Discretisation. Recodage de variables. La version originale de ce chapitre a été écrite par Julien Barnier dans le cadre du support de cours Introduction à R. Ce chapitre est évoqué dans le webin-R #05 (recoder des variables) sur YouTube. Ce chapitre est évoqué dans le webin-R #06 (régression logistique partie 1) sur YouTube. Le recodage de variables est une opération extrêmement fréquente lors du traitement d’enquête. Celui-ci utilise soit l’une des formes d’indexation décrites précédemment, soit des fonctions ad hoc de R. On passe ici en revue différents types de recodage parmi les plus courants.
Library(questionr)data(hdv2003)d <- hdv2003 Renommer des variables Une opération courante lorsqu’on a importé des variables depuis une source de données externe consiste à renommer les variables importées. Les noms de variables peuvent contenir des lettres, des chiffres (mais ils ne peuvent pas commencer par un chiffre), les symboles . et _ et doivent commencer par une lettre. Homme Femme 899 1101 Non Oui 1147 853 Convertir une variable. Chapter 16 La famille des fonctions apply(). | Workshop 5: Programming in R.
R dispose de la famille de fonctions apply(), qui consiste en des fonctions itératives qui visent à minimiser votre besoin de créer explicitement des boucles. apply() Considérons que nous avons une matrice height contenant la hauteur (en mètres) qui a été prise sur cinq individus (en lignes) à quatre moments différents (en colonnes). (height <- matrix(runif(20, 1.5, 2), nrow = 5, ncol = 4)) Nous aimerions obtenir la hauteur moyenne à chaque pas de temps. Une option consiste à utiliser une boucle for() {} pour itérer de la colonne 1 à 4, utiliser la fonction mean() pour calculer la moyenne des valeurs, et stocker séquentiellement la valeur de sortie dans un vecteur. On peut aussi utiliser la fonction apply() pour qu’elle applique la fonction mean() à chaque colonne de la matrice height. Voir l’exemple ci-dessous : apply(X = height, MARGIN = 2, FUN = mean) lapply() lapply() applique une fonction à chaque élément d’une liste (list). sapply() mapply() tapply()
Comment appeler un autre script dans R ? - Webanalytix Blog. Opérations sur les fichiers et les dossiers sous R - ThinkR - Certification & Formation langage R. « Non mais ça je le fais à la main directement depuis mon explorateur de fichiers, c’est plus simple ! » me direz-vous… Oui mais ! Dans certains cas, il peut être utile de pouvoir manipuler ses fichiers et dossiers directement depuis R.
Je m’explique : si je suis dans la situation où j’ai une centaine de fichiers csv à importer dans R afin de me créer une base de données propre, je ne vais pas taper tous les chemins à la main, je vais chercher à boucler sur les fichiers présents dans mon dossier en récupérant leurs noms. Si je veux vérifier que mon fichier existe bien avant de l’importer, comment faire ?
Dans R-base, il existe un certain nombre de fonctions permettant de gérer ses dossiers et fichiers. Le working directory Késako ? Il est fortement recommandé de travailler en projet. La fonction getwd() permet de d’afficher le chemin du répertoire dans lequel on est en train de travailler. Attention, si vous avez utilisé setwd()dans votre passé, sachez que c’est une mauvaise pratique. Introduction to DataExplorer. Visualiser ses données. Au fil des différents chapitres, nous avons abordé diverses fonctions utiles au quotidien et permettant de visualiser ses données.
Ce chapitre se propose de les regrouper. Chargeons tout d’abord quelques fichiers de données à titre d’exemple. library(questionr)data(hdv2003)data(fecondite) load(url(" Inspection visuelle des données La particularité de R par rapport à d’autres logiciels comme Modalisa ou SPSS est de ne pas proposer, par défaut, de vue des données sous forme de tableau. Ceci peut parfois être un peu déstabilisant dans les premiers temps d’utilisation, même si l’on perd vite l’habitude et qu’on finit par se rendre compte que « voir » les données n’est pas forcément un gage de productivité ou de rigueur dans le traitement.
Néanmoins, R propose une interface permettant de visualiser le contenu d’un tableau de données à l’aide de la fonction View : Sous RStudio, on peut aussi afficher la visionneusee viewer summary. Analyse R. 15 Lire et écrire des fichiers Parquet. 20 Manipuler des données avec arrow. Le package arrow présente quatre caractéristiques importantes: une structure de données spécifique: le Arrow Table;une utilisation via la syntaxe dplyr;un moteur d’exécution spécifique: acero;un mode de fonctionnement particulier: l’évaluation différée.
Charger et paramétrer le package arrow Pour utiliser arrow, il faut commencer par charger le package. Comme arrow s’utilise presque toujours avec dplyr en pratique, il est préférable de prendre l’habitude de charger les deux packages ensemble. Par ailleurs, il est utile de définir systématiquement deux réglages qui sont importants pour les performances d’arrow: autoriser arrow à utiliser plusieurs processeurs en parallèle, et définir le nombre de processeurs qu’arrow peut utiliser. Le data.frame version arrow: le Arrow Table Le package arrow structure les données non pas dans un data.frame classique, mais dans un objet spécifique à arrow: le Arrow Table. . # Affichage d'un tibblebpe_ens_2018_tbl # Affichage d'un Arrow Tablebpe_ens_2018_arrow.
Τ-Argus from R - tabular version • rtauargus. The tab_rtauargus() function performs a full processing to protect the table and retrieves the results immediately in R. Completely abstracting from the inner workings of τ-Argus, it allows the entire processing to be made in a single instruction. All intermediate files are created in a local directory. All the arguments and their default options will be detailed ( where?). Minimal example For the following demonstration, a fictitious table will be used: As primary rules, we use the two following ones: The n-k dominance rule with n=1 and k = 85The minimum frequency rule with n = 3 and a safety range of 10. To get the results for the dominance rule, we need to specify the largest contributor to each cell, corresponding to the MAX variable in the tabular data. By default, the function displays in the console the logbook content in which user can read all steps run by τ-Argus. All the files generated by the function are written in the specified directory (dir_name argument).
Data Hierarchy’s file. R Color palette finder | Browse 2000+ palettes □ 🎨 paletteer: the ultimate package for R colors paletteer is one of my favorite R packages. It consolidates all available color palettes in the R ecosystem into a single package. This means you can access over 2500 palettes with just one line of code. The palettes are categorized as continuous or qualitative. The R Graph Gallery has a dedicated page to help you get started. To use paletteer, the basic syntax looks like this: # Load necessary libraries library(ggplot2) library(paletteer) # Load the data df <- read.csv(" # Create the ggplot ggplot(df, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, size = pop, color = continent)) + geom_point(size=10) + scale_color_paletteer_d("nationalparkcolors::Acadia") + theme(legend.position = "none") ⚡️ Browse the palettes blazing fast Accessing over 2500 colors is fantastic, but having an efficient tool to explore them is essential. 👋 Hi!
Reading Multiple CSV files as data frames in R. Introduction à R et au tidyverse - 6 Le tidyverse. Statistiques descriptives et regression linéaire · Introduction à R pour les chatons. Dans ce chapitre, nous allon voir comment obtenir les principales statistiques descriptives de vos données. Nous allons ensuite aborder la mise en place d'une regression linéaire multiple, et comment tester la validité des hypothèse du modèle linéaire. Analyse descriptive des données La première étape pour analyser des données consiste en une analyse descriptive simple. Cela permet de mieux se familiariser avec les données que l'on manipule, et d'en repérer les principales caractéristiques : moyenne, variance, minimum, maximum, etc. La fonction summary() R dispose de la fonction summary() , qui permet d'obtenir toutes ses informations en un seul tableau.
Regardons les statistiques decriptives de ces données : summary(USArrests) La fonction summary nous donne 6 informations intéressantes : La valeur minimum prise par la variable.Le premier quantile.La médiane.La moyenne.Le troisiéme quantile.le maximum. Cela permet d'avoir une première vue d'ensemble de nos données. Describe(USArrests) Gestion des données avec R. Structure du fichier de données Considérons le fichier de données smp2.csv qui regroupe les données sur l’étude de santé mentale en prison. Ce fichier comporte 26 variables et 799 observations (individus ou unités statistiques). Il s’agit d’un fichier de type CSV (comma separated values) que l’on peut ouvrir avec un tableur de type Excel ou n’importe quel éditeur de texte. Souvent d’ailleurs, lorsque l’on double-clique sur un fichier portant cette extension (.csv), c’est l’application Excel (ou Open Office, par exemple) qui est proposée pour lire ce fichier. Voici à quoi ressemble ce fichier en mode texte : Contenu du fichier smp2.csv en vue texte Ce fichier est structuré de la manière suivante : sur la première ligne figure le nom des variables.
Le séparateur décimal quant à lui permet d’indiquer à R comment sont représentés les nombres à virgules. Avant d’importer un fichier, il faut s’assurer que R connaît l’endroit où ce fichier a été enregistré. Quick-R: Home Page. Le blog de Statoscop - études de cas en R et Python. L'utilisation du logiciel d'analyses statistiques SAS est encore assez ancrée dans certaines administrations publiques et grandes entreprises, malgré la concurrence de deux logiciels open-source offrant des performances souvent supérieures : R et Python. La migration vers un nouveau langage présente un certain nombre de difficultés, mais le jeu en vaut la chandelle!
Nous proposons dans cet article quelques recommandations pour recoder ses scripts SAS en R et assurer une transition vers l'open-source la plus simple possible. Une des difficultés de R est aussi une de ses forces : le grand nombre de possibilités qui s'offrent à vous pour coder. Le CRAN (pour Comprehensive R Archive Network) comprend un nombre impressionnant de packages (+ de 18000!). Base R Base R désigne toutes les fonctions natives de R, qui sont chargées par défaut au lancement du logiciel. Tidyverse data.table Des trois options, data.table est la plus performante. Notre conseil Les projets RStudio En interne.
Manuel de protection des tableaux. AV CUSQ052019Fonctions. f1.pdf. Support Formation FIDELI 20220607. Chapter 11 tmap options | Elegant and informative maps with tmap. Chapitre 10 Créer des cartes avec tmap | Les données spatiales avec R. Tmap est un package dédié à la réalisation de cartes sous R. La syntaxe est très proche de ggplot, avec l’opérateur + pour enchainer les options. L’équivalent des geom_xx() dans tmap sont les fonctions suivantes : tm_lines() : afficher des lignestm_polygons() : afficher des polygonestm_raster() : afficher un rastertm_bubbles() : afficher des ronds proportionnelstm_markers() : afficher des marqueurstm_text() : afficher du texte Les différences avec ggplot2 : Les variables s’appellent dans des cotes "" ;Le facetting peut se faire sur un format de données large (une carte par colonne et non une carte par modalité d’une variable) ;Les fonctions tm_xx() incluent la définition des classes (nombre de classe, définition des classes et des palettes) sans passer par une fonction scale() dont l’équivalent n’existe pas.
La mise en page se définit avec la fonction tm_layout(), la légende avec tm_legend() Dans ce chapitre nous allons utiliser les packages suivants tm_shape Exemple de carte choroplèthe. Avis7bis psar dgfip 24112022 signe. Rencontre - Appariements de données individuelles : entre richesse de l'information statistique et respect de la vie privée - CNIS. AppariementsCnis CCetSLfinal. [R] Créer des palettes de couleurs. « Mere color, unspoiled by meaning, and unallied with definite form, can speak in the soul in a thousands different ways » (Oscard Wilde) En cartographie, la couleur est une variable forte, immédiatement et intensément perceptible, ce qui lui donne un fort pouvoir différentiel.
Son emploi est très apprécié tant par le lecteur que par le cartographe, elle permet d’innombrables possibilités de variations visuelles et favorise l’esthétisme. Dans ce billet, je propose un moyen de construire à peu de frais des palettes de couleurs directement utilisables pour la cartographie. le package rColorBrewer incontournable, la palette cartographique de référence colorbrewer est aussi disponible dans R.
Interpoler les couleurs Afin de maximiser la différenciation des couleurs entre elles, la library rColorBrewer propose des palettes qui dépassent rarement 10 classes. Créer ses propres palettes Utilisation des palettes de couleur # Simples mypal <- getpal("nicopal",10) displaypal(mypal) mypal Pratique non ? Ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (3e) - 11 Colour scales and legends. Data Imaginist - Scico and the Colour Conundrum. The paletteer gallery. Top Palettes de Couleurs R à Connaître pour une Meilleur Visualisation des Données - Datanovia. Liste Géniale de 657 Noms de Couleur dans R : A Connaitre - Datanovia. Cet article montre la liste des noms de couleurs dans R. Il y a 657 noms de couleurs disponibles dans R. La fonction colors() renvoie les noms des couleurs, dont R a connaissance. # Afficher les 20 premières couleurs r_color <- colors() head(r_color, 20) ## [1] "white" "aliceblue" "antiquewhite" "antiquewhite1" ## [5] "antiquewhite2" "antiquewhite3" "antiquewhite4" "aquamarine" ## [9] "aquamarine1" "aquamarine2" "aquamarine3" "aquamarine4" ## [13] "azure" "azure1" "azure2" "azure3" ## [17] "azure4" "beige" "bisque" "bisque1" Ces noms de couleurs peuvent être utilisés dans les fonctions graphiques en utilisant l’option col = (dans les graphiques de base R) ou color = dans les fonctions ggplot2.
Liste des couleurs dans R Les images suivantes illustrent les différentes couleurs: Conclusion Cet article présente la liste des noms de couleurs R. Version: English. Viridis colour scales from viridisLite — scale_colour_viridis_d • ggplot2. Other arguments passed on to discrete_scale(), continuous_scale(), or binned_scale() to control name, limits, breaks, labels and so forth. alpha The alpha transparency, a number in [0,1], see argument alpha in hsv. begin, end The (corrected) hue in [0,1] at which the color map begins and ends. direction Sets the order of colors in the scale.
If 1, the default, colors are ordered from darkest to lightest. Option A character string indicating the color map option to use. "magma" (or "A")"inferno" (or "B")"plasma" (or "C")"viridis" (or "D")"cividis" (or "E")"rocket" (or "F")"mako" (or "G")"turbo" (or "H") aesthetics Character string or vector of character strings listing the name(s) of the aesthetic(s) that this scale works with.
Values if colours should not be evenly positioned along the gradient this vector gives the position (between 0 and 1) for each colour in the colours vector. Space colour space in which to calculate gradient. Na.value Missing values will be replaced with this value. guide.