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Quelques commandes R R Version 1.9.0 Lancement de R R Lancement d’une session i

Quelques commandes R R Version 1.9.0 Lancement de R R Lancement d’une session interactive (ou menu d´ emarrer... sous windows) R --vanilla < ﬁle Lancement de R et execution des commandes contenues dans ﬁle R --help description des options de commande Arrˆ et de R q() sortie de R INTERRUPT (e.g. C-c ou esc) arrˆ et de la commande en cours et retour au niveau principal Aide help.start() d´ emarrage de l’aide html help(command) aide en ligne de command apropos(command) recherche d’aide ` a propos de command help.search(”command”) recherche de command dans les packages R Assignement var <- expr Assigne l’expression ` a la variable var = expr Assigne l’expression ` a la variable expr -> var Assigne l’expression ` a la variable Types ´ el´ ementaires NA valeur manquante TRUE FALSE booleen (logique) numeric reel ou entier complex complexe character caract` ere Caract` eres sp´ eciaux \\ backslash \n newline, ASCII code 10 \t tabulation, ASCII code 9 # commentaires (jusqu’` a la ﬁn de ligne) Vecteurs Les vecteurs ne sont pas des matrices et n’ont qu’1 dimension. Ils sont constitu´ es d’un seul type avec ou non des NA (objet homog` ene) c( x, y, ... ) saisie d’un vecteur rep(c(0,1),10) r´ ep´ etition d’un motif 10:(-1) s´ equence de 10 ` a -1 seq(1,20,by=0.5) s´ equence par pas seq(1,20,length=13) s´ equence par longueur ﬁnale x[c(6,1,9)] aﬃchage des coordonn´ ees 6, 1 et 9 x[c(-6,-2)] aﬃchage des coordonn´ ees autres que 6 et 2 x[c(TRUE,FALSE)] aﬃchage de la coordonn´ ee 1 et pas de la 2 x[x>0] aﬃchage des coordonn´ ees positives Arithmetique x + y addition (elt par elt) x - y soustraction (elt par elt) x %*% y multiplication matricielle x %o% y produit extrieur x * y multiplication (elt par elt) x^ y ´ el´ evation ` a la puissance (elt par elt) x / y division (elt par elt) - x moins unaire x %/% y partie enti` ere de la division (elt par elt) x %% y reste de la division (elt par elt) Autres op´ erations (num´ erique) c(x,y) concat´ enation de x et de y length(x) longueur de x min(x) minimum de x max(x) maximum de x range(x) ´ etendue de x mean(x) moyenne de x median(x) m´ ediane de x IQR(x) ´ ecart inter-quartile de x quantile(x) quantile de x var(x) variance de x sd(x) ´ ecart type de x rank(x) rang des ´ el´ ements de x sort(x) ´ el´ ements de x ordonn´ es order(x) coordonn´ ees du plus petit ´ el´ ement de x, puis du 2eme plus petit... which.min(x) indice du minimum x which(x==min(x)) indices des TRUE (indice du minimum) sum(x) somme (des ´ el´ ements) de x prod(x) produit de x diff(x) diﬀ´ erence des ´ el´ ements cons´ ecutifs de x cumsum(x) somme cumul´ ee de x Autres op´ erations (charact` eres) paste(x,y) concat´ enation de x et y (elt par elt) substring(x,2,3) extraction du 2e et 3e caract` ere (elt par elt) Facteurs Les facteurs sont les mesures de variables qualitatives. Ils ont une longueur (le nombre de mesures) et des modalit´ es (levels). Ce sont des vecteurs de caract` eres “sp´ eciaux”. factor(x) transforme x en facteur ordered(x) transforme x en facteur ordonn´ e levels(fa) modalit´ es de fa as.integer(fa) transforme fa en num´ erique as.character(fa) transforme fa en caractre Op´ erations combin´ ees avec des facteurs ave(x,fa) moyenne du vecteur x par modalit´ e de fa split(df,fa) s´ epare le vecteur df par modalit´ e de fa by(x,fa,median) applique la fonction median par modalit´ e de fa au data-frame x. Matrices Les matrices poss` edent 2 dimensions. Elles sont constitu´ ees d’un seul type avec ou non des NA (objet homog` ene). matrix(1:2,1,2) matrice ` a 1 ligne 2 colonnes matrix(0,10,20) matrice de 0 ` a 10 ligne 20 colonnes as.matrix(1:10) matrice unicolonne du vecteur 1:10 diag(1:10) matrice diagonale d’ordre 10 dont les valeurs sont 1:10 diag(10) identit´ e d’ordre 10 S´ election et matrices x[c(6,1,9),] aﬃchage des lignes 6, 1 et 9 x[,c(6,1,9)] aﬃchage des colonnes 6, 1 et 9 x[1,-2] aﬃchage de la ligne 1 sans la colonne 2 x[x[,3]<2,] aﬃchage des lignes dont la colonne 3 a une valeur inf´ erieure ` a 2 Autres op´ erations (matrices) length(x) longueur de x, i.e. son nombre d’´ el´ ements diag(x) extraction de la diagonale de x nrow(x) nombre de lignes de x ncol(x) nombre de colonnes de x dim(x) dimension de x cbind(x,y) concat´ enation par colonne de x ety rbind(x,y) concat´ enation par ligne de x ety qr(x) d´ ecomposition QR de x chol(x) d´ ecomposition de Cholesky de x svd(x) d´ ecomposition en valeur singuli` erex eigen(x) valeurs propres et vecteurs propres de x det(x) d´ eterminant de x solve(x) inversion de x apply(x,1,sum) somme par ligne de x apply(x,2,var) variance par colonne de x colMeans(x) moyenne par colonne de x rowSums(x) somme par ligne de x Listes Les listes sont des objets h´ et´ erog` enes compos´ es d’une collection d’objets homog` enes de longueur pas obligatoirement identiques. list(nomx=x,y) listes ` a 2 ´ el´ ements (ou composantes) x de nom nomx et y sans nom. as.list(1:10) liste ` a 10 ´ el´ ements de longueur 1 Divers sur les listes li[[2]] extraction de la comp. 2 de la liste li li$nomx extraction de la comp. nomx de la liste li dimnames(x) <- noms des lignes et des colonnes list(nomli,nomco) de la matrice x. lapply(li,f) application de la fonction f ` a chacune des composantes de la liste unlist(li) transformation en vecteur de la liste Data-frame Les data-frames sont des objets h´ et´ erog` enes compos´ es d’une collection d’objets homog` enes de longueur identique. data.frame(x) Converti x en data-frame. cbind.data.frame(df,df2) Concat` ene par colonne. names(df) nom des colonnes df[,1] extraction de la colonne 1 df[[1]] extraction de la composante 1 (colonne 1 en g´ en´ eral) df[,"nomcol"] extraction de la colonne nomcol summary(df) r´ esum´ e colone par colonne (min,max,moyenne etc...) Op´ erations sur les data-frame lapply(df,f) application de la fonction f ` a chacune des composantes de la liste apply(df,1,f) application de la fonction f ` a chacune des lignes aggregate(df,li,f) application de la fonction f ` a chacune des modalit´ es de l’int´ eraction des facteurs contenus dans la liste li Objets : question et conversion is.factor(x) renvoie un booleen; vrai si x est un facteur is.matrix(x) de mˆ eme avec une matrice is.vector(x) de mˆ eme avec vecteur as.factor(x) conversion explicite en facteur as.matrix(x) conversion explicite en matrice as.vector(x) conversion explicite en vecteur Entr´ ee sortie df <- read.table("c:/doc.txt",header=T,sep=" ") chargement d’un ﬁchier (nombreuses options) write.table(x,"c:/sortie.txt",row.names=F) exportation de l’objet x dans le ﬁchier Voir aussi scan(), write() source("c:/fichiercommandes.txt") importe et execute les commandes contenues dans le ﬁchier Programmation for (i in vecteur) { listecommandes } boucle sur tous les ´ el´ ements du vecteur while (condition) { listecommandes } boucle tant que la condition est vrai repeat { listecommandes } boucle inﬁnie (coupl´ ee avec l’ordre break pour sortir de la boucle) if (condition) { listecommandes } else { listalternative } Structure conditionnelle Fonction fonction <- function(a,b=1) { listecommandes return(nom1=resultat1,nom2=resultat2) } Fonction avec 2 arguments en entr´ ee a et b. b a comme valeur par d´ efaut 1 renvoyant une liste ` a deux composantes (nomm´ ees nom1 et nom2). fonction(3,1) ou fonction(3) res <- fonction(3,2) appel de la fonction Lois de probilit´ es et nombres al´ eatoires Pour avoir un quantile utiliser le pr´ eﬁxe q. Pour avoir une probabilit´ e utiliser le pr´ eﬁxe p, pour avoir une densit´ e utiliser le pr´ eﬁxe d et pour g´ en´ erer des nombres al´ eatoire utiliser le pr´ eﬁxe r. Lois diponibles : norm, poiss, binom, logis,... qt(0.95,12) quantile ` a 95% d’une loi de student (t) (pr´ eﬁxe q) ` a 12 ddl ppoiss(3,2) probabilit´ e cumul´ ee jusqu’` a 3 d’une loi de poisson (poiss) (pr´ eﬁxe p) df(3,6,30) densit´ e au point 3 d’une loi de ﬁsher (f) (pr´ eﬁxe d) ` a (6,30) ddl rnorm(10,1,2) g´ en´ eration de 10 nombres al´ eatoires (pr´ eﬁxe r) selon une loi normale (norm) de moyenne 1 d’´ ecart type 2 sample(10,1:30) tirage sans remise de 10 nombres parmi les coordonn´ ees du vecteur 1:30 Formules y~x1+x2 y expliqu´ e par x1 et x2 y~x1+x2+x1:x2 y expliqu´ e par x1 et x2 et leur int´ eraction y~x1*x2 raccourci de la pr´ ec´ edente y~x1%in%x2 y expliqu´ e par x1 nid´ e dans x2 y~x1|x2 y expliqu´ e par x1 conditionnellement ` a x2 y~-1+x1 y expliqu´ e par x1 sans moyenne g´ en´ erale (intercept) y~I(x1*x2) y expliqu´ e par la variable r´ esultant du produit x1x2 ; I() prot` ege pour ´ eviter l’interpr´ etation comme x1+x2+x1:x2 y~I(x1>0) y expliqu´ e par la variable binaire 0 quand x1 est n´ egatif ou nul, 1 sinon y~exp(x1*1932) y expliqu´ e par la variable x1 multipli´ e par 1932 et dont on en prend l’exponentielle Graphiques plot(x,y-options-) dessin des points uploads/s3/ rcarte-commandes-r-pdf.pdf