adambard/learnxinyminutes-docs
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chtiprog 2014-12-07 01:47:25 +01:00 committed by Chtiprog
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721
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@ -0,0 +1,721 @@
---
language: R
contributors:
- ["e99n09", "http://github.com/e99n09"]
- ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"]
translators:
- ["Anne-Catherine Dehier", "https://github.com/spellart"]
filename: learnr-fr.r
---
R est un langage de programmation statistique. Il dispose de nombreuses
librairies pour le téléchargement et le nettoyage des ensembles de données,
l'exécution de procédures statistiques, et pour faire des graphiques.
On peut également exécuter les commmandes R à l'aide d'un document LaTeX.
```r
# Les commentaires commencent avec des symboles numériques.
# Il n'est pas possible de faire des commentaires multilignes,
# mais on peut superposer plusieurs commentaires comme ceci.
# Sur Windows ou Mac, taper COMMAND-ENTER pour exécuter une ligne
#############################################################################
# Les choses que vous pouvez faire sans rien comprendre à la programmation
#############################################################################
# In this section, we show off some of the cool stuff you can do in
# Dans cette section, nous vous montrons quelques trucs cools que vous
# pouvez faire avec R sans rien comprendre à la programmation.
# Ne vous inquiétez pas si vous ne comprenez pas tout ce que le code fait.
# Profitez simplement !
data() # parcours les ensembles de données préchargées
data(rivers) # obtiens celui-ci: "Lengths of Major North American Rivers"
ls() # notez que "rivers" apparaît maintenant dans votre espace de travail
head(rivers) # Jetez un coup d'oeil à l'ensemble de données
# 735 320 325 392 524 450
length(rivers) # Combien de rivers ont été mesurées ?
# 141
summary(rivers) # quelles sont les statistiques sommaires ?
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0
# Fait un diagramme à tiges et à feuilles (visualisation de données de
types histogramme)
stem(rivers)
# Le point décimal est de 2 chiffres à droite du |
#
# 0 | 4
# 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
# 4 | 111222333445566779001233344567
# 6 | 000112233578012234468
# 8 | 045790018
# 10 | 04507
# 12 | 1471
# 14 | 56
# 16 | 7
# 18 | 9
# 20 |
# 22 | 25
# 24 | 3
# 26 |
# 28 |
# 30 |
# 32 |
# 34 |
# 36 | 1
stem(log(rivers)) # Notez que les données ne sont ni normales ni lognormales !
# Prenez-ça les fondamentalistes, la courbe en cloche
# Le point décimal est à 1 chiffre à gauche du |
#
# 48 | 1
# 50 |
# 52 | 15578
# 54 | 44571222466689
# 56 | 023334677000124455789
# 58 | 00122366666999933445777
# 60 | 122445567800133459
# 62 | 112666799035
# 64 | 00011334581257889
# 66 | 003683579
# 68 | 0019156
# 70 | 079357
# 72 | 89
# 74 | 84
# 76 | 56
# 78 | 4
# 80 |
# 82 | 2
# Fais un histogramme :
hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # amusez-vous avec ces parenthèses
hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) # vous ferez plus de tracés plus tard
# Ici d'autres données nettes qui viennent préchargées. R en a des tonnes.
data(discoveries)
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year",
main="Number of important discoveries per year")
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year",
main="Number of important discoveries per year")
# Plutôt que de laisser l'ordre par défaut (par années)
# Nous pourrions aussi trier pour voir ce qu'il y a de typique
sort(discoveries)
# [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
# [26] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
# [51] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
# [76] 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 9 10 12
stem(discoveries, scale=2)
#
# Le point décimale est à la |
#
# 0 | 000000000
# 1 | 000000000000
# 2 | 00000000000000000000000000
# 3 | 00000000000000000000
# 4 | 000000000000
# 5 | 0000000
# 6 | 000000
# 7 | 0000
# 8 | 0
# 9 | 0
# 10 | 0
# 11 |
# 12 | 0
max(discoveries)
# 12
summary(discoveries)
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0
# Lance un dès quelques fois
round(runif(7, min=.5, max=6.5))
# 1 4 6 1 4 6 4
# Vos numéros diffèreront des miens à moins que nous mettions le même random.seed(31337)
# Dessine à partir d'une normale Gaussienne 9 fois
rnorm(9)
# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271
# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362
##################################################
# les types de données et l'arithmétique de base
##################################################
# Now for the programming-oriented part of the tutorial.
# In this section you will meet the important data types of R:
# integers, numerics, characters, logicals, and factors.
# There are others, but these are the bare minimum you need to
# get started.
# Maintenant pour la partie orientée programmation du tutoriel.
# Dans cette section vous rencontrerez les types de données importants de R :
# les entiers, les numériques, les caractères, les logiques, et les facteurs.
# LES ENTIERS
# Les entiers de mémoire longue sont écrit avec L
5L # 5
class(5L) # "integer"
# (Essayez ?class pour plus d'information sur la fonction class().)
# Avec R, chaque valeur seule, comme 5L, est considéré comme un vecteur de longueur 1
length(5L) # 1
# On peut avoir un vecteur d'entiers avec une longueur > 1 aussi :
c(4L, 5L, 8L, 3L) # 4 5 8 3
length(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # 4
class(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # "integer"
# LES NUMÉRIQUES
# Un "numeric" est un nombre à virgule flottante avec une double précision
5 # 5
class(5) # "numeric"
# Encore une fois, tout dans R est un vecteur ;
# Vous pouvez faire un vecteur numérique avec plus d'un élément
c(3,3,3,2,2,1) # 3 3 3 2 2 1
# Vous pouvez utiliser la notation scientifique aussi
5e4 # 50000
6.02e23 # nombre d'Avogadro
1.6e-35 # longueur de Planck
# Vous pouvez également avoir des nombres infiniments grands ou petits
class(Inf) # "numeric"
class(-Inf) # "numeric"
# Vous pouvez utiliser "Inf", par exemple, dans integrate(dnorm, 3, Inf);
# Ça permet d'éviter des tableaux Z-scores.
# ARITHMÉTIQUES DE BASE
# Vous pouvez faire de l'arithmétique avec des nombres
# Faire des opérations arithmétiques en mixant des entiers et des numériques
# donne un autre numérique
10L + 66L # 76 # un entier plus un entier donne un entier
53.2 - 4 # 49.2 # un numérique moins un numérique donne un numérique
2.0 * 2L # 4 # un numérique multiplié par un entier donne un numérique
3L / 4 # 0.75 # un entier sur un numérique donne un numérique
3 %% 2 # 1 # le reste de deux numériques est un autre numérique
# Les opérations arithmétiques illégales rapportent un "Not A Number" :
0 / 0 # NaN
class(NaN) # "numeric"
# You can do arithmetic on two vectors with length greater than 1,
# Vous pouvez faire des opérations arithmétiques avec deux vecteurs d'une
# longueur plus grande que 1, à condition que la longueur du plus grand
# vecteur soit un multiple entier du plus petit
c(1,2,3) + c(1,2,3) # 2 4 6
# LES CARACTÈRES
# Il n'y a pas de différences entre les chaînes de caractères et les caractères en R
"Horatio" # "Horatio"
class("Horatio") # "character"
class('H') # "character"
# Ceux-ci sont tous les deux des vecteurs de longueur 1
# Ici un plus long :
c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
# =>
# "alef" "bet" "gimmel" "dalet" "he"
length(c("Call","me","Ishmael")) # 3
# Vous pouvez faire des expressions rationnelles sur les vecteurs de caractères :
substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
# R possède plusieurs vecteurs de caractères préconstruits :
letters
# =>
# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
# LES TYPES LOGIQUES
# En R, un "logical" est un booléen
class(TRUE) # "logical"
class(FALSE) # "logical"
# Leur comportement est normal
TRUE == TRUE # TRUE
TRUE == FALSE # FALSE
FALSE != FALSE # FALSE
FALSE != TRUE # TRUE
# Les données manquantes (NA) sont logiques également
class(NA) # "logical"
# Ici nous avons un vecteur de type logique avec plusieurs éléments :
c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Zorro" # FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Z" # TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
# LES FACTEURS
# The factor class is for categorical data
# La classe facteur sert aux données catégorielles
# les facteurs peuvent être ordonnés (comme les niveaux de catégorie d'enfants)
# ou non ordonnés (comme le sexe)
factor(c("female", "female", "male", NA, "female"))
# female female male <NA> female
# Les niveaux : female male
# Les "levels" sont les valeurs que les données catégorielles peuvent prendre
# Notez que cette donnée manquante n'entre pas dans le niveau
levels(factor(c("male", "male", "female", NA, "female"))) # "female" "male"
# Si le vecteur de facteurs a une longueur 1, ses niveaux seront de longueur 1 également
length(factor("male")) # 1
length(levels(factor("male"))) # 1
# On rencontre communément des facteurs dans des trames de données,
# une structure de données que nous couvrirons plus tard
data(infert) # "Infertility after Spontaneous and Induced Abortion"
levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs"
# NULL
# "NULL" est bizarre ; on l'utilise pour effacer un vecteur
class(NULL) # NULL
parakeet
# =>
# [1] "beak" "feathers" "wings" "eyes"
parakeet <- NULL
parakeet
# =>
# NULL
# LES CONTRAINTES DE TYPES
# Les contraintes de types servent à forcer une valeur à prendre un type différent
as.character(c(6, 8)) # "6" "8"
as.logical(c(1,0,1,1)) # TRUE FALSE TRUE TRUE
# Si vous mettez des éléments de différents types dans un vecteur, des coercitions bizarres se produisent :
c(TRUE, 4) # 1 4
c("dog", TRUE, 4) # "dog" "TRUE" "4"
as.numeric("Bilbo")
# =>
# [1] NA
# Message d'avertissement :
# NAs est introduit par coercition
# Notez également : ce n'étaient que des types de données basiques
# Il y a beaucoup d'autres types de données, comme pour les dates, les séries de temps, etc ...
##################################################
# Variables, boucles , if/else
##################################################
# Une variable est comme une boîte où l'on garde une valeur pour l'utiliser plus tard.
# Nous appellons ça "assigner" une valeur à une variable.
# Avoir des variables nous permets d'écrire des boucles, des fonctions, et
# des instructions conditionnelles (if/else)
# LES VARIABLES
# Beaucoup de façons d'assigner des choses :
x = 5 # c'est possible
y <- "1" # c'est préféré
TRUE -> z # ça marche mais c'est bizarre
# LES BOUCLES
# Il y a les boucles for :
for (i in 1:4) {
print(i)
}
# Il y a les boucles while :
a <- 10
while (a > 4) {
cat(a, "...", sep = "")
a <- a - 1
}
# Gardez à l'esprit que les boucles for et while s'exécute lentement en R
# Des opérations sur des vecteurs entiers (ex un ligne entière, une colonne entière),
# ou la fonction apply()-type (nous en parlerons plus tard), sont préférés
# IF/ELSE
# Encore une fois assez standard
if (4 > 3) {
print("4 is greater than 3")
} else {
print("4 is not greater than 3")
}
# =>
# [1] "4 is greater than 3"
# LES FONCTIONS
# se définissent comme ceci :
jiggle <- function(x) {
x = x + rnorm(1, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise
return(x)
}
# Appelée comme n'importe quelle autre fonction R :
jiggle(5) # 5±ε. After set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043
###########################################################################
# Les structures de données : les vecteurs, les matrices, les trames de données et les tableaux
###########################################################################
# À UNE DIMENSION
# Commençons par le tout début, et avec quelque chose que vous connaissez déjà : les vecteurs.
vec <- c(8, 9, 10, 11)
vec # 8 9 10 11
# Nous demandons des éléments spécifiques en les mettant entre crochets
# (Notez que R commence à compter par 1)
vec[1] # 8
letters[18] # "r"
LETTERS[13] # "M"
month.name[9] # "September"
c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7
# Nous pouvons également rechercher des indices de composants spécifiques,
which(vec %% 2 == 0) # 1 3
# Récupèrer seulement quelques premières ou dernières entrées du vecteur,
head(vec, 1) # 8
tail(vec, 2) # 10 11
# ou trouver si un certaine valeur est dans le vecteur
any(vec == 10) # TRUE
# Si un index "dépasse" vous obtiendrez NA :
vec[6] # NA
# Vous pouvez trouver la longueur de votre vecteur avec length()
length(vec) # 4
# Vous pouvez réaliser des opérations sur des vecteurs entiers ou des sous-ensembles de vecteurs
vec * 4 # 16 20 24 28
vec[2:3] * 5 # 25 30
any(vec[2:3] == 8) # FALSE
# Et R a beaucoup de fonctions préconstruites pour résumer les vecteurs
mean(vec) # 9.5
var(vec) # 1.666667
sd(vec) # 1.290994
max(vec) # 11
min(vec) # 8
sum(vec) # 38
# Quelques fonctions préconstruites sympas supplémentaires :
5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
seq(from=0, to=31337, by=1337)
# =>
# [1] 0 1337 2674 4011 5348 6685 8022 9359 10696 12033 13370 14707
# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751
# À DEUX DIMENSIONS (TOUT DANS UNE CLASSE)
# Vous pouvez faire une matrice de toutes les entrées du même type comme ceci :
mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
mat
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 2 5
# [3,] 3 6
# Différemment du vecteur, la classe d'une matrice est "matrix",peut importe ce qu'elle contient
class(mat) # => "matrix"
# Demander la première ligne
mat[1,] # 1 4
# Réaliser une opération sur la première colonne
3 * mat[,1] # 3 6 9
# Ask for a specific cell
mat[3,2] # 6
# Transposer la matrice entière
t(mat)
# =>
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 1 2 3
# [2,] 4 5 6
# La multiplication de matrices
mat %*% t(mat)
# =>
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 17 22 27
# [2,] 22 29 36
# [3,] 27 36 45
# cbind() colle des vecteurs ensemble en colonne pour faire une matrice
mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
mat2
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] "1" "dog"
# [2,] "2" "cat"
# [3,] "3" "bird"
# [4,] "4" "dog"
class(mat2) # matrix
# Encore une fois notez ce qui se passe !
# Parce que les matrices peuvent contenir des entrées de toutes sortes de classes,
# tout sera converti en classe caractère
c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
# rbind() colle des vecteurs ensemble par lignes pour faire une matrice
mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
mat3
# =>
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 1 2 4 5
# [2,] 6 7 0 4
# Ah, tout de la même classe. Pas de coercitions. Beaucoup mieux.
# À DEUX DIMENSIONS (DE CLASSES DIFFÉRENTES)
# Pour des colonnes de différents types, utiliser une trame de donnée
# Cette structure de données est si utile pour la programmation statistique,
# qu'une version a été ajoutée à Python dans le paquet "pandas".
students <- data.frame(c("Cedric","Fred","George","Cho","Draco","Ginny"),
c(3,2,2,1,0,-1),
c("H", "G", "G", "R", "S", "G"))
names(students) <- c("name", "year", "house") # name the columns
class(students) # "data.frame"
students
# =>
# name year house
# 1 Cedric 3 H
# 2 Fred 2 G
# 3 George 2 G
# 4 Cho 1 R
# 5 Draco 0 S
# 6 Ginny -1 G
class(students$year) # "numeric"
class(students[,3]) # "factor"
# Trouver les dimensions
nrow(students) # 6
ncol(students) # 3
dim(students) # 6 3
# La fonction data.frame() convertit les vecteurs caractères en vecteurs de facteurs
# par défaut; désactiver cette fonction en règlant stringsAsFactors = FALSE
# quand vous créer la data.frame
?data.frame
# Il y a plusieurs façons tortueuses de subdiviser les trames de données
# toutes subtilement différentes
students$year # 3 2 2 1 0 -1
students[,2] # 3 2 2 1 0 -1
students[,"year"] # 3 2 2 1 0 -1
# Une version augmentée de la structure data.frame est data.table
# Si vous travaillez avec des données volumineuses ou des panels, ou avez
# besoin de fusionner quelques ensembles de données, data.table peut être
# un bon choix. Ici un tour éclair :
install.packages("data.table") # download the package from CRAN
require(data.table) # load it
students <- as.data.table(students)
students # note the slightly different print-out
# =>
# name year house
# 1: Cedric 3 H
# 2: Fred 2 G
# 3: George 2 G
# 4: Cho 1 R
# 5: Draco 0 S
# 6: Ginny -1 G
students[name=="Ginny"] # get rows with name == "Ginny"
# =>
# name year house
# 1: Ginny -1 G
students[year==2] # get rows with year == 2
# =>
# name year house
# 1: Fred 2 G
# 2: George 2 G
# data.table facilite la fusion entre deux ensembles de données
# Faisons un autre data.table pour fusionner students
founders <- data.table(house=c("G","H","R","S"),
founder=c("Godric","Helga","Rowena","Salazar"))
founders
# =>
# house founder
# 1: G Godric
# 2: H Helga
# 3: R Rowena
# 4: S Salazar
setkey(students, house)
setkey(founders, house)
students <- founders[students] # merge the two data sets by matching "house"
setnames(students, c("house","houseFounderName","studentName","year"))
students[,order(c("name","year","house","houseFounderName")), with=F]
# =>
# studentName year house houseFounderName
# 1: Fred 2 G Godric
# 2: George 2 G Godric
# 3: Ginny -1 G Godric
# 4: Cedric 3 H Helga
# 5: Cho 1 R Rowena
# 6: Draco 0 S Salazar
# data.table facilite le sommaire des tableaux
students[,sum(year),by=house]
# =>
# house V1
# 1: G 3
# 2: H 3
# 3: R 1
# 4: S 0
# Pour supprimer une colonne d'une data.frame ou data.table,
# assignez-lui la valeur NULL
students$houseFounderName <- NULL
students
# =>
# studentName year house
# 1: Fred 2 G
# 2: George 2 G
# 3: Ginny -1 G
# 4: Cedric 3 H
# 5: Cho 1 R
# 6: Draco 0 S
# Supprimer une ligne en subdivisant
# En utilisant data.table :
students[studentName != "Draco"]
# =>
# house studentName year
# 1: G Fred 2
# 2: G George 2
# 3: G Ginny -1
# 4: H Cedric 3
# 5: R Cho 1
# En utilisant data.frame :
students <- as.data.frame(students)
students[students$house != "G",]
# =>
# house houseFounderName studentName year
# 4 H Helga Cedric 3
# 5 R Rowena Cho 1
# 6 S Salazar Draco 0
# MULTI-DIMENSIONNELLE (TOUS ÉLÉMENTS D'UN TYPE)
# Les arrays créent des tableaux de n dimensions
# Tous les éléments doivent être du même type
# Vous pouvez faire un tableau à 2 dimensions (une sorte de matrice)
array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
# =>
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 1 4 8 3
# [2,] 2 5 9 6
# Vous pouvez utiliser array pour faire des matrices à 3 dimensions aussi
array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
# =>
# , , 1
#
# [,1] [,2]
# [1,] 2 8
# [2,] 300 9
# [3,] 4 0
#
# , , 2
#
# [,1] [,2]
# [1,] 5 66
# [2,] 60 7
# [3,] 0 847
# LES LISTES (MULTI-DIMENSIONNELLES, ÉVENTUELLEMMENT DÉCHIRÉES, DE DIFFÉRENTS TYPES)
# Enfin R a des listes (de vecteurs)
list1 <- list(time = 1:40)
list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # random
list1
# Vous pouvez obtenir des éléments de la liste comme ceci
list1$time # one way
list1[["time"]] # another way
list1[[1]] # yet another way
# =>
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
# [34] 34 35 36 37 38 39 40
# Vous pouvez subdiviser les éléments d'une liste comme n'importe quel vecteur
list1$price[4]
# Les listes ne sont pas les structures de données les plus efficaces
# pour travailler en R;
# À moins d'avoir une très bonne raison, vous devriez appliquer data.frames
# Les listes sont souvent retournées par des fonctions qui effectuent des régressions linéaires
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# La famille de fonction apply()
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# Vous vous rappelez mat ?
mat
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 2 5
# [3,] 3 6
# Utilisez apply(X, MARGIN, FUN) pour appliquer la fonction FUN à la matrice X
# sur les lignes (MAR = 1) ou les colonnes (MAR = 2)
# R fait FUN à chaque lignes (ou colonnes) de X, beaucoup plus rapidement
# qu'une bouce for ou while le ferait
apply(mat, MAR = 2, jiggle)
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 3 15
# [2,] 7 19
# [3,] 11 23
# D'autres fonctions : ?lapply, ?sapply
# Ne soyez pas trop intimidé ; tout le monde reconnaît que c'est un peu déroutant
# Le paque plyr vise à remplacer (et améliorer !) la famille *apply().
install.packages("plyr")
require(plyr)
?plyr
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# Charger des données
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# "pets.csv" est un fichier sur internet
# (mais il pourrait être tout aussi facilement sur votre ordinateur)
pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv")
pets
head(pets, 2) # first two rows
tail(pets, 1) # last row
# Pour sauver une trame de donnée ou une matrice en fichier .csv
write.csv(pets, "pets2.csv") # to make a new .csv file
# définir le répertoire de travail avec setwd(), le récupérer avec getwd()
# Essayez ?read.csv et ?write.csv pour plus d'informations
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# Les tracés
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# LES FONCTIONS DE TRACÉS PRÉCONSTRUITES
# Les diagrammes de dispersion !
plot(list1$time, list1$price, main = "fake data")
# Les régressions !
linearModel <- lm(price ~ time, data = list1)
linearModel # sort le résultat de la régression
# Tracer une ligne de regression sur une tracé existant
abline(linearModel, col = "red")
# Obtenir une variété de diagnostiques sympas
plot(linearModel)
# Les histogrammes !
hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle")
# Les diagrammes en bâtons !
barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
# GGPLOT2
# Mais ceux-ci ne sont même pas les plus jolis tracés de R
# Essayez le paquet ggplot2 pour d'avantages de graphiques meilleurs
install.packages("ggplot2")
require(ggplot2)
?ggplot2
pp <- ggplot(students, aes(x=house))
pp + geom_histogram()
ll <- as.data.table(list1)
pp <- ggplot(ll, aes(x=time,price))
pp + geom_point()
# ggplot2 a une documentation excellente (disponible sur http://docs.ggplot2.org/current/)
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## How do I get R?
* Get R and the R GUI from [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/)
* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) is another GUI