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R pour la science des données, 2e édition
book

R pour la science des données, 2e édition

by Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
November 2024
Intermediate to advanced
578 pages
14h 25m
French
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from R pour la science des données, 2e édition

Chapitre 2. Le flux de travail : Notions de base

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com

Tu as maintenant une certaine expérience de l'exécution du code R. Nous ne t'avons pas donné beaucoup de détails, mais tu as manifestement compris les bases, sinon tu aurais jeté ce livre par frustration ! La frustration est naturelle lorsque tu commences à programmer en R, car il est tellement pointilleux sur la ponctuation, et même un seul caractère déplacé peut le faire se plaindre. Mais si tu dois t'attendre à être un peu frustré, rassure-toi en te disant que cette expérience est typique et temporaire : cela arrive à tout le monde, et la seule façon de s'en sortir est de continuer à essayer.

Avant d'aller plus loin, assurons-nous que tu as des bases solides pour exécuter du code R et que tu connais certaines des fonctionnalités les plus utiles de RStudio.

Les bases du codage

Passons en revue quelques notions de base que nous avons omises jusqu'à présent dans le but de te permettre de faire des tracés le plus rapidement possible. Tu peux utiliser R pour effectuer des calculs mathématiques de base :

1 / 200 * 30
#> [1] 0.15
(59 + 73 + 2) / 3
#> [1] 44.66667
sin(pi / 2)
#> [1] 1

Tu peux créer de nouveaux objets avec l'opérateur d'affectation <-:

x <- 3 * 4

Note que la valeur de x n'est pas imprimée, elle est juste stockée. Si tu veux voir la valeur, tape x dans la console.

Tu peux combinerplusieurs ...

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