R pour la science des données, 2e édition
by Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
Chapitre 3. Transformation des données
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Introduction
La visualisation est un outil important pour générer des informations, mais il est rare que tu obtiennes les données exactement sous la forme dont tu as besoin pour créer le graphique que tu souhaites. Souvent, tu devras créer de nouvelles variables ou de nouveaux résumés pour répondre à tes questions avec tes données, ou peut-être voudras-tu simplement renommer les variables ou réorganiser les observations pour rendre les données un peu plus faciles à manipuler. Tu apprendras à faire tout cela (et plus encore !) dans ce chapitre, qui te présentera la transformation des données à l'aide du package dplyr et d'un nouveau jeu de données sur les vols ayant quitté la ville de New York en 2013.
L'objectif de ce chapitre est de te donner une vue d'ensemble de tous les outils clés permettant de transformer un cadre de données. Nous commencerons par les fonctions qui opèrent sur les lignes puis sur les colonnes d'un cadre de données, puis nous reviendrons sur le pipe, un outil important que tu utilises pour combiner des verbes. Nous introduirons ensuite la possibilité de travailler avec des groupes. Nous terminerons ce chapitre par une étude de cas qui présente ces fonctions en action, et nous reviendrons plus en détail sur les fonctions dans les chapitres suivants, lorsque nous commencerons à étudier des ...
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