01_Introduction_a_R_francais.pdf

Ouvrir R(studio) pour une première fois
Naviguer l’interface R(studio)
Entrer des commandes
commandes/expressions & résultats
fonctions habituelles
Termes techniques spécifiques à R
Comment obtenir de l’aide

Transcript

1. Premiers pas
   dans R
   Etienne Low-Décarie
   zerotorhero.wordpress.com
   

   View Slide

2. Impatient(e) de commencer?
   Essayez vous sur:
   http://www.codeschool.com/courses/try-r
   

   View Slide

3. http://zerotorhero.wordpress.com/
   
   
   
   les présentations et le code est
   disponible sous Clients/QCBS
   Francais
   
   

   View Slide

4. Plan de l’atelier
   ›  Premiers pas avec R
   ›  Pizza!!!
   ›  Importation de données dans R
   ›  Production de graphiques dans R (avec
   ggplot)
   ›  À votre requête
   ›  changer le format des données (melt and cast
   with reshape)
   ›  division-application-recombinaison (avec plyr)
   ›  programmation avec R (boucle, automatisation)
   

   View Slide

5. Pourquoi
   
   ?
   
   › Libre et gratuit
   
   › utilisez le comme bon vous semble
   
   › distribuez le
   
   › améliorez le
   
   › langage informatique
   
   › automatisation
   
   › recherches reproductibles
   
   

   View Slide

6. Tableaux
   Graphiques
   Statistiques
   Interprétation
   Sigmaplot
   Excel
   SAS
   Données
   

   View Slide

7. Tables
   Data
   Graphs
   Statistics
   Interprétation
   Données Tableaux
   Graphiques
   Statistiques
   

   View Slide

8. Pourquoi est-il difficile d’apprendre
   
   › R est un langage informatique (commande textuelle
   vs interface graphique)
   
   › R ne vous dira pas quoi faire, ne vous guidera pas
   étape par étape (sauf quand vous venez de l’ouvrir)
   
   › R fait ce que vous demandez (pas nécessairement
   ce que vous voulez)
   
   › R est très flexible : peut faire ce que vous voulez de
   la façon que vous voulez
   
   

   View Slide

9. Objectifs d’apprentissage
   
   › Ouvrir R(studio) pour une première fois
   
   › Naviguer l’interface R(studio)
   
   › Entrer des commandes
   
   › commandes/expressions & résultats
   
   › fonctions habituelles
   
   › Termes techniques spécifiques à R
   
   › Comment obtenir de l’aide
   
   9
   

   View Slide

10. Défis
    
    › Vous serez présenté avec des défis tout au long
    de l’atelier
    
    › Collaborez avec vos voisins!
    
    
    
    

    View Slide

11. Vous?
    ›  Utilisateurs à vos premiers pas ou expert
    invétérés?
    ›  Que voulez vous faire avec R?
    

    View Slide

12. Défi
    
    
    
    Ouvrir R-Studio
    
    12
    

    View Slide

13. La Console
    
    

    View Slide

14. Resultats
    Commandes
    La console
    
    14
    Le texte dans la console R ressemble habituellement à:
    
    
    
    > Commandes
    [1] Résultats
    
    
    Représenté dans cette présentation comme suit:
    
    

    View Slide

15. [1] 2
    1 + 1
    R est une calculatrice
    
    ›  Les expressions sont evaluées et les resultats sont returnées (parfois de
    façon invisible).
    
    15
    2 * 2
    [1] 4
    2 ^ 3
    [1] 8
    10 - 1
    [1] 9
    8 / 2
    [1] 4
    sqrt(9)
    [1] 3
    

    View Slide

16. Défi 2
    
    ›  Répondez à la question suivante en utilisant R

    View Slide

17. R vous fait des suggestions
    

    View Slide

18. demo(graphics)
    demo(image)
    demo(lm.glm)
    demo()
    R est un show-off
    
    ›  des graphiques que vous
    pouvez faire avec R
    
    ›  des images que vous
    pouvez faire avec R
    
    ›  une démonstration de
    régressions linéaires et de
    régressions généralizées
    
    ›  une liste de tous les
    démonstration
    présentement disponibles
    
    18
    pour encore plus de démonstration:
    
    demo(package = .packages(all.available = TRUE))
    
    

    View Slide

19. R indices console
    
    ›  Utilisez ▲▼ les touches flèches
    pour reproduire des commandes
    précédantes
    
    ›  Ceci vous permet de revoir votre
    historique de commandes
    (commande history: voir onglet
    History)
    
    19
    

    View Slide

20. Objects
    
    ›  Enregistrez de l’information (objets) dans des variables
    symboliques (noms) en utilisant l’operateur d’assignement
    
    ›  Les noms de variables, peuvent inclurent
    
    › lettres
    
    a-z A-Z
    
    › numéros
    
    0-9
    
    › point
    
    .
    
    › sous-tiret
    _
    
    ›  Les noms de variables doivent commencez par une lettre
    
    A <- 10
    B <- 10*10
    A_log <- log(A)
    B.seq <- 1:B
    <- assignez la valeur à droite au nom qui se trouve à gauche
    
    

    View Slide

21. Récupérez de l’information
    
    ›  Quand le nom d’une variable est évaluée, la valeur
    enregistrée est retournée
    
    A
    [1] 10
    B
    [1] 100
    A_log
    [1] 2.302585
    x
    [1] 3
    B.seq
    [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
    [22] 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
    [43] 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
    [64] 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
    [85] 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
    

    View Slide

22. Défi 3
    
    

    View Slide

23. [1] 15
    A +5
    L’utilisation de variable dans des calcules
    
    [1] 20.76125 22.22222 22.26562 24.93075 32.87197 19.94460
    B/A
    Weight <- c(60 , 72 , 57 , 90 , 95 , 72 )
    Height <- c(1.7, 1.8, 1.6, 1.9, 1.7, 1.9)
    BMI <- Weight/Height^2
    BMI
    [1] 10
    plot(Height,Weight)
    

    View Slide

24. Fonctions
    
    ›  Prend des arguments et retourne une valeur (value).
    
    ›  Pour utiliser une fonction (call), nous devons utiliser la
    ’grammaire’ du langage R (syntax)
    
    log( 8 , base = 2 )
    nom de la fonction
    

    View Slide

25. Fonctions
    
    ›  Prend des arguments et retourne une valeur (value).
    
    ›  Pour utiliser une fonction (call), nous devons utiliser la
    ’grammaire’ du langage R (syntax)
    
    log( 8 , base = 2 )
    nom de la fonction
    parenthèses
    pas d’espace
    

    View Slide

26. Fonctions
    
    ›  Prend des arguments et retourne une valeur (value).
    
    ›  Pour utiliser une fonction (call), nous devons utiliser la
    ’grammaire’ du langage R (syntax)
    
    log( 8 , base = 2 )
    nom de la fonction
    parenthèses
    pas d’espace
    premier argument
    virgule
    

    View Slide

27. Fonctions
    
    ›  Prend des arguments et retourne une valeur (value).
    
    ›  Pour utiliser une fonction (call), nous devons utiliser la
    ’grammaire’ du langage R (syntax)
    
    log( 8 , base = 2 )
    nom de la fonction
    parenthèses
    pas d’espace
    premier argument
    (ici identité implicite par la
    localisation)
    virgule
    second argument
    (ici identifié par nom=)
    

    View Slide

28. Fonctions communément utilisées
    
    28
    sqrt
    log
    exp
    min
    max
    sum
    mean
    sd
    var
    summary
    plot
    par
    paste
    format
    head
    length
    str
    names
    typeof
    class
    attributes
    library
    ls
    rm
    setwd
    getwd
    file.choose (Mac)
    choose.file (PC)
    c
    seq
    rep
    tapply
    aggregate
    merge
    cbind
    rbind
    unique
    help ?
    help.search ??
    help.start
    

    View Slide

29. Plusieurs valeurs dans un objet
    
    › Vous pouvez combinez des valeurs avec la
    commande c():
    
    › Vous pouvez accéder au éléments de cet object
    en utilisant l’indexation
    
    mes_chiffres_preferes<-c(1, 4, 10, 444, 42)
    mes_chiffres_preferes[3]
    [1] 10
    

    View Slide

30. Vecteurs
    
    › Vecteur: objet unidimensionnel contenant un
    seul type de valeur
    
    › Les opérations appliqué à un vecteur sont
    appliqué à chaque item du vecteur
    
    mes_chiffres_preferes+20
    mes_chiffres_preferes/2 +1
    sqrt(mes_chiffres_preferes)
    mean(mes_chiffres_preferes)
    sum(mes_chiffres_preferes)
    

    View Slide

31. Défi
    
    

    View Slide

32. Comment puis-je
    utiliser une
    nouvelle fonction?
    
    Quels arguments
    prend-elle
    
    Solution:
    
    ?fonction !
    
    À quoi sert
    cette fonction?
    Par exemple:
    
    ?seq
    
    

    View Slide

33. nom de la fonction
    (librairie
    contenant la
    fonction)
    long titre de la
    fonction
    arguments
    détails du
    fonctionnement
    de la fonction
    

    View Slide

34. publications relative à
    la fonction
    copier le code contenu
    dans la section exemple
    et l’entrer dans la
    console, puis modifier
    pour votre usage
    
    ou utiliser
    example(fonction)
    
    valeur retournée
    par la fonction
    suite des détails
    

    View Slide

35. R indice facilitant l’entré de commande
    
    ›  Utilisez la touche tab pour
    compléter votre commande de
    façon automatique
    
    ›  Avantage: accélère & évite des
    fautes de frappes
    
    ›  S’applique aussi à l’entré du
    répertoire d’un fichier
    
    

    View Slide

36. Défi
    
    1) Créer un vecteur contenant vos chiffres préférés
    en désordre
    2) explorer la fonction ?sort.
    3) mettre votre vecteur de chiffres préféré en ordre
    croissant puis décroissant
    4) créer un objet séparé pour vos chiffres en ordre
    croissant et vos chiffres en ordre décroissant
    

    View Slide

37. Comparisons
    
    ›  La comparaison (question) de deux valeurs résulte en

    View Slide

38. Défi
    
    

    View Slide

39. Erreurs (Errors)
    
    ›  Lorsque vous donnez une command à R qu’il ne sait
    exécuter ou qu’il ne peut pas exécuter, il vous renvoie
    une erreur (rien n’est exécuté après l’erreur)
    
    Error in 1 + "2" : non-numeric argument to binary operator
    Fail <- 1 + "2"
    Error: object 'fail' not found
    Fail
    

    View Slide

40. Advertisement (Warnings)
    
    ›  Si une commande ne fonctionne pas comme l’anticipe R, il
    vous renvoie un avertissment
    
    ›  utilisez warnings() pour voir ces avertissements
    
    ›  les avertissements ne bloque pas l’exécution du code
    
    Warning message:In log(-1) : NaNs produced
    oops <- log(-1)
    

    View Slide

41. Observer un objet
    
    met en mémoire des données disponible au sein de R
    
    
    
    voir les première 6 rangés de données
    
    structure structure de l’objet
    
    nom des variable contenue dans l’objet (colonnes)
    
    les charactéristiques de l’objet
    
    sommaire statistique de l’objet
    
    graphique par défaut d’un objet
    
    (habituellement un graphique de toutes les paires de
    variables contenu dans l’objet)
    
    data(CO2)
    head(CO2)
    str(CO2)
    names(CO2)
    attributes(CO2)
    summary(CO2)
    plot(CO2)
    

    View Slide

42. Indexation
    
    ›  Vous pouvez sélectionner une partie d’un objet en vous
    référent au nom de cette partie ou à son indice (index)
    
    CO2$Treatment
    CO2[1:6,3]
    nom de l’objet
    ici un objet à deux
    dimentions de type
    data.frame
    indice de la rangé
    (première dimension)
    indice de la rangé
    (seconde dimensions)
    nom de l’objet fonction $
    nom de la colonne
    (chaque colonne d’un data.frame est un vecteur)
    

    View Slide

43. Indexation
    
    les noms inclues
    sélection de la colonne "Treatment »
    toutes les rangés, colonne 3
    rangé 3, toutes les colonnes
    rangés 1 à 6, toutes les colonnes
    rangés 1 à 6, colonne 3
    éléments 1 à 6 de la colonne «Treatment»
    rangés pour lesquelles
    la concentration est > 100
    rangés pour lesquelles
    Treatment est égal à “chilled"
    10 rangés pigée de façon aléatoire
    names(CO2)
    CO2$Treatment
    CO2[,3]
    CO2[3,]
    CO2[1:6,]
    CO2[c(1,2,3,4,5,6),3]
    CO2$Treatment[1:6]
    CO2[CO2$conc>100,]
    CO2[CO2$Treatment=="chilled",]
    CO2[sample(nrow(CO2), 10),]
    

    View Slide

44. Défi
    
    1)  Quel est la moyenne du
    «uptake» des plantes recevant
    le traitement «non-chilled»?

    View Slide

45. Défi
    
    1)  Imprimez à l’écran les chiffres de 1 à
    100, mais si le nombre est un
    multiple de trois, imprimer le mot
    ‘patate’ au lieu du chiffre
    
    2)  Modifiez le code ainsi créé pour que
    les multiple de 5 soit remplacé par
    ‘chou-fleur’
    
    Indice: ?"%%"
    
    4
    9%%5
    

    View Slide

46. La grande bibliothèque de R
    
    › en plus des fonctions de base intégrées à R
    et des codes partagés par vos collègues, R
    peut faire appel à tout un écosystème de
    librairie (package) contenant de nombreuses
    fonctions pour, par exemple, faire des
    analyse spécifique
    
    › À ce jour, le répertoire CRAN offre plus de
    4276 librairie (package).
    
    › http://cran.r-project.org/web/packages/
    
    › crantastic.org
    
    

    View Slide

47. Installions de librairies (packages)
    
    la fonction library() met la librairie en mémoire
    nous permettant d’accéder les fonctions et les
    valeurs qu’elle contient
    notez les guillemet dans la fonction install.packages, mais non
    dans la fonction library (la première réfère au nom du
    package, la seconde à la variable contenant le package
    install.packages(‘ggplot2’)
    library(ggplot2)
    

    View Slide

48. Aide

    View Slide