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Initiation courte à R

 

Le but de ces deux demi-journées d'initiation courte est d'installer R, Rstudio et Rcmdr sur un ordinateur, portable ou non, puis de vérifier que vous arrivez à réaliser les premières manipulations et calculs statistiques simples sur vos données à vous. On trouvera donc ici à la fois des considérations conceptuelles et des informations techniques, le tout devrait permettre de savoir réaliser concrétement des petites analyses et des tracés graphiques simples tout en sachant s'adapter et progresser seul(e). La programmation R ne sera pas abordée mais on montrera comment écrire et exécuter des petits scripts (ensembles de commandes).

Pour que cette page soit facile à lire et à relire, tout est présenté sous forme de questions et réponses.

 

Table des matières cliquable

  1. Installation de R

  2. Installation de Rstudio

  3. Installation de Rcmdr

  4. Lecture de fichiers Excel

  5. Utilisation de l'aide

  6. Gestion de packages

  7. Calculs en colonnes

  8. Réalisation de graphiques

  9. Lecture de fichiers-texte

10. Création de variables

11. Fusion de données

12. Calculs par sous-groupes

13. Automatisation de commandes

 

Il est possible d'afficher toutes les solutions via ?solutions=1 et de les masquer avec ?solutions=0.

 

1. Installation de R

Comment installer R sur un portable ?

Solution :  

Pour installer R sur un portable, comme sur un ordinateur fixe, il suffit de se rendre sur le site officiel nommé CRAN et de télécharger l'exécutable correspondant au système d'exploitation souhaité (Windows, MacOs, Unix). Pour Linux (Ubuntu), une page dédiée explique comment installer R via sudo apt-get. Pour Windows, l'exécutable est à l'adresse http://cran.r-project.org/bin/windows/base/.

La version courante en octobre 2014 est R 3.1 et l'exécutable fait environ 54 Mo.

Sous Windows, une fois R installé, on dispose d'une icone comme celle ci-dessous pour l'exécuter :


               non su

 

2. Installation de Rstudio

Faut-il installer Rstudio ? Si oui, comment faire pour l'installer ?

Solution :  

A notre avis, il faut installer Rstudio car l'interface standard de R est bien trop minimale. Là encore, il y a juste un exécutable à télécharger et à exécuter pour installer Rstudio à l'adresse http://www.rstudio.com/.

La version courante en octobre 2014 est Rstudio 0.98 et l'exécutable fait environ 52 Mo.

Une fois Rstudio installé, on dispose d'une icone comme celle ci-dessous pour l'exécuter :


               non su

Pour les utilisateurs de Windows, si l'icone de Rstudio n'est pas sur le bureau, il suffit de créer un raccourci vers Démarrer/Programmes/Rstudio/Rstudio.exe pour l'obtenir.

 

3. Installation de Rcmdr

Faut-il installer Rcmdr ? Si oui, comment faire pour l'installer ?

Et comment l'utiliser ensuite ? Faut-il l'utiliser dans RStudio ou en dehors de RStudio ?

Solution :  

A notre avis, il faut installer Rcmdr quand on débute avec R car cela fournit des menus cliquables, ce qui est bien pratique et rassurant. Par contre, au bout d'un moment, si on veut réaliser des manipulations plus sophistiquées et pour profiter de toutes les options et subtilités de R, il faut apprendre à s'en passer.

Rcmdr est un package. Il faut l'installer à partir de R (ou Rstudio). En cas de souci, il y a une page Web pour son installation mais elle est en anglais, ce qui peut en déranger certain(e)s. En fait, il suffit juste d'exécuter l'instruction install.packages("Rcmdr",dependencies=TRUE) dans une session R. Il est possible que R demande le nom d'un serveur-miroir de R, comme dans la copie-d'écran ci-dessous :


               non su               non su

Le plus simple alors est sans doute de choisir un miroir français à Lyon.

Il est possible de définir ce miroir directement dans la commande d'installation, par exemple en écrivant :

   install.packages("Rcmdr",dependencies=TRUE,repos="http://cran.univ-lyon1.fr/")

Cette installation de package se fait une fois pour toutes. Le package Rcmdr une fois installé est disponible pour chaque session de R, il suffit juste de le charger via la commande 

   library("Rcmdr")

On doit alors voir le menu de Rcmdr apparaitre, qui ressemble à


               non su


               non su

En ce qui concerne l'utilisation de Rcmdr, on peut l'utiliser seul avec l'interface standard de R ou l'utiliser dans Rstudio, c'est au choix.

Si on dispose d'un portable avec un petit écran, utiliser Rcmdr directement sous R est sans doute suffisant et plus agréable à utiliser.

 

4. Lecture de fichiers Excel

Comment lire le fichier Excel exemple1.xls qui ne contient qu'une feuille de calcul ?

Comment lire la deuxième feuille de calcul du fichier Excel exemple2.xls ?

On essaiera de réaliser les lectures avec et sans Rcmdr, dans l'ordre qui vous parait le plus simple.

Est-ce plus compliqué avec des fichiers .xlsx comme exemple3.xlsx et exemple4.xlsx ?

Solution :  

4.1 Lecture de fichiers XLS avec le package gdata

Pour lire un fichier Excel de type xls la fonction read.xls() du package gdata est suffisante.

Voici le code à écrire :


     # chargement du package gdata     
          
     library(gdata)     
          
     # lecture du fichier Excel qui ne contient qu'une seule feuille de calcul     
          
     xmp1 <- read.xls("exemple1.xls",encoding="latin1",row.names=1)     
          
     # taille des données     
          
     cat(" dimensions (lignes,colonnes) : ",dims(xmp1),"\n")     
          
     # affichage du début des données     
          
     cat("voici les premières lignes\n")     
     print(head(xmp1))     
          
     # affichage de la fin des données     
          
     cat("voici les dernières lignes\n")     
     print(tail(xmp1))     
          
     # nature des colonnes     
          
     cat("voici les colonnes et leur nature\n")     
     print(cbind(sapply(X = xmp1,FUN = class)))     
          

Et son résultat :


     dimensions (lignes,colonnes) :  20 x 8     
          
     voici les premières lignes     
          CODESEXE AGE PROF CODEETUD REGI USAG  SEXE    ETUDES     
     M001        1  62    1        2    2    3 Femme      Bepc     
     M002        0  60    9        3    4    1 Homme       Bac     
     M003        1  31    9        4    4    1 Femme Supérieur     
     M004        1  27    8        4    1    1 Femme Supérieur     
     M005        0  22    8        4    1    2 Homme Supérieur     
     M006        1  70    4        1    1    1 Femme  Primaire     
          
     voici les dernières lignes     
          CODESEXE AGE PROF CODEETUD REGI USAG  SEXE    ETUDES     
     M015        1  48    1        2    3    1 Femme      Bepc     
     M016        1  50    1        1    4    2 Femme  Primaire     
     M017        0  49    7        4    4    1 Homme Supérieur     
     M018        1  44    1        1    2    1 Femme  Primaire     
     M019        1  21    8        4    2    2 Femme Supérieur     
     M100        1  48    9        4    2    0 Femme Supérieur     
          
     voici les colonnes et leur nature     
     CODESEXE "integer"     
     AGE      "integer"     
     PROF     "integer"     
     CODEETUD "integer"     
     REGI     "integer"     
     USAG     "integer"     
     SEXE     "factor"     
     ETUDES   "factor"     
          

Si malheureusement au lieu de la lecture du fichier Excel vous voyez un message d'erreur comme  


 Erreur dans library("gdata") : aucun package nommé 'gdata' n'est trouvé.

Cela signifie que le package gdata n'est pas installé. Comme pour le package Rcmdr il suffit de l'installer avec la commande  :


   install.packages("gdata",dependencies=TRUE,repos="http://cran.univ-lyon1.fr/")

Si par contre le message d'erreur est  


   unable to locate valid Perl interpreter

   perl executable not found

cela signifie que le langage et logiciel Perl n'est pas installé sur votre machine, ce qui est fréquent. Et comme le package gdata utilise Perl pour lire les fichiers Excel, il y a un souci. Nous vous conseillons pour résoudre ce problème de télécharger la version gratuite nommée Active Perl à l'adresse http://www.activestate.com/activeperl. Une fois le fichier téléchargé (environ 26 Mo) et exécuté, il faut fermer Rstudio et le relancer avant de pouvoir profiter de Perl dans Rstudio. Vous n'avez bien sûr absolument pas besoin de connaitre Perl, il doit simplement être installé.

Il y a des options de lecture comme verbose et stringsAsFactors dans la fonction read.xls() qui sont parfois utiles. Voici comment les utiliser :


     # chargement du package gdata     
          
     library(gdata)     
          
     # lecture du fichier Excel qui ne contient qu'une seule feuille de calcul     
     # on utilise les options verbose et stringsAsFactors     
          
     xmp1opt <- read.xls(     
       xls="exemple1.xls",     
       encoding="latin1",     
       row.names=1,     
       verbose=TRUE,     
       stringsAsFactors=FALSE     
     ) # fin de read.xls     
          
     # taille des données     
          
     cat(" dimensions (lignes,colonnes) : ",dims(xmp1opt),"\n")     
          
     # affichage du début des données     
          
     cat("voici les premières lignes\n")     
     print(head(xmp1opt))     
          
     # affichage de la fin des données     
          
     cat("voici les dernières lignes\n")     
     print(tail(xmp1opt))     
          
     # nature des colonnes     
          
     cat("voici les colonnes et leur nature\n")     
     print(cbind(sapply(X = xmp1opt,FUN = class)))     
          

Et leur résultat :


     Using perl at C:\Perl\bin\perl.exe     
     Using perl at C:\Perl\bin\perl.exe     
          
     Converting xls file     
         “exemple1.xls”     
     to csv  file     
         “C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\Rtmp2XuhM8\filec4c7dad1e9f.csv”     
     ...     
          
     Executing '     
       "C:\Perl\bin\perl.exe"     
       "C:/Program Files/R/R-3.1.1/library/gdata/perl/xls2csv.pl"     
       "exemple1.xls"     
       "C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\Rtmp2XuhM8\filec4c7dad1e9f.csv" "1"     
     '...     
          
     Loading 'exemple1.xls'...     
     Done.     
          
     Orignal Filename: exemple1.xls     
     Number of Sheets: 1     
          
     Writing sheet number 1 ('elf_xls') to file 'C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\Rtmp2XuhM8\filec4c7dad1e9f.csv'     
     Minrow=0 Maxrow=20 Mincol=0 Maxcol=8     
       (Ignored 0 blank lines.)     
          
     0     
          
     Done.     
          
     Reading csv file  “C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\Rtmp2XuhM8\filec4c7dad1e9f.csv” ...     
     Done.     
          
     dimensions (lignes,colonnes) :  20 x 8     
          
     voici les premières lignes     
          CODESEXE AGE PROF CODEETUD REGI USAG  SEXE    ETUDES     
     M001        1  62    1        2    2    3 Femme      Bepc     
     M002        0  60    9        3    4    1 Homme       Bac     
     M003        1  31    9        4    4    1 Femme Supérieur     
     M004        1  27    8        4    1    1 Femme Supérieur     
     M005        0  22    8        4    1    2 Homme Supérieur     
     M006        1  70    4        1    1    1 Femme  Primaire     
          
     voici les dernières lignes     
          CODESEXE AGE PROF CODEETUD REGI USAG  SEXE    ETUDES     
     M015        1  48    1        2    3    1 Femme      Bepc     
     M016        1  50    1        1    4    2 Femme  Primaire     
     M017        0  49    7        4    4    1 Homme Supérieur     
     M018        1  44    1        1    2    1 Femme  Primaire     
     M019        1  21    8        4    2    2 Femme Supérieur     
     M100        1  48    9        4    2    0 Femme Supérieur     
          
     voici les colonnes et leur nature     
     CODESEXE "integer"     
     AGE      "integer"     
     PROF     "integer"     
     CODEETUD "integer"     
     REGI     "integer"     
     USAG     "integer"     
     SEXE     "character"     
     ETUDES   "character"     
          

On remarquera que du coup les colonnes SEXE et ETUDES n'ont pas été lues et comprise de la même façon :(avant c'était des facteurs, maintenant ce sont des simples chaines de caractères.

Pour lire une feuille particulière, il faut utiliser l'option sheet soit ici, pour la feuille 2 qui est nommée partie 2 :


     # chargement du package gdata     
          
     library(gdata)     
          
     # lecture de feuille 2 du fichier Excel     
          
     xmp2 <- read.xls(     
       xls="exemple2.xls",     
       encoding="latin1",     
       row.names=1,     
       stringsAsFactors=FALSE,     
       sheet=2     
     ) # fin de read.xls     
          
     # taille des données     
          
     cat(" dimensions (lignes,colonnes) : ",dims(xmp2),"\n")     
          
     # on peut aussi utiliser le nom de la feuille     
          
     xmp2autre <- read.xls(     
       xls="exemple2.xls",     
       encoding="latin1",     
       row.names=1,     
       stringsAsFactors=FALSE,     
       sheet="partie 2"     
     ) # fin de read.xls     
          
     # vérification de l'égalité entre les deux lectures     
          
     if (identical(xmp2,xmp2autre)) {     
       cat("égalité des deux lectures\n")     
     } else {     
       cat("les des deux lectures ne sont pas identiques\n")     
     } # fin de si     
          

     dimensions (lignes,colonnes) :  10 x 8     
          
     égalité des deux lectures     
          

4.2 Lecture de fichiers XLS avec le package Rcmdr

Pour commencer à utiliser le package Rcmdr il faut le charger avec la commande :


   library("Rcmdr")  

Il y a de fortes chances que le premier chargement de Rcmdr affiche un message comme


   Le package XLConnect n'est pas installé. Voulez-vous l'installer ?

ou un panneau comme


               non su

Il faut alors répondre OUI afin de pouvoir lire les fichiers Excel avec Rcmdr qui, vous l'avez compris, utilise le package XLConnect pour ces lectures. XLConnect utilise lui-même Java à travers le package rJava, mais comme pour Perl, vous n'avez bien sûr absolument pas besoin de connaitre Java, il doit simplement être installé.

Si Rcmdr a démarré, son système de menus est visible et il faut utiliser le menu Données/Importer des données pour lire les données Excel comme ci-dessous :


               non su

Rcmdr demande alors un nom de dataset c'est-à-dire le nom d'une variable pour les données. On peut par exemple saisir elf et si (cela arrive sur certains ordinateurs) Rcmdr demande de choisir une "table" dans une petite fenêtre qui apparait, il faut choisir la table elf.xls.

Pour connaitre le nom des variables de ce jeu de données, il est ensuite possible d'utiliser le menu Données, sous-menu Jeu de données actif, sous-sous-menu Variables du jeu de données actif mais il faut reconnaitre que taper directement et "Soumettre" names(elf) est beaucoup plus court à écrire ! On peut aussi cliquer sur le bouton Visualiser pour voir les données dans une fenêtre séparée...

4.3 Lecture de fichiers XLSX

Ce qui a été dit au-dessus s'applique tel-quel : les deux packages gdata et XLConnect lisent aussi bien les fichiers XLS que XLSX.

En cas de souci avec la lecture de fichier XLSX, il ne faut pas hésiter à les ouvrir en de hors de R, Rstudio et Rcmdr avec Microsoft Office ou Open Office et les sauvegarder au format XLS ou CSV.

 

5. Utilisation de l'aide

trouver de l'aide et de la documentation sur les fonctions de R  ? Et sur les packages ?

Où trouver de l'aide sur Rcmdr ? Et sur Rstudio ? En français ?

Solution :  

Si on veut de l'aide sur une fonction particulière, il suffit de taper help(topic="f") ou, plus simplement, help("f")f est le nom de la fonction. Par exemple, si on cherche à réaliser un calcul de moyenne tronquée, comme mean est le nom de la fonction qui calcule les moyennes, on tape help("mean") pour voir les paramètres de mean() et leur explication. Si on tape example("mean"), au lieu de l'aide, on a des exemples d'utilisation.

La fonction help() permet aussi d'avoir de l'aide sur les packages. Par exemple help(package="gdata") affiche la page d'aide du package gdata.

Pour des documentations plus fournies, il y a la page des documents du CRAN qui contient de nombreux documents en anglais puis dans de nombreuses autres langues à la rubrique Other Languages (soit en gros une dizaine de livres R en français gratuits et au format PDF).

R a pris tellement d'ampleur depuis le début des années 2010 qu'il suffit de rechercher cran software avec google pour trouver de nombreuses aides. En particulier, nous conseillons le texte de C. Jost dont une copie locale est ici.

On trouve bien sûr des vidéos sur R en France, notamment à Rennes mais aussi chez nos amis suisses  : installer-et-lancer-rcmdr.

Le package Rcmdr, en plus de ses fichiers au CRAN dispose de sa propre page : http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/.

Il est par contre un peu plus difficile de trouver de la documentation sur Rstudio en français, mais en cherchant, on trouve par exemple cette présentation de 2012 et cette présentation de 2013 qui devraient suffire pour nos révisions...

On peut aussi utiliser l'aide intégérée à chacun des logiciels avec le menu Aide ou Help (en anglais).

Pour ceux et celles qui préfèrent utiliser un navigateur pour afficher les pages d'aide, on peut aussi taper


   help.start() 

Ensuite, toute demande d'aide via la fonction help() vient s'afficher dans le navigateur.

 

6. Gestion de packages

Comment installer un package, comme le package beanplot ?

Et si un package requiert d'autres packages, comment faire pour l'installer ?

Comment charger en mémoire un package ? Et comment le retirer de la mémoire ? Comment lister les objets d'un package dont les données d'exemples du package ? Comment obtenir l'aide sur un package ?

Solution :  

On installe un package avec la fonction install.packages() du package utils. On peut installer plusieurs packages d'un coup avec le paramètre pkgs, spécifier l'endroit où télécharger le package avec le paramètre repos, indiquer s'il faut charger les packages liés avec le paramètre dependencies... Voici quelques exemples d'utilisation que vous pouvez copier/coller :


   install.packages(pkgs="beanplot")

   install.packages(pkgs=c("beanplot","gdata"),repos="http://cran.univ-lyon1.fr/")

   install.packages( 
       pkgs=c("beanplot","gdata"), 
       repos="http://cran.univ-lyon1.fr/", 
       dependencies=TRUE 
   ) # fin de install.packages 

Pour désinstaller un package, on utilise la fonction remove.packages() du même package utils :


   remove.packages(pkgs="beanplot")

On charge un package en mémoire avec la fonction library() du package base et on le retire avec la fonction detach() de ce même package base.


     library(beanplot)     
          
     print(head(beanplot))     # OK, le package a été chargé en mémoire     
          
     detach(package:beanplot)     
          
     print(head(beanplot))     # erreur, le package n'est plus en mémoire     
          

     > library(beanplot)     
          
     > print(head(beanplot))     
     1 function (..., bw = "SJ-dpi", kernel = "gaussian", cut = 3, cutmin = -Inf,     
     2     cutmax = Inf, grownage = 10, what = c(TRUE, TRUE, TRUE, TRUE),     
     3     add = FALSE, col, axes = TRUE, log = "auto", handlelog = NA,     
     4     ll = 0.16, wd = NA, maxwidth = 0.8, maxstripline = 0.96,     
     5     method = "stack", names, overallline = "mean", beanlines = overallline,     
     6     horizontal = FALSE, side = "no", jitter = NULL, beanlinewd = 2,     
          
     > detach(package:beanplot)     
          
          
     > print(head(beanplot))     
       Erreur dans head(beanplot) :     
       erreur d'évaluation de l'argument 'x' lors de la sélection     
       d'une méthode pour la fonction 'head' :     
       Erreur : objet 'beanplot' introuvable     
          

Avec la fonction data() du package utils on peut lister les données présentes en mémoire ou dans un package. Par exemple :


   data(package="gdata")

Pour connaitre tous les objets d'un package, et donc en particulier les fonctions du package, il faut passer par la fonction ls() du package base :


   ls("package:gdata")

Attention : avant d'utiliser ls pour connaitre les objets du package, il faut d'abord charger le package car sinon on obtient le message d'erreur suivant :


 # essai de ls("package:beanplot") 
 # alors que le package beanplot n'est pas chargé en mémoire 

 > ls("package:beanplot") 
 aucun élément du nom de "package:beanplot" dans la liste de recherche

Comme indiqué à la question précédente, la fonction help() permet d'afficher l'aide sur un package. Par exemple help(package="gdata") affiche la page d'aide du package gdata.

Pour gérer des packages avec Rstudio, il faut utiliser l'onglet packages du panneau inférieur droit (dans la configuration originale) :


               non su

On peut cliquer sur un package installé pour le charger, utiliser le bouton Install pour installer un package :


               non su

Pour charger un package avec Rcmdr, il faut aller dans le menu Outils sous-menu Charger des paquets.


               non su

Il est alors possible de choisir un ou plusieurs paquets (packages) dans le panneau qui apparait. Pour une sélection multiple, il faut utiliser la touche CTRL en même temps qu'on effectue un clic droit.


               non su

A notre connaissance, il n'est rien prévu pour installer un package avec Rcmdr.

 

7. Calculs en colonnes

Comment calculer les moyennes pour les trois premières colonnes quantitatives du fichier Excel her.xls puis trier ces moyennes par ordre décroissant ?

Le détail des données Health Exam Results est à l'adresse HER.

On pourra commencer par utiliser Rcmdr avant d'écrire une solution qui ne passe pas par des clic-souris.

Solution :  

7.1 Avec Rcmdr

On commence par lire et charger les données comme à l'exercice 4 via le menu Données, sous-menu Importer des données, sous-sous-menu depuis un fichier Excel, Access ou dBase. On nomme her ces données :


               non su

Ensuite, on clique sur le bouton Visualiser pour voir les données.


               non su

Dans la fenêtre qui apparait, les deux premières colonnes, IDEN et SEXE ne sont visiblement pas quantitatives. Les trois premières colonnes quantitatives sont donc AGE, TAILLE et POIDS (mais on ne connait pas les unités).


               non su

Pour calculer les moyennes, on passe par le menu Statistiques, sous-menu Résumés, sous-sous-menu Statistiques descriptives. Là, dans le panneau de Statistiques générales qui apparait, il faut sélectionner nos trois variables AGE, TAILLE et POIDS. C'est un peu compliqué parce qu'il faut faire une sélection multiple et parce que les variables sont rangées par ordre alphabétique. On commence donc par faire un clic gauche sur AGE puis on utilise l'ascenseur jusqu'à voir la variable POIDS et là on appuie sur la touche Ctrl en même temps qu'on fait un clic gauche sur POIDS. On recommence ensuite avec la variable TAILLE. Les trois variables sont alors sélectionnées.


               non su

Attention : il ne faut pas tout de suite appuyer sur le bouton OK car comme on ne veut que la moyenne, il faut cliquer sur l'onglet Statistiques et décocher tous les calculs autres que Moyenne.


               non su

On peut enfin appuyer sur le bouton OK et obtenir les moyennes demandées.

Malheureusement RCmdr ne dispose d'aucun moyen de trier les moyennes.

7.2 Sans passer par Rcmdr, solution naive

Puisqu'on connait le nom des variables, on peut calculer nos trois moyennes avec trois appels successifs à la fonction mean(). Nous montrons au passage différentes façons d'accéder aux variables :


     # chargement du package gdata afin d'utiliser la fonction read.xls()     
          
     library("gdata")     
          
     # lecture du fichier Excel "her.xls" dans la variable her     
          
     her <- read.xls("her.xls")     
          
     # calcul de la moyenne de l'age via le nom de la variable     
          
     moyAge <- mean(her$AGE)     
          
     # calcul de la moyenne du poids via le numéro de la variable     
          
     moyPoids <- mean(her[,5]) # car poids est la variable numéro 5     
          
     # calcul de la moyenne de la taille     
     # on utilise with() pour accéder aux données     
          
     moyTaille <- with(her,mean(TAILLE))     
          
     # on forme un vecteur avec ces moyennes avec la fonction c()     
          
     moyennes <- c(moyAge, moyPoids, moyTaille)     
          
     # on affiche ce vecteur dans cet ordre     
          
     cat(" voici les moyennes :")     
     print( moyennes )     
          
     # puis on l'affiche par ordre décroissant     
          
     cat(" voici les moyennes décroissantes :")     
     print( sort(moyennes,decreasing=TRUE) )     
          
          

      voici les moyennes : 34.35 72.2925 167.04     
      voici les moyennes décroissantes : 167.04 72.2925  34.35     
          

Le tri des moyennes est assuré par la fonction sort() du package base avec le paramètre decreasing pour obtenir l'ordre décroissant. Comme ce n'est pas très lisible, il vaudrait mieux nommer les éléments du vecteur des moyennes comme suit :


     # on forme un vecteur avec les moyennes avec la fonction c()     
          
     moyennes <- c(moyAge, moyPoids, moyTaille)     
          
     # on nomme ce vecteur afin de s'y retrouver     
          
     names(moyennes) <- c("AGE","POIDS","TAILLE")     
          
     # on affiche ce vecteur dans cet ordre     
          
     cat(" voici les moyennes :\n")     
     print( moyennes )     
          
     # puis on l'affiche par ordre décroissant     
          
     cat(" voici les moyennes décroissantes :\n")     
     print( sort(moyennes,decreasing=TRUE) )     
          
          

      voici les moyennes :     
          AGE    POIDS   TAILLE     
      34.3500  72.2925 167.0400     
          
      voici les moyennes décroissantes :     
       TAILLE    POIDS      AGE     
     167.0400  72.2925  34.3500     
          

7.3 Sans passer par Rcmdr, solution plus évoluée

Les instructions précédentes sont relativement simples à écrire mais peu pratiques si le nombre de variables est important. Voici donc une solution plus générale. On commence par extraire les données qui nous intéressent avant d'utiliser la fonction apply() du package base sur les colonnes (dimension 2) avec la fonction mean comme paramètre :


     # extraction des données     
          
     her_selection <- her[ , c("AGE","TAILLE","POIDS") ]     
          
     # calcul des moyennes par colonne avec apply     
          
     apply(X = her_selection, MARGIN = 2,FUN = mean)     
          

          AGE   TAILLE    POIDS     
      34.3500 167.0400  72.2925     
          

On remarquera que le vecteur résultat est nommé, ce qui est très lisible.

7.4 Deux remarques pour conclure

Le tri sur les moyennes n'a ici aucun sens. Si on avait utilisé des unités, on aurait eu une moyenne de 34.35 ans pour l'age et 167.04 cm pour la taille. Les comparer est vraiment stupide, mais si vous avez fait ce tri, c'est que vous suivez aveuglément ce cours alors que les statistiques demande à réfléchir...

Même en admettant que le tri sur les moyennes ait un sens, rien ne prouve que les données sont "correctes". Il serait prudent d'afficher au moins le minimum et le maximum des variables pour s'assurer qu'il n'y a pas de donnée aberrante, par exemple comme ceci :


     # extraction des données     
          
     her_selection <- her[ , c("AGE","TAILLE","POIDS") ]     
          
     # calcul par colonne avec apply     
          
     res <- apply(X = her_selection, MARGIN = 2,FUN =  function(x) return( c(min(x),mean(x),max(x))))     
          
     # rappel des calculs     
          
     row.names(res) <- c("min","moyenne","max")     
          
     # rappel des unités     
          
     unites <- c("ans","cm","kg")     
          
     # affichage     
          
     print( rbind( round(res),unites),quote=FALSE,right=TRUE )     
          

             AGE TAILLE POIDS     
     min      12    145    43     
     moyenne  34    167    72     
     max      73    194   116     
     unites  ans     cm    kg     
          

C'est pourquoi R fournit une fonction summary() dans le package base afin de connaitre un peu les données, fonction que Rcmdr propose dans le menu Statistiques, sous-menu Résumés, sous-sous-menu Jeu de données actif mais attention là encore parce que Rcmdr ne sait pas distinguer les variables qualitatives des variables quantitatives et vient calculer la moyenne du code-sexe !


     # extraction des données     
          
     her_selection <- her[ , c("AGE","TAILLE","POIDS") ]     
          
     # résumé avec summary     
          
     summary( her_selection )     
          

           AGE            TAILLE          POIDS     
      Min.   :12.00   Min.   :144.8   Min.   : 42.80     
      1st Qu.:23.75   1st Qu.:160.2   1st Qu.: 61.20     
      Median :32.00   Median :168.0   Median : 73.00     
      Mean   :34.35   Mean   :167.0   Mean   : 72.29     
      3rd Qu.:42.50   3rd Qu.:173.5   3rd Qu.: 81.38     
      Max.   :73.00   Max.   :193.5   Max.   :116.10     
          

 

8. Réalisation de graphiques

Comment tracer des boxplots pour la colonne AGE en fonction de la colonne SEXE dans le fichier Excel nommé exemple1.xls ?

On essaiera d'utiliser d'abord Rcmdr puis R en direct.

Solution :  

Rcmdr nomme boite de dispersion ce que nous appelons (avec d'autres) boxplot. Pour les tracer avec Rcmdr, après avoir chargé les données, on passe par le menu Graphes, sous-menu Boîte de dispersion. On clique alors sur la variable AGE puis on clique sur le bouton Graphe par groupe et on sélectionne ensuite SEXE dans le panneau qui apparait.


               non su

Il ne reste plus qu'à cliquer sur Ok pour voir les boxplots, qu'on peut ensuite exporter au format graphique que l'on veut :


               non su

Remarque : Rcmdr ne permet pas d'utiliser de couleur dans les boxplots. Par contre on peut se servir du code fourni par Rcmdr et de l'aide pour faire un graphique plus "clean" :


     # réalisation du boxplot de AGE en fonction de SEXE     
     # pour les données du fichier exemple1.xls     
          
     # chargement du package gdata afin d'utiliser la fonction read.xls()     
          
     library("gdata")     
          
     # lecture du fichier Excel "exemple1.xls" dans la variable xmp1     
          
     xmp1 <- read.xls("exemple1.xls")     
          
     # réalisation du boxplot     
          
     boxplot(     
       formula=AGE~SEXE,     
       data=xmp1,     
       col="yellow",     
       ylim=c(0,100),     
       xlab="SEXE",     
       ylab="AGE",     
       main="EXEMPLE 1"     
     ) # fin de boxplot     
          

               non su

 

9. Lecture de fichiers-texte

Comment lire les fichiers-texte exemple3.txt et exemple4.txt ?

On essaiera d'utiliser d'abord Rcmdr puis R en direct.

Solution :  

Pour le fichier exemple3.txt, il n'y a aucun problème avec la lecture sous Rcmdr. Il suffit de passer par le menu Données, sous-menu Importer des données, sous-sous-menu depuis un fichier-texte, le presse-papier ou une URL. Cela est du au fait que par défaut R (et donc Rcmdr) ignore les lignes vides et que le symbole dièse est le symbole de commentaire (une ligne de commentaire est ignorée à la lecture).

La lecture en direct avec R est tout aussi immédiate via la fonction read.table() du package utils : il n'y a que les noms de colonne en ligne 1 à préciser comme option de lecture (header=TRUE).


     # lecture du fichier exemple3.txt sachant que :     
     # - on dispose du nom des colonnes comme première ligne de données     
     # - il y a des lignes vides     
     # - il y a des commentaires (lignes qui commencent par #)     
          
     xmp3 <- read.table(file="exemple3.txt",header=TRUE)     
          
     print(xmp3)     
          

Par contre, pour le fichier exemple4.txt, Rcmdr dans ses options de lecture ne permet pas de préciser qu'il faut ignorer les lignes qui commencent par une étoile. On peut préciser que la virgule indique les décimales mais ce n'est pas suffisant : Rcmdr ne peut donc pas lire ce fichier-texte.


               non su

Nous allons donc réaliser cette lecture en direct avec R avec les bonnes valeurs de paramètres :


     # lecture du fichier exemple4.txt sachant que :     
     # - on dispose du nom des colonnes comme première ligne de données     
     # - une étoile indique une ligne de commentaire     
     # - la virgule indique les décimales     
          
     xmp4 <- read.table(     
       file="exemple4.txt",     
       header=TRUE,     
       comment.char="*",     
       dec=","     
     ) # fin de read.table     
          
     print(xmp4)     
          

 

10. Création de variables

Comment créer une variable à partir d'autres variables, par exemple la surface à partir de la longueur et de la largeur ? Ou le BMI qui est le rapport masse/(taille*taille) ? Comment discrétiser une variable, par exemple pour avoir "jeune" si l'age est inférieur à 30 et "vieux" sinon ? Comment découper en 4 classes si on connait les bornes des classes ?

Solution :  

La fonction "magique" pour les formules se nomme transform(). Pour la discrétisation binaire, il est en général conseillé de passer par ifelse(). Le découpage en plus de deux classes peut se faire via cut(). Voici ces fonctions en action.

La fonction transform() renvoie un data.frame avec la ou les nouvelles variables :


     #  exemple 1 :     
     #  -----------     
     #  simulation d'un data frame avec des longueurs et des largeurs entières     
          
     long <- round(runif(20,min=5,max=20))     
     larg <- round(runif(20,min=3,max=10))     
     demo <- data.frame(long,larg)     
          
     cat("\ndonnées initiales\n")     
     print(demo)     
          
     # calcul de la surface via transform     
          
     demo <- transform(demo,surf=long*larg)     
     cat("\ndonnées complétées (1)\n")     
     print(demo)     
          
     # peut ajouter plusieurs variables d'un coup     
          
     demo <- transform(demo,perim=2*(long+larg),carre=long*long)     
     cat("\ndonnées complétées (2)\n")     
     print(demo)     
          
     #  exemple 2 :     
     #  -----------     
     #  calcul du BMI     
     #     
          
     library(gdata)     
     her <- read.xls("her.xls")     
     cat("\ndonnées HER originales\n")     
     print(head(her))     
          
     her2 <- her[,(1:5)]     
     her2 <- transform(her2,bmi=POIDS*(10**4)/(TAILLE*TAILLE))     
     cat("\ndonnées HER avec BMI\n")     
     print(head(her2))     
          

          
     données initiales     
        long larg     
     1    12    4     
     2     8    3     
     3    12    7     
     4    14    8     
     5    17    4     
     6     7    3     
     7    18    4     
     8    10    5     
     9     6    5     
     10    5    5     
     11   18    4     
     12   20    4     
     13    8    5     
     14   15    9     
     15   16    8     
     16   11    8     
     17    8    8     
     18    5    9     
     19    9    8     
     20   17    7     
          
     données complétées (1)     
        long larg surf     
     1    12    4   48     
     2     8    3   24     
     3    12    7   84     
     4    14    8  112     
     5    17    4   68     
     6     7    3   21     
     7    18    4   72     
     8    10    5   50     
     9     6    5   30     
     10    5    5   25     
     11   18    4   72     
     12   20    4   80     
     13    8    5   40     
     14   15    9  135     
     15   16    8  128     
     16   11    8   88     
     17    8    8   64     
     18    5    9   45     
     19    9    8   72     
     20   17    7  119     
          
     données complétées (2)     
        long larg surf perim carre     
     1    12    4   48    32   144     
     2     8    3   24    22    64     
     3    12    7   84    38   144     
     4    14    8  112    44   196     
     5    17    4   68    42   289     
     6     7    3   21    20    49     
     7    18    4   72    44   324     
     8    10    5   50    30   100     
     9     6    5   30    22    36     
     10    5    5   25    20    25     
     11   18    4   72    44   324     
     12   20    4   80    48   400     
     13    8    5   40    26    64     
     14   15    9  135    48   225     
     15   16    8  128    48   256     
     16   11    8   88    38   121     
     17    8    8   64    32    64     
     18    5    9   45    28    25     
     19    9    8   72    34    81     
     20   17    7  119    48   289     
          
     données HER originales     
        IDEN SEXE AGE TAILLE POIDS TTAILLE POULS SYS DIA CHOL  IMC JMBG COUD POIGN BRAS     
     1 I0001    0  58  179.8  76.7    90.6    68 125  78  522 23.8 42.5  7.7   6.4 31.9     
     2 I0002    0  22  168.1  65.4    78.1    64 107  54  127 23.2 40.2  7.6   6.2 31.0     
     3 I0003    0  32  182.1  81.3    96.5    88 126  81  740 24.6 44.4  7.3   5.8 32.7     
     4 I0004    0  31  174.5  79.7    87.7    72 110  68   49 26.2 42.8  7.5   5.9 33.4     
     5 I0005    0  28  171.7  69.2    87.1    64 110  66  230 23.5 40.0  7.1   6.0 30.1     
     6 I0006    0  46  175.8  75.7    92.4    72 107  83  316 24.5 47.3  7.1   5.8 30.5     
          
     données HER avec BMI     
        IDEN SEXE AGE TAILLE POIDS      bmi     
     1 I0001    0  58  179.8  76.7 23.72553     
     2 I0002    0  22  168.1  65.4 23.14421     
     3 I0003    0  32  182.1  81.3 24.51719     
     4 I0004    0  31  174.5  79.7 26.17384     
     5 I0005    0  28  171.7  69.2 23.47283     
     6 I0006    0  46  175.8  75.7 24.49391     
          

La fonction ifelse() renvoie un vecteur contenant l'une ou l'autre des valeurs spécifiées en fonction de la condition. Comme c'est une fonction vectorielle, on peut l'utiliser conjointement avec transform(). Si on a plus de deux catégories en sortie, on précise dans cut() les bornes et les labels des classes.


     #  discrétisation 1 :     
     #  ------------------     
     #  on est jeune quand on est moins de 30 ans...     
     #     
          
     library(gdata)     
     her <- read.xls("her.xls")     
     cat("\ndonnées HER originales\n")     
     print(head(her))     
          
     her2 <- her[,(1:5)]     
     her2 <- transform(her2,adjectif=ifelse(AGE<30,"jeune","vieux"))     
     cat("\ndonnées HER avec qualificatif (1)\n")     
     print(head(her2))     
          
     #  discrétisation 2 :     
     #  ------------------     
     #  on est junior avant 20 ans     
     #         cador  entre 20 et 40     
     #         castor entre 40 et 60     
     #         senior après 60     
          
     # une solution un peu poussive mais facile à comprendre     
          
     her3 <- her[,(1:5)]     
     her3 <- transform(her3,qualif=NA)     
          
     her3[  her$AGE<20,                  "qualif" ] <- "junior"     
     her3[ (her$AGE>=20) & (her$AGE<40), "qualif" ] <- "cador"     
     her3[ (her$AGE>=40) & (her$AGE<60), "qualif" ] <- "castor"     
     her3[  her$AGE>60,                  "qualif" ] <- "senior"     
          
     cat("\ndonnées HER avec qualificatif (2)\n")     
     print(head(her3))     
          
     # avec la fonction cut     
          
     her3 <- transform(her3,qualif2=cut(x=AGE,breaks=c(0,20,40,60,100)))     
     cat("\ndonnées HER avec qualificatif (3)\n")     
     print(head(her3))     
          
     her3 <- transform(her3,qualif3=cut(x=AGE,breaks=c(0,20,40,60,100),labels=c("Junior","Cador","Castor","Senior")))     
     cat("\ndonnées HER avec qualificatif (4)\n")     
     print(head(her3))     
          
          
          

          
     données HER originales     
        IDEN SEXE AGE TAILLE POIDS TTAILLE POULS SYS DIA CHOL  IMC JMBG COUD POIGN BRAS     
     1 I0001    0  58  179.8  76.7    90.6    68 125  78  522 23.8 42.5  7.7   6.4 31.9     
     2 I0002    0  22  168.1  65.4    78.1    64 107  54  127 23.2 40.2  7.6   6.2 31.0     
     3 I0003    0  32  182.1  81.3    96.5    88 126  81  740 24.6 44.4  7.3   5.8 32.7     
     4 I0004    0  31  174.5  79.7    87.7    72 110  68   49 26.2 42.8  7.5   5.9 33.4     
     5 I0005    0  28  171.7  69.2    87.1    64 110  66  230 23.5 40.0  7.1   6.0 30.1     
     6 I0006    0  46  175.8  75.7    92.4    72 107  83  316 24.5 47.3  7.1   5.8 30.5     
          
     données HER avec qualificatif (1)     
        IDEN SEXE AGE TAILLE POIDS adjectif     
     1 I0001    0  58  179.8  76.7    vieux     
     2 I0002    0  22  168.1  65.4    jeune     
     3 I0003    0  32  182.1  81.3    vieux     
     4 I0004    0  31  174.5  79.7    vieux     
     5 I0005    0  28  171.7  69.2    jeune     
     6 I0006    0  46  175.8  75.7    vieux     
          
     données HER avec qualificatif (2)     
        IDEN SEXE AGE TAILLE POIDS qualif     
     1 I0001    0  58  179.8  76.7 castor     
     2 I0002    0  22  168.1  65.4  cador     
     3 I0003    0  32  182.1  81.3  cador     
     4 I0004    0  31  174.5  79.7  cador     
     5 I0005    0  28  171.7  69.2  cador     
     6 I0006    0  46  175.8  75.7 castor     
          
     données HER avec qualificatif (3)     
        IDEN SEXE AGE TAILLE POIDS qualif qualif2     
     1 I0001    0  58  179.8  76.7 castor (40,60]     
     2 I0002    0  22  168.1  65.4  cador (20,40]     
     3 I0003    0  32  182.1  81.3  cador (20,40]     
     4 I0004    0  31  174.5  79.7  cador (20,40]     
     5 I0005    0  28  171.7  69.2  cador (20,40]     
     6 I0006    0  46  175.8  75.7 castor (40,60]     
          
     données HER avec qualificatif (4)     
        IDEN SEXE AGE TAILLE POIDS qualif qualif2 qualif3     
     1 I0001    0  58  179.8  76.7 castor (40,60]  Castor     
     2 I0002    0  22  168.1  65.4  cador (20,40]   Cador     
     3 I0003    0  32  182.1  81.3  cador (20,40]   Cador     
     4 I0004    0  31  174.5  79.7  cador (20,40]   Cador     
     5 I0005    0  28  171.7  69.2  cador (20,40]   Cador     
     6 I0006    0  46  175.8  75.7 castor (40,60]  Castor     
          

 

11. Fusion de données

Je dispose de deux tableaux de données et je voudrais les fusionner. Quelles sont les fonctions R correspondantes ?

Solution :  

Fusionner a plusieurs sens. Pour une simple concaténation de données, il faut utiliser rbind() ou cbind() suivant qu'on aboute dans le sens des lignes ou des colonnes. Pour la "vraie" fusion de données selon des clés d'appariement, il faut passer par merge().

Attention : pour que rbind() et cbind() fonctionnent, il avoir la même taille de données :


     #  simulation de deux vecteurs entiers de longueur 5     
          
     lng <- 5     
     v1  <- round(runif(lng,min=5,max=20))     
     v2  <- round(runif(lng,min=5,max=20))     
          
     # concaténation en ligne     
          
     cl <- rbind(v1,v2)     
     print(cl)     
          
     # concaténation en colonne     
          
     cc <- cbind(v1,v2)     
     print(cc)     
          
     # nature des objets     
          
     ll <- list(v1,v2,cl,cc)     
     print(cbind(sapply(X=ll,F=class)))     
          
     # comment la concaténation conserve les noms ?     
          
     names(v1) <- c("Sophie","Jean","Pierre","Louise","Marie")     
     names(v2) <- c("Andy","John","Peter","Louisa","Paula")     
          
     # concaténation en ligne     
          
     cl <- rbind(v1,v2)     
     print(cl)     
          
     # concaténation en colonne     
          
     cc <- cbind(v1,v2)     
     print(cc)     
          
     # erreur avec des longueurs différentes :     
          
     v1 <- v1[-1]  # on supprime le premier élément     
          
     # si on essaie d'exécuter cl <- rbind(v1,v2)     
     # on obtient :     
     #     
     #  Message d'avis :     
     #  In rbind(v1, v2) :     
     #     number of columns of result is not a multiple of vector length (arg 1)     
     #     
          

        [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]     
     v1    9    7   11   15   12     
     v2   15   11   14   19    6     
          v1 v2     
     [1,]  9 15     
     [2,]  7 11     
     [3,] 11 14     
     [4,] 15 19     
     [5,] 12  6     
          [,1]     
     [1,] "numeric"     
     [2,] "numeric"     
     [3,] "matrix"     
     [4,] "matrix"     
        Sophie Jean Pierre Louise Marie     
     v1      9    7     11     15    12     
     v2     15   11     14     19     6     
            v1 v2     
     Sophie  9 15     
     Jean    7 11     
     Pierre 11 14     
     Louise 15 19     
     Marie  12  6     
          

La fusion générale se fait sur clé d'appariement via merge(). Il y a bien sûr des options pour préciser cette clé, ce qu'il faut faire des données orphelines à droite et à gauche... Les fichiers de données sont partie1.txt et partie2.txt et CLEAP signifie clé d'appariement :


     (p1 <- read.table("partie1.txt",head=TRUE) )     
          
     (p2 <- read.table("partie2.txt",head=TRUE) )     
          
     ( communs  <- merge(p1,p2,by="CLEAP")                   )     
          
     ( toutp1   <- merge(p1,p2,by="CLEAP",all.x=TRUE)        )     
          
     ( toutp2   <- merge(p1,p2,by="CLEAP",all.y=TRUE)        )     
          
     ( toustous <- merge(p1,p2,by="CLEAP",all=TRUE)          )     
          
     names(p2)[1] <- "ID"     
          
     ( communs  <- merge(p1,p2,by.x="CLEAP",by.y="ID")       )     
          
     ( communs  <- merge(p1,p2,by.x=1,by.y=1)                )     
          

          
     > (p1 <- read.table("partie1.txt",head=TRUE) )     
       CLEAP    NOM    PRENOM AGE     
     1   801 DUPONT      Jean  30     
     2   202   HUGO Victorine  25     
     3   403   ZOLA     Emile  30     
          
     > (p2 <- read.table("partie2.txt",head=TRUE) )     
       CLEAP POIDS POINTS     
     1   801    56    300     
     2   403    50    600     
     3   705    58    150     
          
     > ( communs  <- merge(p1,p2,by="CLEAP")                   )     
       CLEAP    NOM PRENOM AGE POIDS POINTS     
     1   403   ZOLA  Emile  30    50    600     
     2   801 DUPONT   Jean  30    56    300     
          
     > ( toutp1   <- merge(p1,p2,by="CLEAP",all.x=TRUE)        )     
       CLEAP    NOM    PRENOM AGE POIDS POINTS     
     1   202   HUGO Victorine  25    NA     NA     
     2   403   ZOLA     Emile  30    50    600     
     3   801 DUPONT      Jean  30    56    300     
          
     > ( toutp2   <- merge(p1,p2,by="CLEAP",all.y=TRUE)        )     
       CLEAP    NOM PRENOM AGE POIDS POINTS     
     1   403   ZOLA  Emile  30    50    600     
     2   705   <NA>   <NA>  NA    58    150     
     3   801 DUPONT   Jean  30    56    300     
          
     > ( toustous <- merge(p1,p2,by="CLEAP",all=TRUE)          )     
       CLEAP    NOM    PRENOM AGE POIDS POINTS     
     1   202   HUGO Victorine  25    NA     NA     
     2   403   ZOLA     Emile  30    50    600     
     3   705   <NA>      <NA>  NA    58    150     
     4   801 DUPONT      Jean  30    56    300     
          
     > names(p2)[1] <- "ID"     
          
     > ( communs  <- merge(p1,p2,by.x="CLEAP",by.y="ID")       )     
       CLEAP    NOM PRENOM AGE POIDS POINTS     
     1   403   ZOLA  Emile  30    50    600     
     2   801 DUPONT   Jean  30    56    300     
          
     > ( communs  <- merge(p1,p2,by.x=1,by.y=1)                )     
       CLEAP    NOM PRENOM AGE POIDS POINTS     
     1   403   ZOLA  Emile  30    50    600     
     2   801 DUPONT   Jean  30    56    300     
          

 

12. Calculs par sous-groupes

Comment effectuer des calculs et des rapports par sous-groupes ? Par exemple, comment effectuer des calculs sur l'age globalement puis pour les hommes seulement et enfin pour les femmes seulement ? Et pour des sous-échantillons plus techniques comme les femmes de plus de 40 ans dont la taille est inférieure à 180 cm ?

Solution :  

La réponse tient en deux fonctions de R : subset() et tapply() mais on peut aussi utiliser split().


     urld  <- "http://forge.info.univ-angers.fr/~gh/wstat/Introduction_R/personnes.dar"     
     pers  <- read.table(urld,header=TRUE,row.names=1,encoding="latin1")     
          
     # on crée une liste avec une composante pour les hommes     
     # et une composante pour les femmes     
          
     decoupe <- split(x=pers$AGE,f=pers$SEXE)     
          
     # on peut alors utiliser lapply     
          
     print( lapply(X=decoupe,FUN=mean) )     
          
     # mais sapply est mieux :     
          
     print( sapply(X=decoupe,FUN=mean) )     
          
     # en fait, tapply fait tout cela en une ligne :     
          
     cats("Résultats avec tapply")     
     print( moys <- tapply( X=pers$AGE,INDEX=pers$SEXE, FUN=mean ) )     
          
     # par croisement     
          
     cats("Résultats par croisement")     
     print( moys <- tapply( X=pers$AGE,INDEX=list(pers$SEXE,pers$ETUD),FUN=mean ) )     
          

     $Femme     
     [1] 32.6     
          
     $Homme     
     [1] 37.05     
          
     Femme Homme     
     32.60 37.05     
          
     Résultats avec tapply     
     =====================     
          
     Femme Homme     
     32.60 37.05     
          
     Résultats par croisement     
     ========================     
          
           Niveau_bac Secondaire  Supérieur     
     Femme   29.75000   37.60000  19.00000     
     Homme   34.16667   43.36364  19.66667     
          

Pour subset() il suffit de préciser le filtre des données :


     # lecture des données     
          
     source("http://www.info.univ-angers.fr/~gh/statgh.r",encoding="latin1")     
     her <- lit.dar("http://www.info.univ-angers.fr/~gh/Datasets/her.dar")     
          
     # sous-ensemble 1     
          
     cat("\nHER1\n")     
     her1 <- subset(her,age>40)     
     print(her1)     
          
     # sous-ensemble 2     
          
     cat("\nHER2\n")     
     her2 <- subset(her,age>40,taille<180)     
     print(her2)     
          

          
          
      (gH) version  4.87     
          
     fonctions d'aides : lit() fqt() fql() ic() fapprox() chi2() fcomp() datagh()     
     taper aide() pour revoir cette liste     
          
          
     HER1     
           sexe age taille poids ttaille pouls sys dia chol  imc jmbg coud poign bras     
     I0001    0  58  179.8  76.7    90.6    68 125  78  522 23.8 42.5  7.7   6.4 31.9     
     I0006    0  46  175.8  75.7    92.4    72 107  83  316 24.5 47.3  7.1   5.8 30.5     
     I0007    0  41  168.9  61.2    78.8    60 113  71  590 21.5 43.4  6.5   5.2 27.6     
     I0008    0  56  170.7  91.4   103.3    88 126  72  466 31.4 40.1  7.5   5.6 38.0     
     I0010    0  54  166.6  63.0    82.5    60 110  71  578 22.7 36.0  6.9   5.5 29.3     
     I0012    0  73  173.5  84.6   103.3    72 153  87  265 28.1 36.7  8.1   6.7 30.7     
     I0013    0  52  185.7  86.7    91.8    56 112  77  250 25.2 48.4  8.0   5.2 34.7     
     I0017    0  41  155.7  80.1   104.0    84 131  80  972 33.2 40.2  6.7   5.7 33.1     
     I0018    0  52  193.5 100.1   103.0    76 121  75   75 26.7 46.2  7.9   6.0 32.2     
     I0026    0  55  176.3  87.9   103.0    68 125  82   31 28.3 41.4  7.2   6.0 33.6     
     I0027    0  53  175.8  78.4    97.1    60 124  79  189 25.5 42.7  6.6   5.9 31.9     
     I0034    0  53  174.5  97.3   107.5    56 125  84  288 32.1 42.8  8.2   5.9 37.6     
     I0037    0  42  180.6  85.8    95.0    56 120  83  649 26.3 44.9  7.4   6.0 36.9     
     I0039    0  44  173.5  77.2    94.9    64 115  75  656 25.6 44.5  7.3   5.8 32.1     
     I0044    1  55  158.2  72.6    93.0    60 114  76  384 29.1 40.2  6.2   5.0 32.6     
     I0049    1  41  172.5  99.2    99.4    68 123  72  531 33.5 43.8  7.8   5.8 38.6     
     I0058    1  45  157.2  73.4    94.0    72 127  74  447 29.8 40.0  6.8   5.0 35.0     
     I0059    1  41  163.3  79.0    92.8    64 107  67  125 29.7 38.2  6.8   4.7 33.1     
     I0060    1  56  161.0  82.2   105.5    80 116  71  318 31.7 38.2  6.9   5.4 39.6     
     I0062    1  57  161.0 116.1   126.5    80 155  85  600 44.9 41.0  8.0   5.6 43.8     
     I0065    1  59  161.3  74.0   104.7    76 105  69  309 28.5 36.0  6.7   5.1 34.4     
     I0067    1  45  152.9  72.4    99.3   104 133  83  280 31.0 31.1  6.4   5.2 35.6     
     I0068    1  52  171.7  73.8    91.1    88 113  75  254 25.1 39.4  7.1   5.3 31.8     
     I0073    1  47  147.8  88.7   105.5    88 114  79  293 40.6 27.0  7.5   5.5 41.2     
     I0079    1  48  170.2  59.1    68.6   124  93  64  207 20.5 41.6  6.0   5.3 23.0     
          
     HER2     
           sexe age taille poids ttaille pouls sys dia chol  imc jmbg coud poign bras     
     I0001    0  58  179.8  76.7    90.6    68 125  78  522 23.8 42.5  7.7   6.4 31.9     
     I0006    0  46  175.8  75.7    92.4    72 107  83  316 24.5 47.3  7.1   5.8 30.5     
     I0007    0  41  168.9  61.2    78.8    60 113  71  590 21.5 43.4  6.5   5.2 27.6     
     I0008    0  56  170.7  91.4   103.3    88 126  72  466 31.4 40.1  7.5   5.6 38.0     
     I0010    0  54  166.6  63.0    82.5    60 110  71  578 22.7 36.0  6.9   5.5 29.3     
     I0012    0  73  173.5  84.6   103.3    72 153  87  265 28.1 36.7  8.1   6.7 30.7     
     I0013    0  52  185.7  86.7    91.8    56 112  77  250 25.2 48.4  8.0   5.2 34.7     
     I0017    0  41  155.7  80.1   104.0    84 131  80  972 33.2 40.2  6.7   5.7 33.1     
     I0018    0  52  193.5 100.1   103.0    76 121  75   75 26.7 46.2  7.9   6.0 32.2     
     I0026    0  55  176.3  87.9   103.0    68 125  82   31 28.3 41.4  7.2   6.0 33.6     
     I0027    0  53  175.8  78.4    97.1    60 124  79  189 25.5 42.7  6.6   5.9 31.9     
     I0034    0  53  174.5  97.3   107.5    56 125  84  288 32.1 42.8  8.2   5.9 37.6     
     I0037    0  42  180.6  85.8    95.0    56 120  83  649 26.3 44.9  7.4   6.0 36.9     
     I0039    0  44  173.5  77.2    94.9    64 115  75  656 25.6 44.5  7.3   5.8 32.1     
     I0044    1  55  158.2  72.6    93.0    60 114  76  384 29.1 40.2  6.2   5.0 32.6     
     I0049    1  41  172.5  99.2    99.4    68 123  72  531 33.5 43.8  7.8   5.8 38.6     
     I0058    1  45  157.2  73.4    94.0    72 127  74  447 29.8 40.0  6.8   5.0 35.0     
     I0059    1  41  163.3  79.0    92.8    64 107  67  125 29.7 38.2  6.8   4.7 33.1     
     I0060    1  56  161.0  82.2   105.5    80 116  71  318 31.7 38.2  6.9   5.4 39.6     
     I0062    1  57  161.0 116.1   126.5    80 155  85  600 44.9 41.0  8.0   5.6 43.8     
     I0065    1  59  161.3  74.0   104.7    76 105  69  309 28.5 36.0  6.7   5.1 34.4     
     I0067    1  45  152.9  72.4    99.3   104 133  83  280 31.0 31.1  6.4   5.2 35.6     
     I0068    1  52  171.7  73.8    91.1    88 113  75  254 25.1 39.4  7.1   5.3 31.8     
     I0073    1  47  147.8  88.7   105.5    88 114  79  293 40.6 27.0  7.5   5.5 41.2     
     I0079    1  48  170.2  59.1    68.6   124  93  64  207 20.5 41.6  6.0   5.3 23.0     
          

 

13. Automatisation de commandes

Je dispose de plusieurs fichiers Excel comme fic1ser1.xls, fic2ser1.xls et fic3ser1.xls ou de plusieurs feuilles de calcul dans le même fichier Excel comme f07s1, f08s1, f09s1, f10s1, f11s2, f12s2 et f13s2 dans le fichier series.xls. Comment automatiser le traitement de ces fichiers par exemple pour afficher le nombre de lignes de données dans chaque fichier ?

Solution :  

La première chose à faire est d'apprendre à utiliser les fonctions sprintf(), paste() et seq() -- dont le raccourci est le symbole deux-points -- du package base pour générer des listes de fichiers. Par exemple la première série de fichiers se compose des trois lettres "fic" puis d'un nombre qui varie de 1 à 3 puis du texte "ser1.xls" ; on peut donc la générer par :


     # on produit la liste de fichier "fic1ser1.xls"  "fic2ser1.xls" "fic3ser1.xls"     
          
     liste1 <- paste("fic",1:3,"ser1.xls",sep="")     
          
     print(liste1)     
          
          

     "fic1ser1.xls" "fic2ser1.xls" "fic3ser1.xls"     
          

Il ne faut pas oublier de mettre sep="" qui indique que le séparateur est une chaine vide parce que sinon R rajoute un espace entre les "fic" et les numéros de fichier. On aurait donc "fic 1 ser1.xls" pour le premier nom de fichier, ce qui n'est pas ce qu'on voulait.

Pour la deuxième série, il y a deux parties. La première n'utilise pas les entiers de 7 à 10 mais des entiers formatés avec un zéro de tête, c'est pourquoi il faut passer par la fonction sprintf() :


     # on produit la liste d'onglets     
     #  f07s1, f08s1, f09s1, f10s1, f11s2, f12s2 et f13s2     
     # en deux temps     
          
     partie1 <- paste("f", sprintf("%02d",7:10),"s1",sep="")     
     partie2 <- paste("f", 11:13               ,"s2",sep="")     
     liste2  <- c( partie1, partie2)     
          
     print(liste2)     
          
          

     "f07s1" "f08s1" "f09s1" "f10s1" "f11s2" "f12s2" "f13s2"     
          

La deuxième chose à faire est d'apprendre à écrire une boucle et à la mettre dans un script.

Commençons par vérifier qu'on sait afficher le nombre de lignes de données du premier fichier, à savoir "fic1ser1.xls" à al'aide la fonction nrow() :


     # lecture du fichier "fic1ser1.xls"     
     # et affichage du nombre de lignes de données     
          
     library(gdata)     
          
     nomfic <- "fic1ser1.xls"     
     fdata  <- read.xls(xls=nomfic)     
     cat(" il y a ",nrow(fdata)," lignes de données dans ",nomfic,"\n")     
          
          

      il y a  3  lignes de données dans  fic1ser1.xls     
          

Il ne reste plus qu'à utiliser la boucle pour -- for en anglais -- dont l'aide s'obtient par help("for") et qui permet de passer en revue chacun des noms de fichier :


     # lecture du fichier "fic1ser1.xls"     
     # et affichage du nombre de lignes de données     
          
     library(gdata)     
          
     # on produit la liste des fichiers     
          
     liste1 <- paste("fic",1:3,"ser1.xls",sep="")     
          
     # puis on utilise une boucle pour afficher     
          
     for (nomfic in liste1) {     
       fdata  <- read.xls(xls=nomfic)     
       cat(" il y a ",nrow(fdata)," lignes de données dans ",nomfic,"\n")     
     } # fin pour     
          
          

      il y a  3  lignes de données dans  fic1ser1.xls     
      il y a  4  lignes de données dans  fic2ser1.xls     
      il y a  5  lignes de données dans  fic3ser1.xls     
          

Mais ce n'est bien sûr pas la seule solution. En voici une autre, plus adaptée à de longues listes de fichiers  :


     # lecture du fichier "fic1ser1.xls"     
     # et affichage du nombre de lignes de données     
          
     library(gdata)     
          
     # on produit la liste des fichiers     
          
     liste1 <- paste("fic",1:3,"ser1.xls",sep="")     
          
     # puis on utilise une boucle avec indication     
     # de la progression dans l'affichage     
          
     nbf <- length(liste1)     
     for (numfic in (1:nbf)) {     
       nomfic <- liste1[numfic]     
       fdata  <- read.xls(xls=nomfic)     
       cat(" fichier ",numfic," / ",nbf," : ",nrow(fdata)," lignes de données dans ",nomfic,"\n")     
     } # fin pour     
          
          

      fichier  1  /  3  :  3  lignes de données dans  fic1ser1.xls     
      fichier  2  /  3  :  4  lignes de données dans  fic2ser1.xls     
      fichier  3  /  3  :  5  lignes de données dans  fic3ser1.xls     
          

Enfin, si on veut exploiter les résultats, il faut transférer les calculs dans une matrice. Par exemple, voici comment afficher le nombre de lignes et la moyenne de l'age dans chacun des onglets du fichier series.xls :


     #  calculs pour divers onglet d'un même fichier Excel     
          
     # 1. on produit la liste d'onglets     
     #    f07s1, f08s1, f09s1, f10s1, f11s2, f12s2 et f13s2     
     #    (en deux temps)     
          
     partie1 <- paste("f", sprintf("%02d",7:10),"s1",sep="")     
     partie2 <- paste("f", 11:13               ,"s2",sep="")     
     listeOnglets <- c( partie1, partie2)     
     nbOnglets    <- length(listeOnglets)     
          
     # 2. on prépare la matrice de résultats (mdr)     
          
     colonnes <- c("Nb_Lignes","Moyenne_Age")     
     mdr <- matrix(-1,nrow=nbOnglets,ncol=length(colonnes))     
     row.names(mdr) <- listeOnglets     
     colnames(mdr)  <- colonnes     
          
     # 3. on charge la librairie gdata     
     #    puis on parcourt les ongets et on remplit la matrice     
     #    de résultats     
          
     library(gdata)     
          
     for (idOnglet in (1: nbOnglets)) {     
       onglet <- read.xls("series.xls",sheet=listeOnglets[idOnglet])     
       mdr[idOnglet,1] <- nrow(onglet)     
       mdr[idOnglet,2] <- mean(onglet$AGE)     
     } # fin pour idongl     
          
     # 4. affichage des résultats     
          
     print( transform(mdr,Moyenne_Age=round(Moyenne_Age,1)) )     
          

           Nb_Lignes Moyenne_Age     
     f07s1         5        40.4     
     f08s1        10        46.9     
     f09s1        20        45.1     
     f10s1        10        46.9     
     f11s2         7        41.6     
     f12s2        20        45.1     
     f13s2        19        45.0     
          

Modifions maintenant ce script (car ce n'est pas un programme, juste un ensemble d'instructions) pour qu'il affiche aussi le nombre de femmes (code SEXE = 1) par onglet.


     #  calculs pour divers onglet d'un même fichier Excel     
     #  version 2 avec calcul du nombre de femmes     
          
     # 1. on produit la liste d'onglets     
     #    f07s1, f08s1, f09s1, f10s1, f11s2, f12s2 et f13s2     
     #    (en deux temps)     
          
     partie1 <- paste("f", sprintf("%02d",7:10),"s1",sep="")     
     partie2 <- paste("f", 11:13               ,"s2",sep="")     
     listeOnglets <- c( partie1, partie2)     
     nbOnglets    <- length(listeOnglets)     
          
     # 2. on prépare la matrice de résultats (mdr)     
          
     colonnes <- c("Nb_Lignes","Moyenne_Age","Nb_Femmes")     
     mdr <- matrix(-1,nrow=nbOnglets,ncol=length(colonnes))     
     row.names(mdr) <- listeOnglets     
     colnames(mdr)  <- colonnes     
          
     # 3. on charge la librairie gdata     
     #    puis on parcourt les ongets et on remplit la matrice     
     #    de résultats     
          
     library(gdata)     
          
     for (idOnglet in (1: nbOnglets)) {     
       onglet <- read.xls("series.xls",sheet=listeOnglets[idOnglet])     
       mdr[idOnglet,1] <- nrow(onglet)     
       mdr[idOnglet,2] <- mean(onglet$AGE)     
       mdr[idOnglet,3] <- sum(onglet$CODESEXE==1)     
     } # fin pour idongl     
          
     # 4. affichage des résultats     
          
     print( transform(mdr,Moyenne_Age=round(Moyenne_Age,1)) )     
          

           Nb_Lignes Moyenne_Age Nb_Femmes     
     f07s1         5        40.4         3     
     f08s1        10        46.9         7     
     f09s1        20        45.1        13     
     f10s1        10        46.9         7     
     f11s2         7        41.6         5     
     f12s2        20        45.1        13     
     f13s2        19        45.0        12     
          

Remarque : on aurait pu créer une fonction (par exemple analyseOnglet()) pour remplir chaque ligne de la matrice des résultats (mdr).


     #  calculs pour divers onglet d'un même fichier Excel     
     #  version 2 avec calcul du nombre de femmes     
          
     # 1. on produit la liste d'onglets     
     #    f07s1, f08s1, f09s1, f10s1, f11s2, f12s2 et f13s2     
     #    (en deux temps)     
          
     partie1 <- paste("f", sprintf("%02d",7:10),"s1",sep="")     
     partie2 <- paste("f", 11:13               ,"s2",sep="")     
     listeOnglets <- c( partie1, partie2)     
     nbOnglets    <- length(listeOnglets)     
          
     # 2. on prépare la matrice de résultats (mdr)     
          
     colonnes <- c("Nb.Lignes","Moyenne.Age","Nb.Femmes")     
     mdr <- matrix(-1,nrow=nbOnglets,ncol=length(colonnes))     
     row.names(mdr) <- listeOnglets     
     colnames(mdr)  <- colonnes     
          
     # 3. on charge la librairie gdata     
     #    puis on parcourt les ongets et on remplit la matrice     
     #    de résultats avec une fonction analyseOnglet     
          
     analyseOnglet <- function(onglet) {     
          
       calcul1  <- nrow(onglet)     
       calcul2  <- mean(onglet$AGE)     
       calcul3  <- sum(onglet$CODESEXE==1)     
          
       return( c(calcul1,calcul2,calcul3) )     
          
     } # fin de fonction analyseOnglet     
          
     library(gdata)     
          
     for (idOnglet in (1: nbOnglets)) {     
       ongletc <- read.xls("series.xls",sheet=listeOnglets[idOnglet])     
       mdr[idOnglet,]  <- analyseOnglet(ongletc)     
       # non conseillé pour des raisons de lisibilité     
       # mdr[idOnglet,]  <- analyseOnglet( read.xls("series.xls",sheet=listeOnglets[idOnglet]) )     
     } # fin pour idongl     
          
     # 4. affichage des résultats     
          
     print( transform(mdr,Moyenne_Age=round(Moyenne.Age,2)) )     
          

           Nb.Lignes Moyenne.Age Nb.Femmes Moyenne_Age     
     f07s1         5    40.40000         3       40.40     
     f08s1        10    46.90000         7       46.90     
     f09s1        20    45.15000        13       45.15     
     f10s1        10    46.90000         7       46.90     
     f11s2         7    41.57143         5       41.57     
     f12s2        20    45.15000        13       45.15     
     f13s2        19    45.00000        12       45.00     
          

 

 

 

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