger des documents qui contiennent du code, des résultats de console ou des graphiques ? Alors Mardown est fait pour vous ! Langage HTML simplifié, Markdown est idéal pour communiquer, à toutes les étapes de votre analyse de données. Carnets de notes pour vous, outils de transmission à vos collègues, ou encore bilans d’analyse à destination d’un grand public, les documents Markdown sont un véritable atouts, à mettre dans la besace de tous les utilisateurs de R. Et pour cause, sa simplicité va vous bluffer ! Pour créer un nouveau document en RMarkdown, rendez-vous sur l’onglet « File / New File » de RStudio. Puis,Read More →

Pour sélectionner une série de lignes d’un tableau par leur index, faites appel à la fonction slice() du package dplyr ! Comme tous ses cousins du tidyverse, slice() prend en premier argument le nom du tableau à transformer. Ensuite, vous pouvez sélectionner vos lignes par leur index, avec un vecteur numérique. library(dplyr) data(« presidential ») slice(presidential, 1:25)Read More →

Vous souhaitez ne garder que les mois, ou uniquement les années sur votre ggplot ? Vous avez envie de changer le format des étiquettes de l’axe ? Pour cela, direction la fonction scale_x_date(), qui vous permettra de personnaliser votre axe comme vous le souhaitez ! Dans la majorité des cas, vous serez amené à utiliser deux arguments principaux sur scale_x_date (mais il faut savoir qu’il en existe au total 9) : date_breaks, pour la durée entre chaque point principal de l’axe date_label, pour définir le formatage de l’affichage de la légende library(tidyverse) library(ggplot2) library(nycflights13) data % unite(date, year, month, day, sep = « -« ) %>% mutate(date = lubridate::ymd(date))Read More →

Vous n’avez plus envie de voir vos légendes sur la droite ? Vous mourrez d’envie de pouvoir personnaliser encore plus votre graphique ? Faites appel à la fonction theme(), et à son argument legend.position — ce dernier vous permet de placer la légende sur le bord que vous désirez. library(ggplot2) data(« iris ») ggplot(iris, aes(x= Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) + geom_point() + theme(legend.position = « bottom ») Les cinq arguments possibles sont les quatre bords, ainsi que la position none, pour faire disparaitre la légende. theme(legend.position = « left ») theme(legend.position = « right ») theme(legend.position = « bottom ») theme(legend.position = « top ») theme(legend.position = « none »)Read More →