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Instructions de sélection SQL utilisant des données NBA dans R
Instructions de sélection SQL utilisant des données NBA dans R
Salut les gars! Bienvenue dans cette vidéo sur le langage de programmation R. Dans ce didacticiel, nous allons explorer l'exécution d'instructions SELECT à partir de SQL à l'aide de R et travailler avec les données de la NBA (National Basketball Association). Alors, plongeons dedans !
La première chose que nous devons faire est de charger le package SQL. Si vous ne l'avez pas déjà installé, vous pouvez l'installer en exécutant la commande 'install.packages("sqldf")'. Comme je l'ai déjà installé, je vais simplement charger le paquet en utilisant 'library(sqldf)'.
Ensuite, nous allons charger le package 'xlsx', qui nous permet de lire les fichiers Excel. Si vous ne l'avez pas encore installé, vous pouvez le faire avec 'install.packages("xlsx")'. Puisque je l'ai installé, je vais le charger en utilisant 'library(xlsx)'.
Maintenant que nous avons chargé les deux packages, passons à la lecture des données Cavaliers (Cavs). Les Cavs sont une équipe de la NBA, et nous interrogerons les données de leurs joueurs. Pour lire les données d'un fichier Excel, nous utiliserons la fonction 'read.xlsx'. Dans ce cas, les données sont stockées sur mon lecteur C, je vais donc spécifier le chemin du fichier en conséquence. Par exemple, 'C:/Desktop/data.xlsx'. De plus, nous mentionnerons le nom de la feuille comme "Feuille1".
Après avoir lu avec succès les données, nous pouvons examiner la structure de la trame de données « Cavs ». Il se compose de 17 observations (lignes) et de 9 variables (colonnes). Les variables incluent les noms des joueurs, les positions, les tailles, les poids, les dates de naissance, les âges, l'expérience et les écoles fréquentées.
Pour nettoyer les données, nous sélectionnerons des colonnes d'intérêt spécifiques et les stockerons dans un nouveau bloc de données appelé "Cavs_cleaned". Nous exclurons les colonnes 'height' et 'exp', car elles contiennent des problèmes de formatage et ne sont pas pertinentes pour notre analyse.
Maintenant que les données sont nettoyées, nous pouvons commencer à exécuter les instructions SQL SELECT à l'aide de la fonction 'sqldf'. Commençons par sélectionner toutes les colonnes de la table 'Cavs'. Nous utiliserons l'instruction 'SELECT * FROM Cavs' pour récupérer toutes les lignes et colonnes de la table.
Ensuite, nous sélectionnerons uniquement les colonnes 'joueur' et 'école' du tableau 'Cavs'. Cela peut être fait en utilisant l'instruction SQL 'SELECT player, school FROM Cavs'.
Dans la requête suivante, nous sélectionnerons tous les joueurs dont le nom commence par la lettre "I". Nous utiliserons l'instruction SQL 'SELECT * FROM Cavs WHERE player LIKE "I%"' pour y parvenir. Le symbole '%' agit comme un joker, correspondant à tous les caractères qui suivent le 'I' dans les noms de joueurs.
Pour récupérer des informations spécifiques, sélectionnons l'âge et le poids de LeBron James. Nous utiliserons l'instruction SQL 'SELECT age, weight FROM Cavs WHERE player = "LeBron James"' pour obtenir son âge et son poids à partir de la table 'Cavs'.
Maintenant, comptons le nombre de joueurs pour chaque âge unique sur la liste d'équipe. Nous utiliserons l'instruction SQL 'SELECT age, COUNT(age) FROM Cavs GROUP BY age' pour y parvenir. Le résultat affichera chaque âge unique et le nombre de joueurs correspondant.
Pour ordonner les joueurs en fonction de leur âge, nous utiliserons l'instruction SQL 'SELECT player, age FROM Cavs ORDER BY age DESC'. Cela organisera les joueurs du plus âgé au plus jeune en fonction de leur âge.
Enfin, sélectionnons uniquement les gardes (joueurs avec la position 'G') qui ont plus de 28 ans. Nous pouvons y parvenir en exécutant l'instruction SQL 'SELECT player, position, age FROM Cavs WHERE position = "G" AND age > 28 '.
Dans la prochaine partie de la vidéo, nous allons effectuer des opérations de filtrage et d'agrégation de données sur le roster Cavs. Alors plongeons-y.
Commençons par sélectionner tous les joueurs dont le poids est supérieur à 220 livres. Nous pouvons y parvenir en utilisant la clause SQL WHERE. Voici le code :
heavy_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE weight > 220")
En exécutant cette requête, nous récupérons une nouvelle trame de données appelée heavy_players qui contient les informations des joueurs dont le poids dépasse 220 livres. Vous pouvez explorer davantage ce bloc de données pour analyser les résultats.
Passons maintenant à l'agrégation des données. Nous calculerons l'âge moyen des joueurs sur la liste des Cavs. Voici comment procéder :
average_age <- SQLDF("SELECT AVG(age) AS average_age FROM Cavs")
L'exécution de cette requête nous donne un résultat avec l'âge moyen de tous les joueurs dans la variable average_age. Vous pouvez l'imprimer ou l'utiliser pour d'autres calculs.
Ensuite, trouvons le poids maximum parmi les joueurs. Nous pouvons utiliser la fonction SQL MAX() à cette fin :
max_weight <- SQLDF("SELECT MAX(weight) AS max_weight FROM Cavs")
Cette requête récupère le poids maximum de la table Cavs et le stocke dans la variable max_weight.
Maintenant, filtrons les données pour sélectionner les joueurs dont l'âge est compris entre 25 et 30 ans. Voici le code :
young_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs WHERE age BETWEEN 25 AND 30")
L'exécution de cette requête crée un nouveau bloc de données appelé young_players qui contient les informations des joueurs dans la tranche d'âge spécifiée.
Enfin, trions les joueurs en fonction de leur taille par ordre croissant :
sorted_players <- SQLDF("SELECT * FROM Cavs ORDER BY height ASC")
En exécutant cette requête, nous obtenons un bloc de données nommé sorted_players qui contient les joueurs triés par leur taille dans l'ordre croissant.
Cela conclut notre démonstration des requêtes SQL utilisant le langage de programmation R sur les données NBA Cavs. J'espère que vous avez trouvé cette vidéo informative et utile. Si vous avez des questions ou des suggestions, veuillez me le faire savoir dans la section commentaires ci-dessous. N'oubliez pas d'aimer, de partager et de vous abonner pour rester à jour avec plus de tutoriels de programmation R. Merci d'avoir regardé, et je vous verrai dans la prochaine vidéo !
Twitter Mining Extraire des tweets dans R
Twitter Mining Extraire des tweets dans R
Hé, les gars, et bienvenue dans cette vidéo sur l'exploitation de Twitter avec notre propre outil. Ici, je suis sur un site Web appelé Medium.com, où j'ai écrit un article pour vous aider à créer votre propre compte de développeur Twitter et à commencer à extraire des tweets à l'aide de RStudio. Dans cette vidéo, nous allons passer en revue les étapes décrites dans l'article, afin que vous puissiez commencer vous-même à miner Twitter. Je m'assurerai d'inclure le lien vers l'article dans la description ci-dessous, afin que vous puissiez le lire et le suivre.
Parlons d'abord des prérequis. Pour commencer, vous aurez besoin de RStudio et d'un compte d'application Twitter. De plus, vous aurez besoin d'un compte de développeur Twitter. L'article fournit des instructions détaillées sur la configuration de votre application Twitter, alors assurez-vous de le consulter. Une fois ces comptes configurés, nous pouvons passer aux étapes suivantes.
Ensuite, nous devons installer et charger les packages R nécessaires. L'article répertorie les packages spécifiques dont vous aurez besoin pour ce processus. Assurez-vous de les installer et de les charger dans RStudio avant de continuer.
Après cela, nous allons configurer l'authentification Twitter. Encore une fois, l'article fournit des instructions étape par étape sur la façon de procéder. Suivez les directives pour authentifier votre environnement RStudio avec l'API Twitter. Ce processus d'authentification est crucial pour accéder aux données de Twitter.
Enfin, nous allons extraire les tweets en utilisant la fonction de recherche Twitter. Dans la vidéo, nous utiliserons un environnement RStudio préconfiguré, nous n'aurons donc pas besoin de passer par l'ensemble du processus de configuration. Nous pouvons exécuter directement la fonction de recherche Twitter.
La fonction de recherche Twitter prend quelques paramètres. Tout d'abord, nous spécifions la chaîne de recherche, qui représente le mot-clé ou le sujet que nous voulons rechercher. Nous définissons également le nombre de lignes ou de tweets que nous voulons récupérer, et la langue des tweets. Dans la vidéo, l'exemple recherche les tweets NBA.
Une fois que nous exécutons la fonction de recherche Twitter, elle récupère le nombre spécifié de tweets liés aux critères de recherche donnés. La vidéo affiche trois tweets récupérés. Nous pouvons modifier les critères de recherche pour explorer différents sujets, tels que les Jeux olympiques d'hiver ou le film "Black Panther". La fonction de recherche Twitter nous permet d'extraire des tweets et de les analyser plus en détail.
En enregistrant les tweets extraits dans un fichier CSV ou texte, vous pouvez effectuer diverses analyses, y compris l'analyse des sentiments. Par exemple, vous pouvez analyser le sentiment des gens envers Bitcoin ou tout autre sujet d'intérêt.
Cela conclut notre démonstration de la fonction de recherche sur Twitter et les bases de l'extraction de Twitter à l'aide de RStudio. Si vous avez trouvé cette vidéo utile, faites-le moi savoir dans les commentaires ci-dessous. N'oubliez pas d'aimer, de partager et de vous abonner à ma chaîne pour plus de vidéos sur l'exploitation minière Twitter. Merci d'avoir regardé, et je vous verrai dans la prochaine vidéo !
Analyse des sentiments Programmation R
Analyse des sentiments Programmation R
Salut les gars, et bienvenue dans cette vidéo sur le langage de programmation Art. Dans cette vidéo, nous allons explorer un sujet passionnant : l'analyse des sentiments. L'analyse des sentiments est le processus d'identification et de catégorisation informatique des opinions exprimées dans un texte. Elle nous permet de déterminer si l'attitude de l'écrivain envers le sujet est négative, neutre ou positive. Alors allons-y et commençons !
La première chose que nous devons faire est d'installer le package nécessaire pour l'analyse des sentiments. Vous pouvez utiliser la commande install.packages("our sentiment") pour installer le package requis. Comme je l'ai déjà installé, je vais ignorer l'exécution de cette commande. Ensuite, nous allons charger le package "our sentiment" en utilisant la fonction library(our sentiment).
Le package "our sentiment" fournit plusieurs fonctions utiles. L'un d'eux s'appelle calculate_total_presence_sentiment. Nous allons utiliser cette fonction pour analyser un vecteur de phrases textuelles. Dans cet exemple, j'utiliserai les phrases suivantes : "Ceci est un bon texte", "Ceci est un mauvais texte", "Ceci est un très mauvais texte" et "C'est horrible". Après avoir entré le vecteur et exécuté la commande, nous pouvons observer que trois des phrases ont un sentiment négatif, tandis qu'une seule a un sentiment positif.
Maintenant, pour déterminer quelle phrase correspond à quel sentiment, nous pouvons utiliser la fonction calculate_sentiment. En copiant la commande précédente et en l'exécutant à nouveau, nous obtenons une correspondance claire entre le texte et son sentiment. Dans ce cas, "Ceci est un bon texte" est classé comme positif.
Si vous préférez les valeurs numériques au lieu des étiquettes de sentiment, vous pouvez utiliser la fonction calculate_score. En copiant et en exécutant la commande, on obtient les scores correspondants pour chaque phrase. Dans cet exemple, toutes les phrases ont un score négatif de -1.
J'espère que vous avez trouvé cette vidéo sur l'analyse des sentiments dans le langage de programmation Art intéressante. Si vous avez des questions ou des commentaires, veuillez les laisser ci-dessous. N'oubliez pas d'aimer, de vous abonner et de partager cette vidéo si vous l'avez trouvée utile. Merci d'avoir regardé, et je vous verrai dans la prochaine vidéo !
Comment installer R et installer R Studio. Comment utiliser R studio | Programmation R pour débutants
Comment installer R et installer R Studio. Comment utiliser R studio | Programmation R pour débutants
Dans cette vidéo, nous discuterons du processus de téléchargement et d'installation de R. De plus, nous couvrirons le téléchargement et l'installation de RStudio, ainsi qu'une brève introduction sur la façon de l'utiliser. Si vous souhaitez apprendre la programmation R, vous êtes au bon endroit. Cette chaîne YouTube propose une large gamme de vidéos de programmation R, couvrant divers sujets.
Commençons par le téléchargement et l'installation de R. C'est un processus relativement simple, mais il est important de savoir où le trouver. Pour télécharger R, vous devez visiter le site Web du projet R (r-project.org). Une fois que vous êtes sur le site Web, cliquez sur l'option "Télécharger R". Vous serez ensuite invité à choisir votre emplacement de téléchargement. Par exemple, si vous êtes en Irlande, vous pouvez sélectionner l'option Irlande. Puisque vous utilisez un Apple Mac, choisissez l'option de téléchargement de R pour Mac. Assurez-vous de télécharger la dernière version. Une fois le téléchargement terminé, installez R comme n'importe quelle autre application logicielle.
Après avoir téléchargé et installé R, je vous recommande de télécharger et d'installer RStudio. À mon avis, RStudio est la meilleure plate-forme pour écrire du code R. Pour obtenir RStudio, visitez le site Web de RStudio et cliquez sur l'option "Télécharger RStudio". Vous pouvez télécharger et installer la version gratuite de RStudio, car les versions payantes sont principalement destinées à une utilisation en entreprise. Choisissez la plate-forme appropriée pour votre ordinateur (dans ce cas, Mac). Une fois le téléchargement terminé, installez RStudio comme n'importe quelle autre application logicielle.
Lorsque vous lancez RStudio, vous serez accueilli par l'interface RStudio. Pour vous aider à vous familiariser avec elle, abordons brièvement les quatre quadrants de l'interface. En haut à gauche, vous trouverez l'éditeur de code, où vous écrivez votre code R. Dans cet exemple, j'ai écrit une seule ligne de code. Lorsque vous exécutez le code, il apparaîtra dans le quadrant inférieur gauche appelé la console. Si le code génère une sortie, elle sera également affichée dans la console.
Pour exécuter le code, sélectionnez simplement la ligne et appuyez sur "Commande + Entrée" sur un Mac (le raccourci peut varier sur un PC). Vous verrez le code exécuté dans la console. Pour zoomer sur l'un des quadrants, vous pouvez utiliser des raccourcis clavier tels que "Shift + Control + 1" pour vous concentrer sur le code ou "Shift + Control + 0" pour afficher les quatre quadrants.
En passant au quadrant supérieur droit, vous trouverez l'environnement. C'est là que les objets et les fonctions créés pendant votre session R seront affichés. Les objets peuvent être créés en affectant des données à une variable. Par exemple, en affectant le résultat de la lecture d'un fichier CSV à la variable "mydata", on crée un objet. Pour zoomer sur l'environnement, utilisez le raccourci "Maj + Control + 8".
Enfin, le quadrant inférieur droit contient divers onglets, tels que "Fichiers", "Plots", "Packages" et "Aide". L'onglet "Fichiers" vous permet de naviguer sur votre disque dur et d'accéder aux fichiers et dossiers. L'onglet "Tracés" affiche tous les tracés ou visualisations générés pendant votre session R. L'onglet "Packages" permet d'installer et de gérer des packages supplémentaires qui étendent les fonctionnalités de R. Nous aborderons les packages plus en détail dans une autre vidéo. Enfin, l'onglet "Aide" est une ressource précieuse lorsque vous avez besoin d'informations sur des fonctions ou des commandes spécifiques. En saisissant un nom de fonction précédé d'un point d'interrogation, tel que « ?t.test », vous pouvez accéder à des informations détaillées et à des exemples.
Avec cette brève introduction à RStudio, vous devriez vous sentir à l'aise pour télécharger et installer à la fois R et RStudio. Il y a beaucoup plus à apprendre, et dans la vidéo suivante, nous aborderons l'importation de données, l'installation de packages, l'exécution d'analyses de base et le démarrage d'un projet. Restez à l'écoute pour plus de contenu passionnant. N'oubliez pas de vous abonner à cette chaîne et de cliquer sur la cloche de notification pour recevoir des mises à jour sur les futures vidéos.
Programmation R pour débutants - Pourquoi devriez-vous utiliser R
Programmation R pour débutants - Pourquoi devriez-vous utiliser R
R, le langage de programmation gratuit et open-source, a acquis une immense popularité et est devenu un outil inestimable dans l'analyse des données et l'analyse statistique. Dans cette vidéo, nous allons explorer pourquoi R est de plus en plus préféré aux alternatives coûteuses disponibles dans le commerce comme SPSS, Stata et SAS.
L'une des principales raisons de la popularité de R est sa rentabilité. Étant gratuit et open-source, R offre un ensemble robuste de fonctionnalités et de capacités sans avoir besoin de licences coûteuses. Cette accessibilité a entraîné une migration importante des utilisateurs d'autres progiciels vers R, comme l'indiquent les tendances en cours dans la communauté de l'analyse des données.
Bien que R soit un langage de programmation, ce qui peut sembler intimidant pour certains, il est en fait assez accessible. La vidéo rassure les téléspectateurs sur le fait que l'utilisation de R n'est ni difficile ni effrayante. En fait, il est relativement intuitif et peut être facilement appris, grâce au support abondant disponible auprès de la vaste communauté R.
L'un des principaux avantages de l'utilisation du code dans l'analyse des données est la reproductibilité. En documentant et en partageant votre analyse sous forme de code, d'autres peuvent reproduire précisément vos résultats et comprendre les étapes que vous avez suivies pour arriver à ces conclusions. Cela favorise la transparence et facilite la collaboration, permettant aux autres d'examiner, de suggérer des améliorations ou d'identifier les erreurs potentielles dans l'analyse. En revanche, les systèmes pointer-cliquer manquent de ce niveau de transparence et de collaboration.
De plus, l'analyse basée sur le code est non seulement reproductible mais également hautement répétable. Si vous acquérez des données supplémentaires à l'avenir, vous pouvez simplement réexécuter l'analyse en exécutant le code, y compris le nettoyage, la manipulation et l'analyse des données. Cela garantit que l'ensemble de votre flux de travail peut être répété sans effort, offrant cohérence et efficacité.
L'un des aspects les plus excitants de R étant un langage open source est le grand nombre de packages disponibles pour des tâches d'analyse de données spécifiques. Ces packages, créés par des développeurs du monde entier, répondent à un large éventail de défis analytiques et peuvent être librement installés et utilisés dans R. La vidéo met en évidence l'abondance de ces packages, qui se comptent par milliers, ce qui étend encore la fonctionnalité et la polyvalence de R pour divers besoins d'analyse de données.
R excelle également dans la visualisation des données et les capacités graphiques. La vidéo souligne qu'à cet égard, R surpasse tout autre package disponible. Les riches outils de visualisation de R permettent la création de graphiques et de tracés informatifs et visuellement attrayants, améliorant l'exploration et la présentation des données.
Pour illustrer que l'utilisation d'un langage de programmation comme R n'est pas difficile, la vidéo fournit une courte démonstration. Il présente un cadre de données simple appelé "amis", affichant des variables telles que l'âge et la taille. Grâce à la démonstration, les téléspectateurs voient comment l'application de fonctions à des objets dans R permet des opérations simples telles que le calcul de moyennes, le tracé d'histogrammes et l'examen de corrélations. Cela sert à démystifier les craintes ou les idées fausses sur l'écriture de code et démontre qu'il s'agit d'un processus accessible et gérable.
En conclusion, la popularité croissante de R en tant qu'outil d'analyse de données et d'analyse statistique peut être attribuée à sa rentabilité, sa reproductibilité, sa répétabilité, son vaste écosystème de packages, ses puissantes capacités de visualisation et sa relative facilité d'utilisation. La série de vidéos vise à guider les téléspectateurs à travers divers aspects de R, en commençant par l'installation et en progressant vers l'analyse des données, la manipulation, la visualisation et même des sujets avancés comme l'apprentissage automatique et l'IA. En suivant le contenu de la chaîne, les téléspectateurs peuvent se lancer dans leur voyage pour apprendre et tirer parti de l'immense potentiel de R pour leurs efforts d'analyse de données.
Comment importer des données et installer des packages. Programmation R pour les débutants.
Comment importer des données et installer des packages. Programmation R pour les débutants.
Bienvenue à nouveau dans la série de vidéos de programmation SPAR, où nous vous expliquerons comment démarrer avec la programmation R. Dans cette vidéo particulière, nous allons nous concentrer sur la création d'un projet et fournir une explication de ce qu'un projet implique. De plus, nous couvrirons l'importation de données, l'installation de packages et la manipulation de données. À la fin de cette session, notre objectif est que vous vous sentiez habilité à effectuer des tâches en programmation R. Alors, commençons.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la programmation R, vous êtes au bon endroit. Sur cette chaîne YouTube, nous proposons des didacticiels de programmation R complets couvrant un large éventail de sujets. À ce stade, en supposant que vous avez déjà installé R et RStudio, examinons l'environnement RStudio.
Lorsque vous ouvrez RStudio, vous remarquerez quatre quadrants. Si vous n'êtes pas familier avec cet environnement, nous avons une vidéo dédiée qui le présente, alors n'hésitez pas à le vérifier. Pour l'instant, concentrons-nous sur le démarrage. En haut à gauche, vous trouverez un menu déroulant avec diverses options pour commencer. Nous discuterons de chacune de ces options en détail dans de futures vidéos. Cependant, pour l'instant, nous vous suggérons de commencer par créer un projet.
Pour démarrer un projet, cliquez sur le bouton "Créer un projet" situé juste à gauche. La création d'un projet est essentielle car elle permet d'organiser votre script, vos données et vos sorties en un seul endroit. R saura où localiser vos données et stockera soigneusement tous les fichiers liés au projet dans un répertoire de travail. Cela s'avérera avantageux au fur et à mesure de votre progression. Par conséquent, nous vous recommandons fortement de cliquer sur le bouton "Nouveau projet" chaque fois que vous démarrez un projet dans R.
En cliquant sur le bouton "Nouveau projet", vous verrez des options pour créer un nouveau répertoire et nommer votre projet. Par exemple, nommons le projet "Tester un" et cliquez sur "Créer un projet". R créera alors un projet, et vous pouvez le trouver en bas à droite de l'interface RStudio. Simultanément, sur votre disque dur, un dossier nommé "Test One" sera créé. Si vous accédez à ce dossier, vous verrez une icône représentant le projet. Si vous ouvrez RStudio dans ce dossier et cliquez sur l'icône du projet, R s'ouvrira avec tous les scripts, données et sorties associés à ce projet en un seul endroit. Il crée un environnement de travail ordonné et organisé que vous apprécierez sans aucun doute.
Voyons maintenant comment importer des données dans R. Revenez au dossier sur votre disque dur qui a été créé lorsque vous avez démarré le projet. Coupez et collez les données que vous souhaitez importer dans ce dossier. Une fois que vous avez placé les données dans le dossier, il est temps d'utiliser votre code pour récupérer et importer automatiquement les données dans R. De cette façon, lorsque vous exécuterez votre code, les données seront facilement disponibles en tant qu'objet et vous n'aurez pas à vous soucier de les importer manuellement à plusieurs reprises.
Évitez d'utiliser des options telles que "Importer un jeu de données" dans RStudio car elles ne sont pas aussi efficaces. Au lieu de cela, nous vous montrerons comment incorporer l'importation de données dans votre code. Voici un exemple d'extrait de code qui importe des données :
my_data <- read.csv("filename.csv")
Dans ce code, nous utilisons la fonction read.csv pour importer des données à partir d'un fichier CSV. Vous pouvez importer des données à partir de différents formats de fichiers, tels qu'Excel ou SPSS, mais pour plus de simplicité, concentrons-nous sur les fichiers CSV pour l'instant. Après l'exécution de ce code, les données seront stockées en tant qu'objet my_data dans l'environnement R.
Pour afficher les données importées, vous pouvez utiliser des fonctions telles que head, tail ou view. Par exemple:
head(my_data) # displays the first six rows of the data
tail(my_data) # displays the last six rows of the data
Ces fonctions vous permettent d'inspecter la structure et le contenu de vos données. La fonction head affiche les premières lignes de vos données, tandis que la fonction tail affiche les dernières lignes. Cela peut être utile pour obtenir un aperçu rapide de l'ensemble de données et vérifier qu'il a été importé correctement.
Une fois que vous avez importé vos données, vous souhaiterez peut-être effectuer certaines tâches de manipulation de données. R fournit un riche ensemble de fonctions et de packages pour la manipulation des données. Un package couramment utilisé est dplyr, qui fournit un ensemble de fonctions pour les tâches de manipulation de données telles que le filtrage, la sélection de colonnes, le tri et l'agrégation de données.
Pour installer le package dplyr, vous pouvez utiliser le code suivant :
install.packages("dplyr")
Après l'installation, vous devez charger le package dans votre session R à l'aide de la fonction de bibliothèque :
library(dplyr)
Vous pouvez maintenant commencer à utiliser les fonctions fournies par le package dplyr pour la manipulation des données. Voici un exemple de filtrage de lignes en fonction d'une condition :
filtered_data <- my_data %>%
filter(column_name == "some_value")
Dans ce code, filtered_data ne contiendra que les lignes de my_data où la colonne nommée column_name a la valeur "some_value". Ce n'est qu'un exemple, et le package dplyr offre de nombreuses autres fonctions pour manipuler et transformer des données.
N'oubliez pas de sauvegarder fréquemment votre script R pour garder une trace de votre code et de vos modifications. Vous pouvez enregistrer votre script en cliquant sur l'icône du disque dans le coin supérieur gauche de l'éditeur de script RStudio ou en utilisant le raccourci Ctrl+S (ou Cmd+S sur macOS).
En conclusion, dans cette vidéo, nous avons couvert les bases de la création d'un projet dans RStudio, de l'importation de données dans R à l'aide de code et de la manipulation de données à l'aide du package dplyr. Ce sont des concepts fondamentaux qui formeront la base de votre parcours de programmation R.
Dans la prochaine vidéo, nous explorerons la visualisation de données dans R et apprendrons à créer des tracés et des graphiques perspicaces. Restez à l'écoute pour des tutoriels de programmation R plus passionnants !
Comment importer des données d'Excel dans R studio. Programmation R pour débutants
Comment importer des données d'Excel dans R studio. Programmation R pour débutants
Salut les gens d'Internet ! Bienvenue dans notre programmation 101. C'est là que vous avez découvert que R n'est pas seulement puissant et utile, mais aussi amusant et facile à utiliser. Dans cette vidéo, nous allons parler de la façon d'obtenir des données d'Excel dans R. Dans une vidéo précédente, j'ai expliqué comment vous pouvez enregistrer un fichier en tant que fichier CSV (valeurs séparées par des virgules) et l'importer à l'aide de la lecture fonction .csv. Cependant, dans cette vidéo, nous allons nous concentrer sur l'obtention de données directement d'Excel vers R, même dans des cas compliqués où les données peuvent se trouver dans un onglet séparé ou situées dans un endroit non standard de la feuille de calcul. Nous couvrirons tout et je terminerai cette vidéo en trois minutes environ, alors restez avec moi si vous voulez en savoir plus sur la programmation R.
Si vous êtes intéressé par la programmation R, vous êtes au bon endroit. Sur cette chaîne YouTube, nous créons des vidéos de programmation sur tout ce qui concerne R. Alors, plongeons dans le sujet de l'obtention de données d'Excel vers R.
Pour commencer, considérons ce que nous voulons réaliser. Si nous avons une feuille de calcul Excel, notre objectif est d'importer ces données dans R en tant qu'objet que nous pouvons utiliser pour l'analyse, la visualisation, etc. Il y a plus d'une façon d'accomplir cette tâche.
Tout d'abord, si vous regardez en haut à droite de l'interface Excel, vous trouverez une option "Importer depuis Excel". En cliquant dessus, vous ouvrirez un écran où vous pourrez naviguer jusqu'à l'emplacement du fichier Excel. De même, vous pouvez également cliquer sur l'icône Excel en bas à droite de l'interface RStudio pour accéder au même écran, qui affiche l'emplacement du fichier.
Cet outil peut être utile si vous n'êtes pas familier avec l'écriture de code pour importer des données dans R. Il fournit une interface graphique pour vous aider à importer des données depuis Excel. Cependant, au lieu de cliquer sur le bouton « Importer » dans l'outil, il est préférable de cliquer sur la petite icône en haut à droite, juste au-dessus de la section de code. Cela copiera le code nécessaire pour importer les données dans R. Ensuite, vous pouvez coller ce code dans votre script R pour une personnalisation et un contrôle supplémentaires.
Examinons de plus près les options disponibles dans cet outil. En haut, vous spécifiez l'emplacement du fichier Excel. L'outil fournit un aperçu des données, vous permettant de voir à quoi elles ressembleront lorsqu'elles seront importées dans R. Vous pouvez modifier le type de variable de chaque colonne à l'aide des menus déroulants. Par exemple, vous pouvez spécifier si une colonne doit être traitée comme des données alphanumériques ou numériques.
En bas à gauche, vous pouvez définir le nom de l'objet de données importé dans R. Par défaut, R attribuera un nom basé sur le nom du fichier Excel. Vous pouvez également choisir la feuille que vous souhaitez importer si le fichier Excel contient plusieurs feuilles. De plus, vous pouvez spécifier une plage dans la feuille de calcul et le nombre maximal de lignes à importer. L'option "Ignorer" vous permet d'exclure certaines variables du processus d'importation.
Un point important à noter est que R utilise la première ligne de la feuille de calcul comme nom de colonne par défaut. Cependant, si vous décochez l'option "Première ligne comme noms", R attribuera ses propres noms aux variables.
Si vous souhaitez afficher les données importées immédiatement après l'importation, vous pouvez cocher l'option "Afficher les données". Cependant, il est généralement plus pratique d'importer les données directement dans votre script R, puis de les afficher à l'aide des fonctions de R.
Examinons maintenant de plus près le code généré par l'outil. Lorsque vous collez le code dans votre script R, il inclura généralement une ligne qui charge le package readxl à l'aide de la bibliothèque ou de la fonction require. Ce package fournit la fonction read_excel, qui est utilisée pour importer les données Excel dans R. L'extrait de code ressemblera à ceci :
library(readxl)
my_data <- read_excel(file = "path/to/your/file.xlsx", sheet = "sheet_name", range = "A1:E10", na = "NA")
Dans le code, nous chargeons d'abord le package readxl à l'aide de la fonction de bibliothèque. Ce package contient la fonction read_excel qui nous permet de lire des fichiers Excel.
Ensuite, nous créons un objet appelé my_data pour stocker les données importées. Vous pouvez choisir n'importe quel nom pour cet objet.
Dans la fonction read_excel, nous fournissons plusieurs arguments. L'argument file spécifie le chemin d'accès à votre fichier Excel. Vous devez fournir le chemin de fichier correct ici.
L'argument feuille vous permet de spécifier le nom de la feuille que vous souhaitez importer. Si votre fichier Excel comporte plusieurs feuilles et que vous souhaitez importer une feuille spécifique, indiquez son nom ici. Vous pouvez également utiliser le numéro d'index de la feuille à la place.
L'argument de plage est facultatif et vous permet de spécifier une plage dans la feuille à importer. Par exemple, "A1:E10" importerait les données de la cellule A1 vers E10. Si vous ne spécifiez pas de plage, la feuille entière sera importée.
L'argument na est utilisé pour spécifier la représentation des valeurs manquantes. Dans ce cas, nous le définissons sur "NA", qui est la représentation des valeurs manquantes par défaut dans R. Vous pouvez la personnaliser en fonction de la manière dont vos valeurs manquantes sont représentées dans le fichier Excel.
Une fois que vous avez collé le code dans votre script R, vous pouvez l'exécuter pour importer les données. Les données importées seront stockées dans l'objet my_data et vous pourrez poursuivre votre analyse de données, votre visualisation ou toute autre opération que vous devez effectuer.
Il convient de noter qu'il existe des arguments et des options supplémentaires que vous pouvez explorer pour la fonction read_excel. Vous pouvez vous référer à la documentation de la fonction en tapant ?read_excel dans la console R, qui fournira plus de détails sur les options disponibles.
Si vous êtes sérieux au sujet de l'apprentissage de l'analyse des données et que vous souhaitez explorer davantage la programmation R, je vous encourage à vous abonner à cette chaîne et à cliquer sur la cloche de notification pour recevoir des mises à jour sur les futures vidéos.
J'espère que cette explication vous aidera à comprendre comment importer des données d'Excel dans R à l'aide du package readxl. Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas !
Programmation R pour les débutants. Manipulez les données à l'aide du tidyverse : sélectionnez, filtrez et faites muter.
Programmation R pour les débutants. Manipulez les données à l'aide du tidyverse : sélectionnez, filtrez et faites muter.
Bienvenue à notre programmation 101 ! Dans ce cours, vous découvrirez que R est non seulement puissant et utile, mais aussi amusant et relativement facile à utiliser. Alors, restez avec moi alors que nous plongeons dans le monde de la programmation R.
Cette vidéo fait partie de notre série de programmation pour débutants, où nous nous concentrons sur les fondamentaux. Dans cette vidéo particulière, je vais vous apprendre à accéder aux ensembles de données existants et à les utiliser dans R. R est fourni avec divers ensembles de données que vous pouvez utiliser pour mettre en pratique vos compétences en matière de manipulation, d'analyse et de statistiques de données.
Pour commencer, je veux que vous reproduisiez l'analyse que je vais vous guider dans cette vidéo. Vous pouvez accéder à l'ensemble de données et suivre à la maison. La pratique pratique est la meilleure façon d'apprendre.
Avant de commencer, assurons-nous que les packages nécessaires sont installés. Dans ce cas, nous utiliserons le package "tidyverse". Si vous ne l'avez pas encore installé, vous ne devez le faire qu'une seule fois. Cependant, pour chaque nouvelle session, vous devrez charger le package à l'aide des fonctions require ou library. Exécutons la bibliothèque de commandes (tidyverse) pour charger le package.
Maintenant que le paquet est chargé, continuons. Nous travaillerons avec le jeu de données Star Wars, qui est l'un des jeux de données supplémentaires fournis avec le package "tidyverse". Pour voir une liste de tous les ensembles de données disponibles dans R, vous pouvez utiliser la fonction data(). Tapez simplement data() et appuyez sur Entrée.
Dans cette analyse, nous nous intéressons à l'exploration de la santé des personnages des films Star Wars. En tant que médecin, une façon d'évaluer la santé consiste à examiner l'indice de masse corporelle (IMC), qui est calculé en divisant la masse en kilogrammes par la taille en mètres au carré. Nous voulons étudier s'il existe une différence d'IMC entre les hommes et les femmes. De plus, nous nous concentrerons sur les personnages humains et exclurons les droïdes de notre analyse.
Commençons l'analyse. Nous allons utiliser l'opérateur pipe %>% du package "tidyverse", qui nous permet d'enchaîner plusieurs opérations. Chaque ligne de code représente une étape de notre analyse.
Tout d'abord, nous allons préciser que nous travaillons avec le jeu de données Star Wars en utilisant l'opérateur pipe. L'ensemble de données contient de nombreuses variables, mais nous ne voulons travailler qu'avec un sous-ensemble d'entre elles. Pour simplifier l'ensemble de données, nous pouvons utiliser la fonction select () pour choisir des variables spécifiques. Dans notre cas, nous nous intéressons aux variables « sexe », « masse », « taille » et « espèce ». Le code sera sélectionné (sexe, masse, taille, espèce).
Ensuite, nous voulons filtrer les caractères non humains de l'ensemble de données. Nous pouvons utiliser la fonction filter() pour y parvenir. Nous précisons que nous voulons inclure uniquement les observations où l'espèce est égale à "humain". Le code sera filter(species == "human").
Après avoir filtré l'ensemble de données, nous pouvons avoir des valeurs manquantes que nous souhaitons supprimer. Dans cette vidéo, nous n'aborderons pas les détails de la gestion des données manquantes. Utilisons donc la fonction na.omit() pour supprimer toutes les lignes avec des valeurs manquantes. Le code sera na.omit().
Maintenant, nous devons convertir la variable de hauteur de centimètres en mètres. Nous pouvons utiliser la fonction mutate() pour créer une nouvelle variable ou en modifier une existante. Nous allons diviser la hauteur par 100 pour la convertir en mètres. Le code sera muté (hauteur = hauteur / 100).
Enfin, nous voulons calculer l'IMC pour chaque personnage. Nous utiliserons à nouveau la fonction mutate() pour créer une nouvelle variable appelée "BMI". La formule de calcul de l'IMC est masse/taille^2. Le code sera
mutate(BMI = mass / height^2)`.
À ce stade, nous avons préparé notre ensemble de données et calculé l'IMC pour chaque personnage. Maintenant, concentrons-nous sur la comparaison de l'IMC entre les hommes et les femmes dans l'univers Star Wars. Pour ce faire, nous devons regrouper les données par sexe, puis résumer l'IMC moyen pour chaque groupe.
À l'aide de l'opérateur pipe, nous allons enchaîner une autre opération. Nous utiliserons la fonction group_by() pour regrouper les données par la variable "sexe". Le code sera group_by(gender).
Ensuite, nous utiliserons la fonction resume() pour calculer l'IMC moyen au sein de chaque groupe de sexe. Nous allons créer une nouvelle variable appelée "average BMI" en utilisant le code resume(average_BMI = mean(BMI)).
Maintenant, si nous exécutons l'intégralité du code ensemble, nous obtiendrons le tableau récapitulatif affichant l'IMC moyen pour les hommes et les femmes dans l'univers Star Wars.
Pour résumer notre analyse :
Dans le tableau récapitulatif, vous pouvez observer que l'IMC moyen pour les femmes dans l'univers Star Wars est de 22, tandis que pour les hommes, il est de 26. Cela suggère qu'en moyenne, les hommes ont un IMC légèrement plus élevé, ce qui indique une tendance au surpoids. .
Je vous encourage à suivre cette analyse, étape par étape, sur votre propre ordinateur en utilisant l'ensemble de données Star Wars. La pratique pratique renforcera votre compréhension des concepts de programmation R. N'hésitez pas à laisser un commentaire dans la description ci-dessous pour partager votre expérience avec l'analyse.
N'oubliez pas que l'apprentissage de la programmation R est un voyage passionnant et que chaque analyse que vous effectuez améliorera vos compétences. Restez à l'écoute pour plus de contenu engageant dans notre série Programmation 101.
Types de données dans la programmation R
Types de données dans la programmation R
Bienvenue dans notre tutoriel Programmation 101 ! Aujourd'hui, nous allons nous plonger dans le sujet des types de données. Comprendre les différents types de données est crucial pour une programmation efficace. Bien qu'il en existe de nombreux types, nous nous concentrerons sur les cinq plus importants. Nous aborderons également brièvement d'autres types. De plus, nous apprendrons comment changer le type de données d'une variable dans R et explorerons comment ajouter des niveaux à un facteur. Alors, restez avec nous et plongeons dedans !
Si vous êtes ici pour en savoir plus sur la programmation R, vous êtes au bon endroit. Sur cette chaîne YouTube, nous fournissons des vidéos de programmation complètes couvrant un large éventail de sujets. Dans ce didacticiel, nous aborderons quatre principaux types de données : le nom, la taille, l'âge et le poids.
Le premier type est "nom", qui représente des données nominales. Dans R, nous le catégorisons comme un type de données caractère car il se compose de texte. Le type suivant est "hauteur", qui est également une donnée catégorique, mais qui a un ordre spécifique. Dans R, nous appelons cela des données ordinales et nous les représentons comme un facteur. Les facteurs nous permettent d'attribuer différents niveaux à la variable.
Passant à autre chose, nous avons "l'âge", qui est un nombre entier. Dans R, nous le classons comme un type de données entier. Enfin, nous avons le "poids", qui peut être n'importe quelle valeur numérique entre des nombres entiers. Dans R, nous considérons cela comme une variable numérique.
Pour examiner la structure de notre bloc de données, qui est un objet nommé "amis" dans notre environnement, nous pouvons utiliser la fonction str(). En exécutant str(friends), nous pouvons afficher la structure de notre trame de données dans la console. R fournit des informations sur le type de données de chaque variable dans la trame de données. Nous remarquons que la variable "nom" est correctement identifiée en tant que caractère, mais que "taille", "âge" et "poids" sont respectivement classés en caractères et en chiffres.
Pour changer le type de données de la variable "height" de caractère en facteur, nous utilisons la fonction as.factor(). Le code friends$height <- as.factor(friends$height) convertira la variable "height" en un facteur et mettra à jour le bloc de données en conséquence.
De même, si nous voulons changer le type de données de la variable "age" en entier, nous pouvons utiliser la fonction as.integer(). Le code friends$age <- as.integer(friends$age) convertira la variable "age" en entier.
Maintenant, concentrons-nous sur l'ajout de niveaux à la variable "hauteur". Par défaut, R attribue des niveaux à une variable factorielle par ordre alphabétique. Cependant, si nous voulons changer l'ordre, nous pouvons utiliser la fonction niveaux(). Par exemple, pour définir les niveaux de "taille" comme "court", "moyen" et "grand", nous pouvons utiliser le code niveaux(amis$hauteur) <- c("court", "moyen", "grand ").
Une fois que nous avons exécuté le code, nous pouvons relancer la commande str(friends) pour vérifier les modifications. Maintenant, nous pouvons observer que la variable "taille" est un facteur avec des niveaux "petit", "moyen" et "grand", comme nous l'avions prévu.
En plus des quatre types discutés, il existe un autre type de données important appelé "logique". Une variable logique peut être utilisée pour stocker des valeurs vrai/faux. Nous pouvons utiliser des opérations logiques pour comparer des variables et générer de nouvelles variables logiques basées sur la comparaison.
Par exemple, nous pouvons créer une nouvelle variable logique nommée "old" pour déterminer si les individus de notre base de données ont plus de 23 ans. En utilisant le code friends$old <- friends$age > 23, nous comparons la variable "age" avec la valeur 23 et affectez le résultat à la "vieille" variable.
En examinant la classe de la variable "old" à l'aide de class(friends$old), nous pouvons confirmer qu'il s'agit bien d'une variable logique.
Tout au long de ce didacticiel, nous avons couvert les cinq types de données les plus importants : caractères, facteurs, entiers, numériques et logiques. Ces types serviront de base à votre parcours d'analyse de données. Cependant, gardez à l'esprit qu'il existe d'autres types de données, telles que les données d'heure et de date, que nous explorerons dans les prochaines vidéos.
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Programmation R pour les débutants : renommer les variables et réorganiser les colonnes. Nettoyage et manipulation des données.
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Bienvenue à nouveau, les passionnés! Dans le didacticiel d'aujourd'hui, nous allons nous plonger dans le sujet passionnant du renommage et de la réorganisation des colonnes dans R. C'est super facile, alors restez dans les parages et préparez-vous à améliorer vos compétences en programmation R. Si vous êtes passionné par l'apprentissage de la programmation R, vous êtes au bon endroit. Notre chaîne YouTube couvre un large éventail de sujets de programmation, vous fournissant des informations et des didacticiels précieux.
Pour démontrer le processus, nous utiliserons l'ensemble de données Star Wars. Cet ensemble de données est parfait pour pratiquer et suivre les étapes que je vais vous montrer aujourd'hui. Commençons par obtenir le jeu de données Star Wars sur votre ordinateur afin que vous puissiez suivre étape par étape.
Si vous ne l'avez pas déjà fait, vous devrez installer le package tidyverse. Ce package est une puissante collection de packages R conçus pour la manipulation et l'analyse de données. Une fois installé, vous pouvez utiliser la fonction library() ou require() pour charger le package tidyverse et accéder à ses fonctionnalités. Le package tidyverse comprend le jeu de données Star Wars, que nous utiliserons.
Créons un nouvel objet appelé SW pour travailler avec le jeu de données Star Wars. Nous utiliserons l'opérateur d'affectation (<-) pour affecter le jeu de données Star Wars à l'objet SW. Cela nous permet d'apporter des modifications et d'expérimenter sans modifier l'ensemble de données d'origine. Appuyez sur Entrée pour exécuter le code, et si vous cliquez sur l'objet SW dans l'environnement, vous verrez l'ensemble de données affiché.
Maintenant, l'une des caractéristiques fantastiques du tidyverse est l'opérateur pipe %>%, qui nous permet d'enchaîner les opérations ensemble. Nous l'utiliserons pour sélectionner des colonnes spécifiques dans l'ensemble de données. Par exemple, disons que nous ne voulons que les colonnes pour le nom, la hauteur et la masse. Nous pouvons utiliser la fonction select() et spécifier les noms de colonne que nous désirons. Appuyez sur Entrée pour exécuter le code, et si vous cliquez sur l'objet SW, vous remarquerez qu'il ne contient plus que les colonnes sélectionnées.
Si nous voulions inclure des colonnes supplémentaires, nous pouvons les ajouter dans la fonction select(). Par exemple, si nous voulions ajouter la colonne sexe, nous pourrions modifier le code pour sélectionner (nom, masse, taille, sexe). De cette façon, l'ensemble de données résultant inclurait les colonnes spécifiées dans l'ordre que nous avons fourni.
Maintenant, disons que nous voulons donner aux colonnes des noms différents. C'est là que la fonction rename() est utile. En utilisant l'opérateur pipe %>%, nous pouvons enchaîner les opérations ensemble. Nous allons commencer par spécifier le nouveau nom que nous voulons attribuer à une colonne, suivi du signe =, puis du nom de la colonne d'origine. Par exemple, renommons la colonne "masse" en "poids". En exécutant le code, vous verrez que le nom de la colonne a été modifié en conséquence dans l'ensemble de données SW.
De cette manière, vous pouvez facilement renommer les colonnes et même modifier leur ordre dans l'ensemble de données à l'aide de la fonction select(). L'opérateur de tube %>% permet un déroulement fluide des opérations, améliorant la lisibilité et l'efficacité de votre code.
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