November 2024
Intermediate to advanced
578 pages
14h 25m
French
book
R pour la science des données, 2e édition
by Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
Content preview from R pour la science des données, 2e édition
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
Chapitre 22. Flèche
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Introduction
Les fichiers CSV sont conçus pour être facilement lus par les humains. C'est un bon format d'échange parce qu'il est simple et qu'il peut être lu par tous les outils disponibles. Mais les fichiers CSV ne sont pas efficaces : tu dois faire beaucoup de travail pour lire les données dans R. Dans ce chapitre, tu découvriras une alternative puissante : le format parquet, un format basé sur des normes ouvertes largement utilisé par les systèmes de big data.
Nous couplerons les fichiers parquet avec Apache Arrow, une boîte à outils multilingue conçue pour l'analyse et le transport efficaces de grands ensembles de données. Nous utiliserons Apache Arrow via le package arrow, qui fournit un backend dplyr te permettant d'analyser des ensembles de données plus volumineux que la mémoire en utilisant la syntaxe familière de dplyr. En outre, arrow est extrêmement rapide ; tu en verras quelques exemples plus loin dans ce chapitre.
arrow et dbplyr fournissent tous deux des backends dplyr, tu peux donc te demander quand utiliser l'un ou l'autre. Dans de nombreux cas, le choix est fait pour toi, car les données sont déjà dans une base de données ou dans des fichiers parquet, et tu voudras les utiliser telles quelles. Mais si tu commences avec tes propres données (peut-être des fichiers CSV), tu peux soit les charger dans une base de ...
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.Julian F.
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.