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Publié le 22 Mai 2015

L'installation de R sur Max OS X est assez aisée avec homebrew. Il y a cependant un écueil car R n'est pas disponible par défaut. Il faut d'abord ajouter un nouveau "repo" à homebrew:

brew tap home-brew/science

Penser à mettre à jour les taps homebrew avant de commencer:

brew update

Ensuite il faut installer gcc si vous ne l'avez pas encore:

brew install gcc

ou éventuellement 

brew upgrade gcc

pour être sûr d'avoir la dernière version de gcc (gcc 5 qui inclut gfortran).

Enfin on peut installer R:

brew install R

Et voilà c'est tout.

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Rédigé par Bliz

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Publié le 14 Septembre 2012

L'affichage de l'histogramme de données avec R est très simple et ne prends qu'une seule ligne de code:

hist(mydata, [options])

Les options que j'utilise pour l'instant sont:

  • main: pour spécifier le titre du diagramme
  • xlabel: pour le titre de l'axe des abscisses

Ce qui donne par exemple:

hist(mydata, main='Histogramme des scores', xlab='scores')

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Rédigé par Bliz

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Publié le 11 Septembre 2012

Une fois le data.frame chargé dans R on peut facilement récupérer le noms des colonnes à l'aide de la commande names:

> mydata = read.table('fichier.csv', header=T)
> names(mydata) 
[1] "index"    "cs"    "math"    "physics"    "economics" 

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Rédigé par Bliz

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Publié le 10 Septembre 2012

Dans R le type d'une variable s'appelle sa classe. L'équivalent du typeof de java est dans la fonction class:

> mydata = read.table('fichier.csv')
> mynumber = 8
> myword = 'hello'
>
> class(mydata)
[1] "data.frame"
> class(mynumber)
[1] "numeric"
> class(myword)
[1] "character" 

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Rédigé par Bliz

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Publié le 7 Septembre 2012

A force de jouer avec des données j'ai décidé de me lancer dans l'apprentissage d'un nouveau langage pour passer au niveau supérieur.

Il paraît que R a été pensé pour les données, en revanche cette effacité n'est pas accessible aux premiers abords. La courbe d'apprentissage s'avère assez pentue!!

Voici donc une série d'article présentant quelques tips pour démarrer sans difficulté avec R.

Je passe sur l'installation qui s'effectue sans difficulté particulière. Le soft est téléchargeable depuis http://www.r-project.org/ ou via votre gestionnaire de package habituel pour les utilisateurs linux.

Je commence donc cette série par le chargement de données csv dans R. Le chargement des données s'effectue simplement avec la commande read.table. 

> mydata = read.table('mon_fichier.csv', header=T)

Ceci permet de charger les données depuis le fichier spécifier dans la variable mydata.

Le paramètre header=T permet d'indiquer que la première ligne du fichier correspond en fait aux noms des colonnes.

read.table est efficace pour lire des fichiers de quelques centaines (milliers ?) de lignes. En revanche pour charger des données plus volumineuses on préferara peut-être utilisé une méthode plus efficace (scan() ?).

En tout cas je n'en suis pas encore là.

Pour plus d'information, il y a toujours l'aide en ligne:

> help(read.table)

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Rédigé par Bliz

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