Listes et Tableaux de données
Il est préférable d’avoir déjà lu le chapitre Vecteurs, indexation et assignation avant d’aborder celui-ci.
Ce chapitre est évoqué dans le webin-R #02 (les bases du langage R) sur YouTube.
Listes
Par nature, les vecteurs ne peuvent contenir que des valeurs de même type (numérique, textuel ou logique). Or, on peut avoir besoin de représenter des objets plus complexes composés d’éléments disparates. C’est ce que permettent les listes.
Propriétés et création
Une liste se crée tout simplement avec la fonction list :
l1 <- list(1:5, "abc")
l1[[1]]
[1] 1 2 3 4 5
[[2]]
[1] "abc"Une liste est un ensemble d’objets, quels qu’ils soient, chaque élément d’une liste pouvant avoir ses propres dimensions. Dans notre exemple précédent, nous avons créé une liste l1 composée de deux éléments : un vecteur d’entiers de longueur 5 et un vecteur textuel de longueur 1. La longueur d’une liste correspond aux nombres d’éléments qu’elle contient et s’obtient avec length :
length(l1)[1] 2Comme les vecteurs, une liste peut être nommée et les noms des éléments d’une liste sont accessibles avec names :
l2 <- list(minuscules = letters, majuscules = LETTERS, mois = month.name)
l2$minuscules
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n"
[15] "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
$majuscules
[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N"
[15] "O" "P" "Q" "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
$mois
[1] "January" "February" "March" "April"
[5] "May" "June" "July" "August"
[9] "September" "October" "November" "December" length(l2)[1] 3names(l2)[1] "minuscules" "majuscules" "mois" Que se passe-t-il maintenant si on effectue la commande suivante ?
l <- list(l1, l2)À votre avis, quelle est la longueur de cette nouvelle liste l ? 5 ?
length(l)[1] 2Eh bien non ! Elle est de longueur 2 car nous avons créé une liste composée de deux éléments qui sont eux-mêmes des listes. Cela est plus lisible si on fait appel à la fonction str qui permet de visualiser la structure d’un objet.
str(l)List of 2
$ :List of 2
..$ : int [1:5] 1 2 3 4 5
..$ : chr "abc"
$ :List of 3
..$ minuscules: chr [1:26] "a" "b" "c" "d" ...
..$ majuscules: chr [1:26] "A" "B" "C" "D" ...
..$ mois : chr [1:12] "January" "February" "March" "April" ...Une liste peut contenir tous types d’objets, y compris d’autres listes. Pour combiner les éléments d’une liste, il faut utiliser la fonction append :
l <- append(l1, l2)
length(l)[1] 5str(l)List of 5
$ : int [1:5] 1 2 3 4 5
$ : chr "abc"
$ minuscules: chr [1:26] "a" "b" "c" "d" ...
$ majuscules: chr [1:26] "A" "B" "C" "D" ...
$ mois : chr [1:12] "January" "February" "March" "April" ...On peut noter en passant qu’une liste peut tout à fait n’être que partiellement nommée.
Indexation
Les crochets simples ([]) fonctionnent comme pour les vecteurs. On peut utiliser à la fois l’indexation par position, l’indexation par nom et l’indexation par condition.
l[[1]]
[1] 1 2 3 4 5
[[2]]
[1] "abc"
$minuscules
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n"
[15] "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
$majuscules
[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N"
[15] "O" "P" "Q" "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
$mois
[1] "January" "February" "March" "April"
[5] "May" "June" "July" "August"
[9] "September" "October" "November" "December" l[c(1, 3, 4)][[1]]
[1] 1 2 3 4 5
$minuscules
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n"
[15] "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
$majuscules
[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N"
[15] "O" "P" "Q" "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"l[c("majuscules", "minuscules")]$majuscules
[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N"
[15] "O" "P" "Q" "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
$minuscules
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n"
[15] "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"l[c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)][[1]]
[1] 1 2 3 4 5
[[2]]
[1] "abc"
$mois
[1] "January" "February" "March" "April"
[5] "May" "June" "July" "August"
[9] "September" "October" "November" "December" Même si on extrait un seul élément, l’extraction obtenue avec les crochets simples renvoie toujours une liste, ici composée d’un seul élément :
str(l[1])List of 1
$ : int [1:5] 1 2 3 4 5Supposons que je souhaite calculer la moyenne des valeurs du premier élément de ma liste. Essayons la commande suivante :
mean(l[1])Warning in mean.default(l[1]): l'argument n'est ni
numérique, ni logique : renvoi de NA[1] NANous obtenons un message d’erreur. En effet, R ne sait pas calculer une moyenne à partir d’une liste. Ce qu’il lui faut, c’est un vecteur de valeurs numériques. Autrement dit, ce que nous cherchons à obtenir c’est le contenu même du premier élément de notre liste et non une liste à un seul élément.
C’est ici que les doubles crochets ([[]]) vont rentrer en jeu. Pour ces derniers, nous pourrons utiliser l’indexation par position ou l’indexation par nom, mais pas l’indexation par condition. De plus, le critère qu’on indiquera doit indiquer un et un seul élément de notre liste. Au lieu de renvoyer une liste à un élément, les doubles crochets vont renvoyer l’élément désigné. Vite, un exemple :
str(l[1])List of 1
$ : int [1:5] 1 2 3 4 5str(l[[1]]) int [1:5] 1 2 3 4 5Maintenant, nous pouvons calculer notre moyenne :
mean(l[[1]])[1] 3Nous pouvons aussi tester l’indexation par nom.
l[["mois"]] [1] "January" "February" "March" "April"
[5] "May" "June" "July" "August"
[9] "September" "October" "November" "December" Mais il faut avouer que cette écriture avec doubles crochets et guillemets est un peu lourde. Heureusement, un nouvel acteur entre en scène : le symbole dollar ($). C’est un raccourci des doubles crochets pour l’indexation par nom qu’on utilise ainsi :
l$mois [1] "January" "February" "March" "April"
[5] "May" "June" "July" "August"
[9] "September" "October" "November" "December" Les écritures l$mois et l[["mois"]] sont équivalentes. Attention ! Cela ne fonctionne que pour l’indexation par nom.
l$1Error: unexpected numeric constant in "l$1"L’assignation par indexation fonctionne également avec les doubles crochets ou le signe dollar :
l[[2]] <- list(c("un", "vecteur", "textuel"))
l$mois <- c("Janvier", "Février", "Mars")
l[[1]]
[1] 1 2 3 4 5
[[2]]
[[2]][[1]]
[1] "un" "vecteur" "textuel"
$minuscules
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n"
[15] "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
$majuscules
[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N"
[15] "O" "P" "Q" "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
$mois
[1] "Janvier" "Février" "Mars" Tableaux de données
Il y a un type d’objets que nous avons déjà abordé dans le chapitre Premier travail avec les données, il s’agit du tableau de données ou data frame en anglais.
Propriétés et création
Dans R, les tableaux de données sont tout simplement des listes avec quelques propriétés spécifiques :
- les tableaux de données ne peuvent contenir que des vecteurs ;
- tous les vecteurs d’un tableau de données ont la même longueur ;
- tous les éléments d’un tableau de données sont nommés et ont chacun un nom unique.
Dès lors, un tableau de données correspond aux fichiers de données qu’on a l’habitude de manipuler dans d’autres logiciels de statistiques comme SPSS ou Stata. Les variables sont organisées en colonnes et les observations en lignes.
On peut créer un tableau de données avec la fonction data.frame :
df <- data.frame(
sexe = c("f", "f", "h", "h"),
age = c(52, 31, 29, 35),
blond = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE)
)
dfstr(df)'data.frame': 4 obs. of 3 variables:
$ sexe : chr "f" "f" "h" "h"
$ age : num 52 31 29 35
$ blond: logi FALSE TRUE TRUE FALSEHistoriquement, la fonction data.frame avait un gros défaut : si on ne désactivait pas l’option stringsAsFactors elle transformait les chaînes de caractères, ici la variable sexe en facteurs (un type de vecteur que nous aborderons plus en détail dans un prochain chapitre).
Depuis la version 4.0.0, l’option stringsAsFactors vaut maintenant FALSE par défaut.
df <- data.frame(
sexe = c("f", "f", "h", "h"),
age = c(52, 31, 29, 35),
blond = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE),
stringsAsFactors = FALSE
)
dfstr(df)'data.frame': 4 obs. of 3 variables:
$ sexe : chr "f" "f" "h" "h"
$ age : num 52 31 29 35
$ blond: logi FALSE TRUE TRUE FALSEUn tableau de données étant une liste, la fonction length renverra le nombre d’éléments de la liste, donc dans le cas présent le nombre de variables, et names leurs noms :
length(df)[1] 3names(df)[1] "sexe" "age" "blond"Comme tous les éléments d’un tableau de données ont la même longueur, cet objet peut être vu comme bidimensionnel. Les fonctions nrow, ncol et dim donnent respectivement le nombre de lignes, le nombre de colonnes et les dimensions de notre tableau.
nrow(df)[1] 4ncol(df)[1] 3dim(df)[1] 4 3De plus, tout comme les colonnes ont un nom, il est aussi possible de nommer les lignes avec row.names :
row.names(df) <- c("Anna", "Mary-Ann", "Michael", "John")
dfIndexation
Les tableaux de données étant des listes, nous pouvons donc utiliser les crochets simples ([]), les crochets doubles ([[]]) et le symbole dollar ($) pour extraire des parties de notre tableau, de la même manière que pour n’importe quelle liste.
df[1]df[[1]][1] "f" "f" "h" "h"df$sexe[1] "f" "f" "h" "h"Cependant, un tableau de données étant un objet bidimensionnel, il est également possible d’extraire des données sur deux dimensions, à savoir un premier critère portant sur les lignes et un second portant sur les colonnes. Pour cela, nous utiliserons les crochets simples ([]) en séparant nos deux critères par une virgule (,).
Un premier exemple :
dfdf[3, 2][1] 29Cette première commande indique que nous souhaitons la troisième ligne de la seconde colonne, autrement dit l’âge de Michael. Le même résultat peut être obtenu avec l’indexation par nom, l’indexation par condition, ou un mélange de tout ça.
df["Michael", "age"][1] 29df[c(F, F, T, F), c(F, T, F)][1] 29df[3, "age"][1] 29df["Michael", 2][1] 29Il est également possible de préciser un seul critère. Par exemple, si je souhaite les deux premières observations, ou les variables sexe et blond :
df[1:2, ]df[, c("sexe", "blond")]Il a suffi de laisser un espace vide avant ou après la virgule. ATTENTION ! Il est cependant impératif de laisser la virgule pour indiquer à R qu’on souhaite effectuer une indexation à deux dimensions. Si on oublie la virgule, cela nous ramène au mode de fonctionnement des listes. Et le résultat n’est pas forcément le même :
df[2, ]df[, 2][1] 52 31 29 35df[2]Au passage, on pourra noter quelques subtilités sur le résultat renvoyé.
str(df[2, ])'data.frame': 1 obs. of 3 variables:
$ sexe : chr "f"
$ age : num 31
$ blond: logi TRUEstr(df[, 2]) num [1:4] 52 31 29 35str(df[2])'data.frame': 4 obs. of 1 variable:
$ age: num 52 31 29 35str(df[[2]]) num [1:4] 52 31 29 35df[2, ] signifie qu’on veut toutes les variables pour le second individu. Le résultat est un tableau de données à une ligne et trois colonnes. df[2] correspond au mode d’extraction des listes et renvoie donc une liste à un élément, en l’occurrence un tableau de données à quatre observations et une variable. df[[2]] quant à lui renvoie le contenu de cette variable, soit un vecteur numérique de longueur quatre. Reste df[, 2] qui renvoie toutes les observations pour la seconde colonne. Or l’indexation bidimensionnelle a un fonctionnement un peu particulier : par défaut elle renvoie un tableau de données mais s’il y a une seule variable dans l’extraction, c’est un vecteur qui est renvoyé. Pour plus de détails, on pourra consulter l’entrée d’aide de [.data.frame.
Afficher les données
Prenons un tableau de données un peu plus conséquent, en l’occurrence un jeu de données disponible dans l’extension questionr et correspondant à un extrait de l’enquête Histoire de vie réalisée par l’INSEE en 2003. Il contient 2000 individus et 20 variables.
library(questionr)
data(hdv2003)
d <- hdv2003Si on demande d’afficher l’objet d dans la console (résultat non reproduit ici), R va afficher l’ensemble du contenu de d à l’écran ce qui, sur un tableau de cette taille, ne sera pas très lisible. Pour une exploration visuelle, le plus simple est souvent d’utiliser la visionneuse intégrée à RStudio et qu’on peut appeler avec la fonction View.
View(d)Les fonctions head et tail, qui marchent également sur les vecteurs, permettent d’afficher seulement les premières (respectivement les dernières) lignes d’un tableau de données :
head(d)tail(d, 2)L’extension dplyr, que nous n’aborderons en détails que plus tard, propose une fonction glimpse (ce qui signifie aperçu
en anglais) qui permet de visualiser rapidement et de manière condensée le contenu d’un tableau de données.
library(dplyr)
glimpse(d)Rows: 2,000
Columns: 20
$ id [3m[38;5;246m<int>[39m[23m 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 1~
$ age [3m[38;5;246m<int>[39m[23m 28, 23, 59, 34, 71, 35, 60, 47, 20, ~
$ sexe [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Femme, Femme, Homme, Homme, Femme, F~
$ nivetud [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m "Enseignement superieur y compris te~
$ poids [3m[38;5;246m<dbl>[39m[23m 2634.3982, 9738.3958, 3994.1025, 573~
$ occup [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m "Exerce une profession", "Etudiant, ~
$ qualif [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Employe, NA, Technicien, Technicien,~
$ freres.soeurs [3m[38;5;246m<int>[39m[23m 8, 2, 2, 1, 0, 5, 1, 5, 4, 2, 3, 4, ~
$ clso [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Oui, Oui, Non, Non, Oui, Non, Oui, N~
$ relig [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Ni croyance ni appartenance, Ni croy~
$ trav.imp [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Peu important, NA, Aussi important q~
$ trav.satisf [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Insatisfaction, NA, Equilibre, Satis~
$ hard.rock [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non, N~
$ lecture.bd [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non, N~
$ peche.chasse [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Non, Non, Non, Non, Non, Non, Oui, O~
$ cuisine [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Oui, Non, Non, Oui, Non, Non, Oui, O~
$ bricol [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Non, Non, Non, Oui, Non, Non, Non, O~
$ cinema [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Non, Oui, Non, Oui, Non, Oui, Non, N~
$ sport [3m[38;5;246m<fct>[39m[23m Non, Oui, Oui, Oui, Non, Oui, Non, N~
$ heures.tv [3m[38;5;246m<dbl>[39m[23m 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 3.0, 2.0, 2.9, 1~L’extension labelled propose une fonction look_for qui permet de lister les différentes variables d’un fichier de données :
library(labelled)
look_for(d)pos variable label col_type values
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 id — int range: 1 - 2000
2 age — int range: 18 - 97
3 sexe — fct Homme
Femme
4 nivetud — fct N'a jamais fait d'etudes
A arrete ses etudes, avant la derniere annee d'etudes primaires
Derniere annee d'etudes primaires
1er cycle
2eme cycle
Enseignement technique ou professionnel court
Enseignement technique ou professionnel long
Enseignement superieur y compris technique superieur
5 poids — dbl range: 78.0783403 - 31092.14132
6 occup — fct Exerce une profession
Chomeur
Etudiant, eleve
Retraite
Retire des affaires
Au foyer
Autre inactif
7 qualif — fct Ouvrier specialise
Ouvrier qualifie
Technicien
Profession intermediaire
Cadre
Employe
Autre
8 freres.soeurs — int range: 0 - 22
9 clso — fct Oui
Non
Ne sait pas
10 relig — fct Pratiquant regulier
Pratiquant occasionnel
Appartenance sans pratique
Ni croyance ni appartenance
Rejet
NSP ou NVPR
11 trav.imp — fct Le plus important
Aussi important que le reste
Moins important que le reste
Peu important
12 trav.satisf — fct Satisfaction
Insatisfaction
Equilibre
13 hard.rock — fct Non
Oui
14 lecture.bd — fct Non
Oui
15 peche.chasse — fct Non
Oui
16 cuisine — fct Non
Oui
17 bricol — fct Non
Oui
18 cinema — fct Non
Oui
19 sport — fct Non
Oui
20 heures.tv — dbl range: 0 - 12Lorsqu’on a un gros tableau de données avec de nombreuses variables, il peut être difficile de retrouver la ou les variables d’intérêt. Il est possible d’indiquer à look_for un mot-clé pour limiter la recherche. Par exemple :
look_for(d, "trav")pos variable label col_type values
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
11 trav.imp — fct Le plus important
Aussi important que le reste
Moins important que le reste
Peu important
12 trav.satisf — fct Satisfaction
Insatisfaction
Equilibre Il est à noter que si la recherche n’est pas sensible à la casse (i.e. aux majuscules et aux minuscules), elle est sensible aux accents.
La méthode summary qui fonctionne sur tout type d’objet permet d’avoir quelques statistiques de base sur les différentes variables de notre tableau, les statistiques affichées dépendant du type de variable.
summary(d) id age sexe
Min. : 1.0 Min. :18.00 Homme: 899
1st Qu.: 500.8 1st Qu.:35.00 Femme:1101
Median :1000.5 Median :48.00
Mean :1000.5 Mean :48.16
3rd Qu.:1500.2 3rd Qu.:60.00
Max. :2000.0 Max. :97.00
nivetud
Enseignement technique ou professionnel court :463
Enseignement superieur y compris technique superieur:441
Derniere annee d'etudes primaires :341
1er cycle :204
2eme cycle :183
(Other) :256
NA's :112
poids occup
Min. : 78.08 Exerce une profession:1049
1st Qu.: 2221.82 Chomeur : 134
Median : 4631.19 Etudiant, eleve : 94
Mean : 5535.61 Retraite : 392
3rd Qu.: 7626.53 Retire des affaires : 77
Max. :31092.14 Au foyer : 171
Autre inactif : 83
qualif freres.soeurs
Employe :594 Min. : 0.000
Ouvrier qualifie :292 1st Qu.: 1.000
Cadre :260 Median : 2.000
Ouvrier specialise :203 Mean : 3.283
Profession intermediaire:160 3rd Qu.: 5.000
(Other) :144 Max. :22.000
NA's :347
clso relig
Oui : 936 Pratiquant regulier :266
Non :1037 Pratiquant occasionnel :442
Ne sait pas: 27 Appartenance sans pratique :760
Ni croyance ni appartenance:399
Rejet : 93
NSP ou NVPR : 40
trav.imp trav.satisf
Le plus important : 29 Satisfaction :480
Aussi important que le reste:259 Insatisfaction:117
Moins important que le reste:708 Equilibre :451
Peu important : 52 NA's :952
NA's :952
hard.rock lecture.bd peche.chasse cuisine bricol
Non:1986 Non:1953 Non:1776 Non:1119 Non:1147
Oui: 14 Oui: 47 Oui: 224 Oui: 881 Oui: 853
cinema sport heures.tv
Non:1174 Non:1277 Min. : 0.000
Oui: 826 Oui: 723 1st Qu.: 1.000
Median : 2.000
Mean : 2.247
3rd Qu.: 3.000
Max. :12.000
NA's :5 On peut également appliquer summary à une variable particulière.
summary(d$sexe)Homme Femme
899 1101 summary(d$age) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
18.00 35.00 48.00 48.16 60.00 97.00 L’extension questionr fournit également une fonction bien pratique pour décrire les différentes variables d’un tableau de données. Il s’agit de describe. Faisons de suite un essai :
describe(d)[2000 obs. x 20 variables] tbl_df tbl data.frame
$id:
integer: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
min: 1 - max: 2000 - NAs: 0 (0%) - 2000 unique values
$age:
integer: 28 23 59 34 71 35 60 47 20 28 ...
min: 18 - max: 97 - NAs: 0 (0%) - 78 unique values
$sexe:
nominal factor: "Femme" "Femme" "Homme" "Homme" "Femme" "Femme" "Femme" "Homme" "Femme" "Homme" ...
2 levels: Homme | Femme
NAs: 0 (0%)
$nivetud:
nominal factor: "Enseignement superieur y compris technique superieur" NA "Derniere annee d'etudes primaires" "Enseignement superieur y compris technique superieur" "Derniere annee d'etudes primaires" "Enseignement technique ou professionnel court" "Derniere annee d'etudes primaires" "Enseignement technique ou professionnel court" NA "Enseignement technique ou professionnel long" ...
8 levels: N'a jamais fait d'etudes | A arrete ses etudes, avant la derniere annee d'etudes primaires | Derniere annee d'etudes primaires | 1er cycle | 2eme cycle | Enseignement technique ou professionnel court | Enseignement technique ou professionnel long | Enseignement superieur y compris technique superieur
NAs: 112 (5.6%)
$poids:
numeric: 2634.3982157 9738.3957759 3994.1024587 5731.6615081 4329.0940022 8674.6993828 6165.8034861 12891.640759 7808.8720636 2277.160471 ...
min: 78.0783403 - max: 31092.14132 - NAs: 0 (0%) - 1877 unique values
$occup:
nominal factor: "Exerce une profession" "Etudiant, eleve" "Exerce une profession" "Exerce une profession" "Retraite" "Exerce une profession" "Au foyer" "Exerce une profession" "Etudiant, eleve" "Exerce une profession" ...
7 levels: Exerce une profession | Chomeur | Etudiant, eleve | Retraite | Retire des affaires | Au foyer | Autre inactif
NAs: 0 (0%)
$qualif:
nominal factor: "Employe" NA "Technicien" "Technicien" "Employe" "Employe" "Ouvrier qualifie" "Ouvrier qualifie" NA "Autre" ...
7 levels: Ouvrier specialise | Ouvrier qualifie | Technicien | Profession intermediaire | Cadre | Employe | Autre
NAs: 347 (17.3%)
$freres.soeurs:
integer: 8 2 2 1 0 5 1 5 4 2 ...
min: 0 - max: 22 - NAs: 0 (0%) - 19 unique values
$clso:
nominal factor: "Oui" "Oui" "Non" "Non" "Oui" "Non" "Oui" "Non" "Oui" "Non" ...
3 levels: Oui | Non | Ne sait pas
NAs: 0 (0%)
$relig:
nominal factor: "Ni croyance ni appartenance" "Ni croyance ni appartenance" "Ni croyance ni appartenance" "Appartenance sans pratique" "Pratiquant regulier" "Ni croyance ni appartenance" "Appartenance sans pratique" "Ni croyance ni appartenance" "Appartenance sans pratique" "Pratiquant occasionnel" ...
6 levels: Pratiquant regulier | Pratiquant occasionnel | Appartenance sans pratique | Ni croyance ni appartenance | Rejet | NSP ou NVPR
NAs: 0 (0%)
$trav.imp:
nominal factor: "Peu important" NA "Aussi important que le reste" "Moins important que le reste" NA "Le plus important" NA "Peu important" NA "Moins important que le reste" ...
4 levels: Le plus important | Aussi important que le reste | Moins important que le reste | Peu important
NAs: 952 (47.6%)
$trav.satisf:
nominal factor: "Insatisfaction" NA "Equilibre" "Satisfaction" NA "Equilibre" NA "Insatisfaction" NA "Satisfaction" ...
3 levels: Satisfaction | Insatisfaction | Equilibre
NAs: 952 (47.6%)
$hard.rock:
nominal factor: "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" ...
2 levels: Non | Oui
NAs: 0 (0%)
$lecture.bd:
nominal factor: "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" ...
2 levels: Non | Oui
NAs: 0 (0%)
$peche.chasse:
nominal factor: "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Oui" "Oui" "Non" "Non" ...
2 levels: Non | Oui
NAs: 0 (0%)
$cuisine:
nominal factor: "Oui" "Non" "Non" "Oui" "Non" "Non" "Oui" "Oui" "Non" "Non" ...
2 levels: Non | Oui
NAs: 0 (0%)
$bricol:
nominal factor: "Non" "Non" "Non" "Oui" "Non" "Non" "Non" "Oui" "Non" "Non" ...
2 levels: Non | Oui
NAs: 0 (0%)
$cinema:
nominal factor: "Non" "Oui" "Non" "Oui" "Non" "Oui" "Non" "Non" "Oui" "Oui" ...
2 levels: Non | Oui
NAs: 0 (0%)
$sport:
nominal factor: "Non" "Oui" "Oui" "Oui" "Non" "Oui" "Non" "Non" "Non" "Oui" ...
2 levels: Non | Oui
NAs: 0 (0%)
$heures.tv:
numeric: 0 1 0 2 3 2 2.9 1 2 2 ...
min: 0 - max: 12 - NAs: 5 (0.2%) - 30 unique valuesComme on le voit sur cet exemple, describe nous affiche le type des variables, les premières valeurs de chacune, le nombre de valeurs manquantes, le nombre de valeurs différentes (uniques) ainsi que quelques autres informations suivant le type de variables.
Il est possible de restreindre l’affichage à seulement quelques variables en indiquant le nom de ces dernières.
describe(d, c("age", "trav.satisf"))[2000 obs. x 20 variables] tbl_df tbl data.frame
$age:
integer: 28 23 59 34 71 35 60 47 20 28 ...
min: 18 - max: 97 - NAs: 0 (0%) - 78 unique values
$trav.satisf:
nominal factor: "Insatisfaction" NA "Equilibre" "Satisfaction" NA "Equilibre" NA "Insatisfaction" NA "Satisfaction" ...
3 levels: Satisfaction | Insatisfaction | Equilibre
NAs: 952 (47.6%)On peut également transmettre juste une variable :
describe(d$sexe)[2000 obs.]
nominal factor: "Femme" "Femme" "Homme" "Homme" "Femme" "Femme" "Femme" "Homme" "Femme" "Homme" ...
2 levels: Homme | Femme
NAs: 0 (0%)
n %
Homme 899 45
Femme 1101 55
Total 2000 100En résumé
Les Listes
- Les listes sont des objets unidimensionnels pouvant contenir tout type d’objet, y compris d’autres listes.
- Elles ont une longueur qu’on obtient avec
length. - On crée une liste avec
listet on peut fusionner des listes avecappend. - Tout comme les vecteurs, les listes peuvent être nommées et les noms des éléments s’obtiennent avec
names. - Les crochets simples (
[]) permettent de sélectionner les éléments d’une liste, en utilisant l’indexation par position, l’indexation par nom ou l’indexation par condition. Cela renvoie toujours une autre liste. - Les doubles crochets (
[[]]) renvoient directement le contenu d’un élément de la liste qu’on aura sélectionné par position ou par nom. - Le symbole
$est un raccourci pour facilement sélectionner un élément par son nom,liste$nométant équivalent àliste[["nom"]].
Les Tableaux de données
- Les tableaux de données sont des listes avec des propriétés particulières :
- tous les éléments sont des vecteurs ;
- tous les vecteurs ont la même longueur ;
- tous les vecteurs ont un nom et ce nom est unique.
- On peut créer un tableau de données avec
data.frame. - Les tableaux de données correspondent aux fichiers de données qu’on utilise usuellement dans d’autres logiciels de statistiques : les variables sont représentées en colonnes et les observations en lignes.
- Ce sont des objets bidimensionnels :
ncolrenvoie le nombre de colonnes etnrowle nombre de lignes. - Les doubles crochets (
[[]]) et le symbole dollar ($) fonctionnent comme pour les listes et permettent d’accéder aux variables. - Il est possible d’utiliser des coordonnées bidimensionnelles avec les crochets simples (
[]) en indiquant un critère sur les lignes puis un critère sur les colonnes, séparés par une virgule (,).