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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

Partie III. Transformer

La deuxième partie du livre est une plongée profonde dans la visualisation des données. Dans cette partie du livre, tu découvriras les types de variables les plus importants que tu rencontreras à l'intérieur d'une trame de données et tu apprendras les outils que tu peux utiliser pour travailler avec eux.

Our data science model, with transform highlighted in blue.
Figure III-1. Les options de transformation des données dépendent fortement du type de données concernées, qui fait l'objet de cette partie du livre.

Tu peux lire ces chapitres au fur et à mesure de tes besoins ; ils sont conçus pour être largement autonomes, de sorte qu'ils peuvent être lus dans le désordre.

  • Le chapitre 12 t'apprend à connaître les vecteurs logiques. Ce sont les types de vecteurs les plus simples, mais ils sont extrêmement puissants. Tu apprendras à les créer avec des comparaisons numériques, à les combiner avec l'algèbre booléenne, à les utiliser dans les résumés et à les utiliser pour les transformations de conditions.

  • Le chapitre 13 se penche sur les outils pour les vecteurs de nombres, le moteur de la science des données. Tu en apprendras plus sur le comptage et sur un tas de fonctions de transformation et de résumé importantes.

  • Le chapitre 14 te donne les outils nécessaires pour travailler avec des chaînes de caractères : tu les découperas en tranches, en dés et tu les recolleras. Ce chapitre se concentre principalement sur le paquetage ...

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