1.1 Qu’est-ce que R ?

R est un langage de programmation utilisé pour l’analyse de données, la manipulation de données, la statistique et la création de graphiques.

1.1 Qu’est-ce que R ?

(1:3) |> log() |> sum() |> round(2)

[1] 1.79

round(sum(log(1:3)),2)

[1] 1.79

1.2 Présentation de RStudio

RStudio est un environnement de développement intégré (EDI) spécifiquement conçu pour travailler avec R, soit :

1.2 Présentation de RStudio

Le polyptyque : quatre volets par défaut, contenant chacun un ou plusieurs onglets

1.2 Présentation de RStudio

Le polyptyque : quatre volets par défaut, contenant chacun un ou plusieurs onglets

1.2. Présentation de RStudio

Mettez vous à l’aise : personnaliser votre Rstudio

2.1 Les objets

2.2 Création d’objets

Il faut attribuer un nom et une valeur à l’aide d’un signe d’assignation tel que <-, -> ou =.

x<-0
1->y
z.ijwjijf=2

2.2 Création d’objets

La création d’un objet ne donne pas lieu à l’affichage d’un résultat dans la console. Pour afficher la valeur d’un objet créé, il suffit d’éxécuter la commande qui contient son nom. Dans certains cas, et pour être certain que l’affichage se fasse, on exécute la commande print() :

x<-0
x

[1] 0

print(x<-0)

[1] 0

Les opérateurs mathématiques

Comme dans tous les langages, nous avons accès aux opérateurs mathématiques classiques, comme présenté ci-dessous.

- 2;1 + 2;1 - 2;1 * 2;1 / 2

[1] -2

[1] 3

[1] -1

[1] 2

[1] 0.5

(1 / 2) * (3 + 4)

[1] 3.5

sqrt(25) # (racine carrée)

[1] 5

2 ^ 3;2 ** 3 # (puissance)

[1] 8

[1] 8

Les opérateurs mathématiques

Nous avons aussi accès à des fonctions telles que valeur absolue (abs()), logarithme (log()) et exponentielle (exp()), et toutes les fonctions trigonométrique (avec cos(), sin(), …).

abs(-12) # (valeur absolue)

[1] 12

log(2.718282) # (logarithme)

[1] 1

exp(1) # (exponentielle)

[1] 2.718282

cos(1) # (cosinus)

[1] 0.5403023

sin(1) # (sinus)

[1] 0.841471

Les opérateurs de comparaison

De la même manière, les opérateurs classiques de comparaison sont disponibles, comme présentés ci-dessous.

a =1
a > 1

[1] FALSE

a >= 1

[1] TRUE

a < 1

[1] FALSE

a == 1

[1] TRUE

a != 1

[1] FALSE

Les opérateurs de comparaison

On dispose aussi de l’opérateur %in% qui test si chaque valeur du premier vecteur est présent dans le deuxième vecteur. Il renvoie donc un vecteur de booléen (TRUE/FALSE) indiquant si la valeur est dans le deuxième vecteur ou non.

a %in% c(1, 3, 5)

[1] TRUE

c(1, 3, 5) %in% a

[1]  TRUE FALSE FALSE

2.2.2 Premier objet : les fonctions

• Les fonctions sont des objets.
• On écrit function, puis on spécifie entre parenthèse le nom des arguments, entre accolades une commande R.

#Inverse de %in%
`%notin%` <- function(x,y){ !(x %in% y) } 

a %notin% c(1, 3, 5)

[1] FALSE

c(1, 3, 5) %notin% a

[1] FALSE  TRUE  TRUE

2.2.2 Premier objet : les fonctions

2.2.2 Deuxième objet : le vecteur

Comme nous le verrons plus tard, R manipule différents types de données, mais le premier à voir est le type vector (ensemble indexé de valeurs de même type).

# Création d'un vecteur numérique
vec.num <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# Création d'un vecteur de caractères
vec.cara <- c("Bonjour", "R", "Vecteurs")

2.2.2 Deuxième objet : le vecteur

Les vecteurs les plus simples à créer sont les séquences de nombres.

1:5;seq(1, 5)

[1] 1 2 3 4 5

[1] 1 2 3 4 5

seq(5, 1)

[1] 5 4 3 2 1

seq(1, 5, by = .5)

[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

seq(5, 1, length = 3)

[1] 5 3 1

class(1:5);class(seq(1, 5));class(seq(1, 5, by = .5));class(seq(5, 1, length = 3))

[1] "integer"

[1] "integer"

[1] "numeric"

[1] "numeric"

2.2.2 Deuxième objet : le vecteur

Combinaison de valeurs

a=1:5&95:99
a

[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

Si on veut combiner des valeurs qui ne constituent pas une séquence, il est possible de créer un vecteur avec la fonction c(). Celle-ci prend toutes les valeurs en paramètres (sans limite spécifique) pour les mettre dans un même vector. Si ceux-ci sont de types différents (par exemple, numérique et caractère), elle transforme les valeurs numériques en chaînes de caractères.

x=0;a=c(1:5, x);a

[1] 1 2 3 4 5 0

Combinaison de valeurs

#Exemple des champs géographiques (départements de France)
#IDF
champ_idf = c('75', 77,78, 91:95)
champ_idf

[1] "75" "77" "78" "91" "92" "93" "94" "95"

#FR
champ_fr = sapply(c(01:19,21:95), function(x) paste0(paste(rep(0,2-nchar(x)), 
                                                              collapse = ""),x))
champ_fr = c(champ_fr,"2A","2B")
champ_fr

 [1] "01" "02" "03" "04" "05" "06" "07" "08" "09" "10" "11" "12" "13" "14" "15"
[16] "16" "17" "18" "19" "21" "22" "23" "24" "25" "26" "27" "28" "29" "30" "31"
[31] "32" "33" "34" "35" "36" "37" "38" "39" "40" "41" "42" "43" "44" "45" "46"
[46] "47" "48" "49" "50" "51" "52" "53" "54" "55" "56" "57" "58" "59" "60" "61"
[61] "62" "63" "64" "65" "66" "67" "68" "69" "70" "71" "72" "73" "74" "75" "76"
[76] "77" "78" "79" "80" "81" "82" "83" "84" "85" "86" "87" "88" "89" "90" "91"
[91] "92" "93" "94" "95" "2A" "2B"

2.2.2 Deuxième objet : le vecteur

Répétition de valeurs

Dans l’exemple des champs géographiques, j’utilise la fonction rep(vec, nb) qui permet de créer un vecteur répétant un certain nombre de valeurs indiqué dans nb. Si on veut répéter chaque valeur directement, on doit utiliser le paramètre each = (cf 3ème exemple). Et on peut combiner les deux écritures pour répéter chaque valeur 3 fois, et le vecteur ainsi créé deux fois (4ème exemple).

Répétition de valeurs

rep(5, 2)

[1] 5 5

rep(1:5, 2)

 [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

rep(1:5, each = 3)

 [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5

rep(1:5, 2, each = 3)

 [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5

2.2.2 Deuxième objet : le vecteur

Concaténation de chaînes

Dans l’exemple des champs géographiques, j’utilise également la fonction paste(). Pour concaténer deux chaînes (i.e. les regrouper en une seule), nous avons à disposition la fonction paste() (et une version pré-paramétrée paste0()). Cette fonction prend en paramètres des vecteurs de chaînes pour les concaténer. Si les valeurs ne sont pas des chaînes, elles sont autoamtiquement tranformées.

Concaténation de chaînes

paste("bon", "jour")

[1] "bon jour"

paste("bon", "jour", sep = "-")

[1] "bon-jour"

paste("bon", "jour", sep = "")

[1] "bonjour"

paste0("bon", "jour")

[1] "bonjour"

paste0("bon", c("jour", "soir"))

[1] "bonjour" "bonsoir"

paste(c("x", "y"), 1:5, sep = "=")

[1] "x=1" "y=2" "x=3" "y=4" "x=5"

paste(1:5, collapse = ",")

[1] "1,2,3,4,5"

2.2.2 Deuxième objet : le vecteur

Exercices

2.2.2 Deuxième objet : le vecteur

Correction

2.2 Les bonnes pratiques

2.2.3 Troisième objet : les dataframes

2.2.3 Les dataframes

2.2.3 Les dataframes

Nom <- c("Magneto","Storm","Batman","Joker","Catwoman","Hellboy")
Type <- c("mechant","gentil","gentil","mechant","mechant","gentil")
Role <- c("mutant","mutante","heros",0,"heroine","heros")
Création <- c(1963, 1975, 1940, 1940, TRUE, 1994)

Superheros <- data.frame(Nom, Type, Role, Création, 
                         stringsAsFactors=FALSE)

Le paramètre stringsAsFactors est présent dans plusieurs fonctions de création de table et permet de déterminer si les chaînes de caractères doivent être traitées comme des facteurs ou comme des chaînes de caractères simples pour chaque colonne concernée. À partir de la version 4 de R, la valeur par défaut de ce paramètre est désormais FALSE.

2.2.3 Les dataframes

La fonction read.table() est une fonction de base en R qui permet de lire des fichiers texte avec des espaces comme séparateurs. Elle peut également lire à partir d’une chaîne de caractères, ce qui rend le code plus lisible :

Superheros <- read.table(text=
" Nom Type Role
Magneto mechant mutant
Storm gentil mutante
Batman gentil heros
Joker mechant heros
Catwoman mechant heroine
Hellboy gentil heros", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)

Cependant, il est rare d’avoir à créer des dataframes de cette manière. Habituellement les données se trouvent dans des fichiers externes que l’on importe dans R.