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Les extras sur demande

Etienne
March 07, 2013

Les extras sur demande

› Réorienter vos données avec reshape › Transformer, analyser et résumer vos
données avec plyr
› Programmation de base (for, if, while)

Etienne

March 07, 2013
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Transcript

  1. Les extras sur
    demande
    Etienne Low-Décarie

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  2. Les extras
    ›  Réorienter vos données avec reshape
    ›  Transformer, analyser et résumer vos
    données avec plyr
    ›  Programmation de base (for, if, while)

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  3. ID variable Factor Measured value
    ID 1 Level 1 Measured value
    ID 1 Level 2 Measured value
    ID 2 Level 1 Measured value
    ID 2 Level 2 Measured value
    ID variable Level 1 Level 2
    ID 1 Measured value Measured value
    ID 2 Measured value Measured value
    Wide
    Long
    reshape
    les ordinateurs aimes les longues
    données, mais les vôtres sont peut-
    être large

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  4. Melt:
    ralonger les données
    library(reshape)!
    !
    molten.data<-melt(data,  
    id.vars=ls("id.var.1", "id.var.2"),  
    measure.vars=ls("measure.vars", "measure.vars"),  
    variable_name = "variable")!
    !
     
     
     
    reshape
    head(molten.iris)  
    head(iris)  

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  5. plyr
    ›  library(plyr)
    plyr

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  6. Séparer-Appliquer-Recombiner
    Split-Apply-Combine
    ›  Equivalent
    ›  SQL GROUP BY
    ›  Pivot Tables (Excel, SPSS, …)
    ›  Split
    ›  Définir des sous-groupes/
    parcelles de vos données
    ›  Apply
    ›  Faite ce que vous voulez à
    chacune de ces parcelles
    ›  Combine
    ›  Recombiner le résultat individuel
    de chaque parcelle en un
    ensemble
    Journal of Statistical Software
    7
    2
    1
    1
    2 1,2
    Figure 1: The three ways to split up a 2d matrix, labelled above by the dimensions that they
    slice. Original matrix shown at top left, with dimensions labelled. A single piece under each
    splitting scheme is colored blue.
    3
    2
    1
    1 2 3
    1,2 1,3 2,3
    1,2,3
    Figure 2: The seven ways to split up a 3d array, labelled above by the dimensions that they
    slice up. Original array shown at top left, with dimensions labelled. Blue indicates a single
    piece of the output.
    m*ply() takes a matrix, list-array, or data frame, splits it up by rows and calls the processing
    function supplying each piece as its parameters. Figure 3 shows how you might use this to
    draw random numbers from normal distributions with varying parameters.
    Input: Data frame (d*ply)
    When operating on a data frame, you usually want to split it up into groups based on com-
    binations of variables in the data set. For d*ply you specify which variables (or functions
    of variables) to use. These variables are specified in a special way to highlight that they are
    Split
    plyr

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  7. my.function<-function(subset.data){!
    ! ! ! results<-do.something(subset.data)!
    return(data.frame(results))}!
    !
    my.function can produce as many rows as subset.data (transform)
    or fewer rows than subset.data (summarize)
    !
    returned.results<-ddply(.data=data,!
    .variable=c("variable1", "variable2”),!
    ! ! my.function(subset.data))!
    !
    !
    Fonctionnement
    Attention: particularités
    présentes
    plyr

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  8. Exemple 1
    ›  Calculer la moyenne de chaque mesure
    pour chaque espèce en utilisant les
    données iris reformaté en format long
    molten.means<-ddply(.data=molten.iris,!
    !.variables=c("Species", "measure"),!
    function(subset.data) data.frame(mean=mean(subset.data$value)))  
    plyr

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  9. Exemple 3
    ›  Calculer la pente de la largeur sur la
    longueur pour chaque organe de la fleur
    plyr
    length.on.width.slope<-function(subset.data){
    with(subset.data,{
    slope.sepal<-lm(Sepal.Width~Sepal.Length)$coefficients[2]
    slope.petal<-lm(Petal.Width~Petal.Length)$coefficients[2]
    return(data.frame(slope.sepal=slope.sepal,
    slope.petal=slope.petal))
    })
    }
    iris.slopes<-ddply(.data=iris,
    .variables="Species",
    function(x)length.on.width.slope(x))

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  10. Votre tour
    ›  changez la fonction
    ›  sd, length
    ›  range=max()-min()
    ›  utilisez d’autres données
    ›  simesants, rats, sipoo
    plyr

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  11. Manipuler les données
    ›  Effectuer des calculs
    ›  par exemple:

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  12. ›  Écrivez votre propre fonction
    !
    ma.fonction<-function(arguments){!
    ! ! ! résultats<-faite.quelque.chose(arguments)!
    return(data.frame(résultats))}!
    !
    superficie_ellipse<-function(largeur, longueur){!
    ! !superficie<-pi*(largeur/2)*(longueur/2)!
    ! !return(data.frame(superficie=superficie))}!
    !
    with(iris_data, superficie_ellipse(Sepal.Width, Sepal.Length))!
    !
    !
    !
    !
    Manipuler les données

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  13. Programmation
    ›  For(i in 1:10){function.x(i)}
    ›  Faite prendre à i tour à tour les valeurs de 1 à 10
    ›  Pour chaque valeur prise par i, appliquer la
    fonction.x à i
    for(lettre.selectionnee in LETTERS)
    {print(lettre.selectionnee)}
    for(Plant.selectionnee in unique(CO2$Plant)){
    fit<-lm(CO2$uptake~CO2$conc)
    print(summary(fit)}

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  14. Programmation
    ›  autre fonction de programmation
    ›  if(Vraie or Faux){commande.x}
    ›  exécute la commande x que si la valeur entre
    parenthèse est un vraie (TRUE)
    ›  while(Vraie or Faux) {commande.x}
    ›  répéter l’exécution la commande x tant et
    aussi longtemps que la valeur entre
    parenthèse est un vraie (TRUE)

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