Les Principes de Base du Langage

4 – 2

Multiplication : 4 * 2

4 / 2

Division :

4 ^ 2

Puissance :

MATH, VARIABLES ET CHAÎNES DE CARACTÈRES

5

Variables / Affectation

• Affectation de variables

x <- 139 + 121

x

[1] 260

y <- x / 60

y

[1] 4.333333

• Réaffectation de variables

x <- x / 60

x

[1] 4.333333

• Nom explicites de variables

Variables en R

Affectation par <-

On peut utiliser =

x <- 1

x = 1

Variables en R

l’espace

libérer

Pour

mémoire occupé par

une variable, utiliser

rm(nom-variable)

MATH, VARIABLES ET CHAÎNES DE CARACTÈRES

6

Précédence des opérateurs

total <- 139 + 121

total

[1] 260

total_hr <- total / 60

total_hr

[1] 4.333333

total_hr <- (139 + 121) / 60

total_hr

[1] 4.333333

total_hr <- 139 + 121 / 60

total_hr

[1] 141.016666

MATH, VARIABLES ET CHAÎNES DE CARACTÈRES

7

Chaînes de caractères en R

• Une séquence d’un ou plusieurs caractères entre simples quotes ou

doubles quotes.

• Les chaînes de caractères peuvent être affectées à des variables

movie <- "Toy Story"

movie

MATH, VARIABLES ET CHAÎNES DE CARACTÈRES

8

Vecteurs et Facteurs

Vecteurs et Facteurs

Vecteurs et Facteurs

Vecteurs et Facteurs

Vecteurs et Facteurs

Vecteurs et Facteurs

Vecteurs et Facteurs

Vecteurs et Facteurs

• Un vecteur est un tableau à une seule dimension d’objets.

• Un outil simple de stockage de données.

• Dans R, il n’y a aucune restriction sur le type ou le nombre d’objets

pouvant être contenus par un vecteur.

• La commande c permet de créer des vecteur en mettant les objets

entre parenthèses, séparés par une virgule

entre parenthèses, séparés par une virgule

c (81, 125)

[1] 81 125

c (81, 125) / 60

[1] 1.350000 2.083333

VECTEURS ET FACTEURS

9

Vecteurs et Facteurs

• On peut affecter un vecteur à une variable

len <- c (81, 125)

len / 60

[1] 1.350000 2.083333

• Vecteur d’une séquence d’éléments : vecteur contenant les valeurs de

1 à 10 dans l’ordre:

1 à 10 dans l’ordre:

c (1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10)

c (1:10)

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

c (10:1) # de 10 à 1

[1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

VECTEURS ET FACTEURS

10

Types de vecteurs

• Valeurs numériques

c (81 , 125 , 1999 , 2015)

[1] 81 125 1999 2015

• Chaînes de caractères

c ("Toy Story", "The Artist", "Akira", "Antz")

[1] "Toy Story" "The Artist" "Akira" "Antz"

[1] "Toy Story" "The Artist" "Akira" "Antz"

• Valeurs Logiques (TRUE / FALSE)

movie_rating

[1] 7.3 8.5 8.3 7.5 6.9 5.2 8.2 8.0 7.9 9.3

movie_rating > 7.5

[1] FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE

VECTEURS ET FACTEURS

11

Facteurs

• En R les facteurs sont des variables pouvant prendre un nombre limité

de valeurs

• Des variables catégorielles

genre <- c ("Comedy", "Comedy", "Animation", "Animation", "Crime")

genre_factor <- factor (genre)

genre_factor

genre_factor

[1] Comedy Comedy Animation Animation Crime

Levels: Animation Comedy Crime

• Trois niveaux correspondants aux trois catégories uniques du vecteur

VECTEURS ET FACTEURS

12

Récapitulatif des Facteurs (summary)

• La fonction summary est très utile pour les facteurs

genre <- c ("Comedy", "Comedy", "Animation", "Animation", "Crime« )

genre_factor <- factor (genre)

Summary (genre)

Length

Class

5 character

5 character

Summary (genre_factor)

Mode

character

character

Animation

Crime

2 2 1

Comedy

VECTEURS ET FACTEURS

13

Facteurs ordonnés

• Deux types de variables catégorielles

– Variables catégorielles nominales (sans ordre, ex: genre de films)

– Variables catégorielles ordinales (avec ordre)

length <- c ("Very short", "Short", "Medium", "Short", "Long", "Very short", "Very long")

• Variables catégorielles ordinales

– Il y a un ordre implicite entre les différentes catégories

– Il y a un ordre implicite entre les différentes catégories

– Encoder cette information en facteur ordonné

length_factor <- factor (length, ordered = TRUE,

levels = c ("Very short", "Short", "Medium", "Long", "Very long"))

length_factor

[1] Very short Short Medium Short Long Very short Very long

Levels: Very short < Short < Medium < Long < Very long

VECTEURS ET FACTEURS

14

Opérations sur les Vecteurs

Opérations sur les Vecteurs

Opérations sur les Vecteurs

Opérations sur les Vecteurs

Opérations sur les Vecteurs

Opérations sur les Vecteurs

Opérations sur les Vecteurs

Opérations sur les Vecteurs

• Associer des noms aux valeurs d’un vecteur

year <- c (1985 , 1999 , 2010 , 2002)

names(year) <- c ("The breakfast club", "American beauty", "Black Swan", "Chicago ")

year["Black Swan"]

Black Swan

2010

• Taille d’un vecteur

• Taille d’un vecteur

length (year)

[1] 4

• Trier un vecteur

year_sorted <- sort (year)

year_sorted

The breakfast club

American beauty

Chicago

Black Swan

1985

1999

2002

2010

OPÉRATIONS SUR LES VECTEURS

15

Opérations sur les Vecteurs

• Valeur minimale d’un vecteur

min (year)

[1] 1985

• Valeur maximale d’un vecteur

max (year)

[1] 2010

• Valeur moyenne d’un vecteur

cost_movies <- c(8.6, 8.5, 8.1)

mean (cost_movies)

[1] 8.4

OPÉRATIONS SUR LES VECTEURS

16

Opérations sur les Vecteurs

• Récapitulatif d’un vecteur (summary)

summary(cost_movies)

Min.

8.10

1st Qu. Median

Mean

3rd Qu.

8.30

8.50

8.4

8.55

Max.

8.60

• Accès à un élément par son indice

cost_movies[2]

[1] 8.5

[1] 8.5

• Accès à plusieurs éléments par leurs indices

cost_movies[c(2, 3)]

[1] 8.5 8.1

OPÉRATIONS SUR LES VECTEURS

17

Opérations sur les Vecteurs

• Accès à une séquence de valeurs d’un vecteur

cost_movies[1:3]

[1] 8.6 8.5 8.1

• Un indice négatif –n entraine la suppression de l’élément à l’indice n

lors de l’affichage

titles <- c ("Black Swan", "Casino" , " City of God", "Jumanji", "Toy Story" )

titles <- c ("Black Swan", "Casino" , " City of God", "Jumanji", "Toy Story" )

titles[-1] # Suppression de l’élément à l’indice 1

[1] "Casino" " City of God" "Jumanji" "Toy Story"

• Accès à un indice hors tableau

titles[8]

[1] NA

OPÉRATIONS SUR LES VECTEURS

18

Opérations sur les Vecteurs

• Eléments d’un vecteur respectant une condition

cost_movies <- c(8.6, 8.5, 8.1)

cost_movies > 8.3

[1] TRUE TRUE FALSE

• Retrouver des éléments respectant une condition

cost_movies[cost_movies > 8.3]

[1] 8.6 8.5

[1] 8.6 8.5

• Valeurs manquantes (remplacées par NA)

age_restric <- c(14 , 12 , 10 , NA, 16, NA)

[1] 14 12 10 NA 16 NA

OPÉRATIONS SUR LES VECTEURS

19

Opérations sur les Vecteurs

• Multiplication de deux vecteurs

age_restric <- c (14, 16, 12 , 10 , 18 , 18)

sequences <- c (2, 3, 0, 2, 6, 3)

mul <- age_restric * sequences

[1] 28 48 0 20 108 54

• Multiplication d’un vecteur par un nombre

cost <- c(8.6, 8.5, 8.1)

cost <- c(8.6, 8.5, 8.1)

cost * 10

[1] 86 85 81

OPÉRATIONS SUR LES VECTEURS

20