Bases & syntaxe
Assignation de variable
x <- 5
Pour déclarer et initialiser une variable.
Commentaires
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Structures de données
Vecteur
v <- c(1, 2, 3, 4)
Pour créer un vecteur (une collection ordonnée d'éléments du même type).
Matrice
m <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2)
Pour créer une matrice (une tableau rectangulaire de données).
Data frame
df <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c('x', 'y', 'z'))
Pour créer un data frame (un tableau à deux dimensions avec des colonnes de types différents).
Fonctions & méthodes essentielles
Appliquer une fonction à un vecteur
v <- v * 2
Pour appliquer une opération simple à chaque élément d'un vecteur.
Sélectionner des éléments
subset(df, a > 1)
Pour sélectionner les lignes qui correspondent à certaines conditions dans un data frame.
Patterns courants
Boucle for
for (i in 1:5) {
print(i)
}
Pour effectuer une itération sur une séquence de valeurs.
Boucle while
i <- 1
while (i <= 5) {
print(i)
i <- i + 1
}
Pour exécuter un bloc de code tant qu'une condition est vraie.
Opérations avancees
Filtrage avec la fonction filter()
library(dplyr)
df_filtered <- df %>% filter(a > 1)
Pour filtrer les données en utilisant des critères spécifiques.
Agrégation avec la fonction summarize()
df_summary <- df %>% group_by(b) %>% summarize(mean_a = mean(a))
Pour calculer des statistiques sur des groupes de données.
Debugging & outils
Utiliser print() pour déboguer
print(x)
Pour afficher la valeur d'une variable pendant le débogage.
Utiliser browser() pour entrer en mode debug
browser()
Pour mettre le code en pause et explorer son état à un moment donné.