R pour la science des données, 2e édition
by Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
Chapitre 27. Guide de terrain pour la base R
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Introduction
Pour terminer la section sur la programmation, nous allons te faire faire un tour rapide des fonctions R de base les plus importantes dont nous ne parlons pas par ailleurs dans le livre. Ces outils sont particulièrement utiles lorsque tu fais plus de programmation et t'aideront à lire le code que tu rencontres dans la nature.
C'est le bon endroit pour te rappeler que le tidyverse n'est pas la seule façon de résoudre les problèmes de science des données. Nous enseignons le tidyverse dans ce livre parce que les packages tidyverse partagent une philosophie de conception commune, ce qui augmente la cohérence entre les fonctions et rend chaque nouvelle fonction ou package un peu plus facile à apprendre et à utiliser. Il n'est pas possible d'utiliser le tidyverse sans utiliser R de base, c'est pourquoi nous t'avons déjà enseigné un grand nombre de fonctions de R de base, notamment library() pour charger les paquets ; sum() et mean() pour les résumés numériques ; les types de données factor, date et POSIXct ; et bien sûr tous les opérateurs de base tels que +, -, /, *, |, &, et !. Ce sur quoi nous ne nous sommes pas penchés jusqu'à présent, ce sont les flux de travail de base de R, nous allons donc en mettre quelques-uns en évidence dans ce chapitre.
Après avoir lu ce livre, tu apprendras d'autres ...
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