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diff --git a/fr-fr/r-fr.html.markdown b/fr-fr/r-fr.html.markdown index 8db78ef3..d6879c1f 100644 --- a/fr-fr/r-fr.html.markdown +++ b/fr-fr/r-fr.html.markdown @@ -9,9 +9,9 @@ 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. +librairies pour le téléchargement et le nettoyage d'ensembles de données, +l'exécution de procédures statistiques, et la réalisation de graphiques. +On peut également exécuter les commmandes `R` au sein d'un document LaTeX. ```r @@ -25,30 +25,30 @@ On peut également exécuter les commmandes R à l'aide d'un document LaTeX. -############################################################################# -# Les choses que vous pouvez faire sans rien comprendre à la programmation -############################################################################# +######################################################################## +# 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 +data() # parcours les ensembles de données préchargées +data(rivers) # récupère ceci : "Lengths of Major North American Rivers" +ls() # notez que "rivers" apparaît maintenant dans votre espace de travail +head(rivers) # donne un aperçu des 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 +summary(rivers) # Quels sont les principales données statistiques ? +# 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) +# types histogramme) stem(rivers) @@ -64,23 +64,24 @@ stem(rivers) # 14 | 56 # 16 | 7 # 18 | 9 -# 20 | +# 20 | # 22 | 25 # 24 | 3 -# 26 | -# 28 | -# 30 | -# 32 | -# 34 | +# 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 +stem(log(rivers)) # Notez que les données ne sont ni normales +# ni lognormales ! +# Prenez-ça, la courbe en cloche # Le point décimal est à 1 chiffre à gauche du | # # 48 | 1 -# 50 | +# 50 | # 52 | 15578 # 54 | 44571222466689 # 56 | 023334677000124455789 @@ -95,14 +96,14 @@ stem(log(rivers)) # Notez que les données ne sont ni normales ni lognormales ! # 74 | 84 # 76 | 56 # 78 | 4 -# 80 | +# 80 | # 82 | 2 # Fais un histogramme : -hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # amusez-vous avec ces parenthèses +hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # amusez-vous avec ces paramètres 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. +# Ici d'autres données 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") @@ -118,7 +119,7 @@ sort(discoveries) # [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 @@ -132,19 +133,20 @@ stem(discoveries, scale=2) # 8 | 0 # 9 | 0 # 10 | 0 -# 11 | +# 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 +# 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 +# Lance un dès plusieurs 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) +# 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) @@ -153,15 +155,9 @@ rnorm(9) -################################################## +############################################################## # 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 : @@ -171,22 +167,23 @@ rnorm(9) # 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 +# (Essayez ?class pour plus d'informations 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 : +# On peut avoir un vecteur d'entiers avec une longueur > 1 : 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 +# Un "numeric" est un nombre à virgule flottante d'une précision double 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 +# Vous pouvez aussi utiliser la notation scientifique 5e4 # 50000 6.02e23 # nombre d'Avogadro 1.6e-35 # longueur de Planck @@ -198,24 +195,25 @@ class(-Inf) # "numeric" # ARITHMÉTIQUES DE BASE # Vous pouvez faire de l'arithmétique avec des nombres -# Faire des opérations arithmétiques en mixant des entiers et des numériques +# 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" : +3 %% 2 # 1 # le reste de deux numériques est un autre numérique +# Les opérations arithmétiques illégales donnent 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 +# 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" @@ -225,7 +223,7 @@ 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 : +# Vous pouvez utiliser 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 : @@ -246,45 +244,57 @@ FALSE != FALSE # FALSE FALSE != TRUE # TRUE # Les données manquantes (NA) sont logiques également class(NA) # "logical" +# On utilise | et & pour les operations logiques. +# OR +TRUE | FALSE # TRUE +# AND +TRUE & FALSE # FALSE +# Vous pouvez tester si x est TRUE +isTRUE(TRUE) # TRUE # 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) +# La classe facteur sert pour les 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 +# Les "levels" sont les valeurs que les données catégorielles +# peuvent prendre +# Notez que les données manquantes n'entrent 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 +# 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 +# On rencontre communément des facteurs dans des "data frame", +# un type 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 = c("beak", "feathers", "wings", "eyes") parakeet # => -# [1] "beak" "feathers" "wings" "eyes" +# [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 +# 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 : +# 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") @@ -294,17 +304,19 @@ as.numeric("Bilbo") # 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 ... +# Il y a beaucoup d'autres types de données, comme pour les dates, +# les séries temporelles, etc ... -################################################## +####################################### # Variables, boucles , if/else -################################################## +####################################### -# Une variable est comme une boîte où l'on garde une valeur pour l'utiliser plus tard. +# Une variable est comme une boîte dans laquelle 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 +# Avoir des variables nous permet d'écrire des boucles, des fonctions, et # des instructions conditionnelles (if/else) # LES VARIABLES @@ -321,19 +333,22 @@ for (i in 1:4) { # Il y a les boucles while : a <- 10 while (a > 4) { - cat(a, "...", sep = "") - a <- a - 1 + 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 +# Gardez à l'esprit que les boucles for et while s'exécutent lentement +# en R +# Des opérations sur des vecteurs entiers (ex une ligne entière, +# une colonne entière), +# ou les fonctions de type apply() (nous en parlerons plus tard), +# sont préférées # IF/ELSE # Encore une fois assez standard if (4 > 3) { - print("4 is greater than 3") + print("4 is greater than 3") } else { - print("4 is not greater than 3") + print("4 is not greater than 3") } # => # [1] "4 is greater than 3" @@ -341,25 +356,27 @@ if (4 > 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) + x = x + rnorm(1, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise + return(x) } -# Appelée comme n'importe quelle autre fonction R : +# Appelées comme n'importe quelles autres 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 -########################################################################### +########################################################################## +# Les structures de données : les vecteurs, les matrices, +# les data frame et les tableaux +########################################################################## # À UNE DIMENSION -# Commençons par le tout début, et avec quelque chose que vous connaissez déjà : les vecteurs. +# 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) +# (Notez que R commence à compter à partir de 1) vec[1] # 8 letters[18] # "r" LETTERS[13] # "M" @@ -367,7 +384,7 @@ 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, +# Récupèrer seulement les 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 @@ -376,7 +393,8 @@ any(vec == 10) # TRUE 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 +# 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 @@ -396,7 +414,7 @@ seq(from=0, to=31337, by=1337) # À DEUX DIMENSIONS (TOUT DANS UNE CLASSE) -# Vous pouvez faire une matrice de toutes les entrées du même type comme ceci : +# Vous pouvez créer une matrice à partir d'entrées du même type comme ceci : mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6)) mat # => @@ -404,13 +422,14 @@ mat # [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 +# 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 +# Demander une cellule spécifique mat[3,2] # 6 # Transposer la matrice entière @@ -432,15 +451,15 @@ mat %*% t(mat) mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog")) mat2 # => -# [,1] [,2] -# [1,] "1" "dog" -# [2,] "2" "cat" -# [3,] "3" "bird" +# [,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 +# Encore une fois regardez 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 @@ -454,7 +473,7 @@ mat3 # À DEUX DIMENSIONS (DE CLASSES DIFFÉRENTES) -# Pour des colonnes de différents types, utiliser une trame de donnée +# Pour des colonnes de différents types, utiliser une data frame # Cette structure de données est si utile pour la programmation statistique, # qu'une version a été ajoutée à Python dans le paquet "pandas". @@ -478,25 +497,25 @@ class(students[,3]) # "factor" 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 +# 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 +# Il y a plusieurs façons 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 +# 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 +install.packages("data.table") # télécharge le paquet depuis CRAN +require(data.table) # le charge students <- as.data.table(students) -students # note the slightly different print-out +students # regardez la différence à l'impression # => # name year house # 1: Cedric 3 H @@ -505,17 +524,17 @@ students # note the slightly different print-out # 4: Cho 1 R # 5: Draco 0 S # 6: Ginny -1 G -students[name=="Ginny"] # get rows with name == "Ginny" +students[name=="Ginny"] # obtiens les lignes avec name == "Ginny" # => # name year house # 1: Ginny -1 G -students[year==2] # get rows with year == 2 +students[year==2] # obtiens les lignes avec 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 +# Faisons une autre data.table pour fusionner students founders <- data.table(house=c("G","H","R","S"), founder=c("Godric","Helga","Rowena","Salazar")) founders @@ -527,7 +546,7 @@ founders # 4: S Salazar setkey(students, house) setkey(founders, house) -students <- founders[students] # merge the two data sets by matching "house" +students <- founders[students] # merge les deux ensembles de données qui matchent "house" setnames(students, c("house","houseFounderName","studentName","year")) students[,order(c("name","year","house","houseFounderName")), with=F] # => @@ -539,7 +558,7 @@ students[,order(c("name","year","house","houseFounderName")), with=F] # 5: Cho 1 R Rowena # 6: Draco 0 S Salazar -# data.table facilite le sommaire des tableaux +# data.table facilite le résumé des tableaux students[,sum(year),by=house] # => # house V1 @@ -561,7 +580,7 @@ students # 5: Cho 1 R # 6: Draco 0 S -# Supprimer une ligne en subdivisant +# Supprimer une ligne en subdivisant # En utilisant data.table : students[studentName != "Draco"] # => @@ -607,16 +626,17 @@ 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)) # [2,] 60 7 # [3,] 0 847 -# LES LISTES (MULTI-DIMENSIONNELLES, ÉVENTUELLEMMENT DÉCHIRÉES, DE DIFFÉRENTS TYPES) +# 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$time # one way -list1[["time"]] # another way -list1[[1]] # yet another way +list1$time # une façon +list1[["time"]] # une autre façon +list1[[1]] # encore une façon différente # => # [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 @@ -624,13 +644,14 @@ list1[[1]] # yet another way 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 +# à utiliser avec R; +# À moins d'avoir une très bonne raison, vous devriez utiliser data.frames +# Les listes sont souvent retournées par des fonctions qui effectuent +# des régressions linéaires -################################################## +########################################## # La famille de fonction apply() -################################################## +########################################## # Vous vous rappelez mat ? mat @@ -641,8 +662,8 @@ mat # [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 +# R exécute FUN à chaque lignes (ou colonnes) de X, beaucoup plus rapidement +# que le ferait une boucle for ou while apply(mat, MAR = 2, jiggle) # => # [,1] [,2] @@ -650,7 +671,7 @@ apply(mat, MAR = 2, jiggle) # [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(). @@ -660,9 +681,9 @@ require(plyr) -######################### +############################ # Charger des données -######################### +############################ # "pets.csv" est un fichier sur internet # (mais il pourrait être tout aussi facilement sur votre ordinateur) @@ -671,7 +692,7 @@ pets head(pets, 2) # first two rows tail(pets, 1) # last row -# Pour sauver une trame de donnée ou une matrice en fichier .csv +# Pour sauvegarder une data frame 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() @@ -679,9 +700,9 @@ write.csv(pets, "pets2.csv") # to make a new .csv file -######################### +################ # Les tracés -######################### +################ # LES FONCTIONS DE TRACÉS PRÉCONSTRUITES # Les diagrammes de dispersion ! @@ -700,7 +721,7 @@ 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 +# Essayez le paquet ggplot2 pour d'avantages de graphiques install.packages("ggplot2") require(ggplot2) ?ggplot2 @@ -709,13 +730,14 @@ 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/) +# ggplot2 a une documentation excellente +#(disponible sur http://docs.ggplot2.org/current/) ``` -## How do I get R? +## Comment j'obtiens 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 +* Obtiens R et R GUI depuis [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/) +* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) est un autre GUI |