Les variables dans R

Nadia Aubin-Horth

Frédéric Maps

Philippe Massicotte

Objectifs de la capsule

À la fin de cette capsule, vous serez en mesure de:

Assigner une valeur à une variable.
Nommer une variable de façon efficace.
Connaître les principales classes de variables.
Convertir une donnée d'une classe de variable à une autre.
Savoir qu'il existe d'autres classes de variables.

Capsule vidéo

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Exercices

Veuillez noter qu'il est possible d'avoir plus d'une bonne réponse par question. Vous pouvez reprendre chaque exercice grâce aux boutons "Start Over" ou "Try Again" Le bouton "hint" est là pour être utilisé!

Classes de variables

Quiz

Noms de variable

Quiz

Les vecteurs

Quiz

Matériel accompagnateur

Classes de base

Il existe quatre principales classes de variables dans R que vous devriez connaître sur le bout de vos doigts.

La classe numeric

La classe numeric sert à représenter les nombres (ex.: 1, 3.14, -3324.56).

## [1] 12

-1.45

## [1] -1.45

3 + pi

## [1] 6.141593

La classe character

La classe character sert à représenter les caractères ou les chaînes de caractères. Les chaînes de caractères sont soit entourées de simples ' ou doubles " guillemets.

"banane"

## [1] "banane"

'banane'

## [1] "banane"

# Est-ce que les deux chaînes sont identiques?
"banane" == "Banane"

## [1] FALSE

Info! R est un langage de programmation dit case sensitive. C'est-à-dire que la casse (minuscule/majuscule) des caractères est importante. Ainsi, la chaîne de caractères "banane" est différente de la chaîne de caractères "Banane".

La classe logic

La classe logic sert à représenter les valeurs booléennes (VRAI/FAUX). Dans R, les valeurs logic sont représentées soit à l'aide des valeurs TRUE, FALSE ou T, F. Il est cependant recommandé d'utiliser la forme longue (TRUE, FALSE).

TRUE

## [1] TRUE

FALSE

## [1] FALSE

La classe factor

La classe factor sert à représenter les valeurs lorsqu'on connaît d'avance les différentes possibilités (ex. mois de l'année). Les facteurs sont généralement créés avec la fonction factor().

factor(c("lundi", "mardi", "mercredi", "jeudi", "vendredi", "samedi", "dimanche"))

## [1] lundi    mardi    mercredi jeudi    vendredi samedi   dimanche
## Levels: dimanche jeudi lundi mardi mercredi samedi vendredi

On peut utiliser la fonction class() pour connaître la classe d'une variable.

class(1)

## [1] "numeric"

class("banane")

## [1] "character"

class("Banane")

## [1] "character"

class(factor(123.1))

## [1] "factor"

Il est également possible de convertir les classes. Par exemple, on peut convertir une classe character en classe numeric.

class("3.4")

## [1] "character"

class(as.numeric("3.4"))

## [1] "numeric"

Noms de variables

Il est souvent fort utile de pouvoir réutiliser les valeurs (numérique, texte ou autre) d'une opération dans d'autres calculs par exemple. Pour ce faire, il faut assigner la valeur à une variable. Dans R, l'assignement d'une valeur à une variable peut se faire à l'aide des opérateurs <- et =. Cependant, il est préférable d'utiliser l'opérateur <- plutôt que = pour l'assignation d'une variable. En plus, l'utilisation de <- permet d'éviter la confusion avec l'opérateur logique ==.

x <- 2 # Assigner la valeur numérique 2 à la variable x
y <- 40 # Assigner la valeur numérique 40 à la variable y
x + y # Somme de x et y

## [1] 42

Un nom de variable peut contenir à la fois des lettres et des chiffres, mais doit commencer par une lettre.

# Bon
x123 <- TRUE

# Pas bon
123x <- "R est vraiment trop cool!"

Il est important de choisir un nom de variable qui est descriptif. Dans les exemples suivants, on créer une variable pour contenir une valeur de chlorophylle a.

x <- 200 # x n'est pas assez descriptif
chla <- 200 # mieux, mais on ne connaît pas les unités
chla_mg_m2 <- 200 # idéal, on connaît la variable et son unité

Il est important d'être consistent dans la casse des noms de variables. Par exemple, chla_mg_m2 et Chla_mg_m2 sont deux variables distinctes.

chla_mg_m2 <- 200
Chla_mg_m2 <- 200

Info! Il est important que vos noms de variables n'entrent pas en conflit avec des noms de variables ou de fonctions déjà définies dans R. Par exemple, il faut éviter d'utiliser cos, sin, min, median, pi.

cos <- 3 # À ne pas faire!

Les vecteurs

Les vecteurs sont des tableaux d'éléments successifs. Les éléments d'un vecteur peuvent être, par exemple: numeric, character, logic. Dans R, les vecteurs sont créés à l'aide de la fonction c() (qui veut dire combine) et les valeurs sont séparées à l'aide de la virgule (,).

# Création d'un vecteur avec 6 valeurs numériques
v1 <- c(100, 101, 102, 103, 104, 105)
v1

## [1] 100 101 102 103 104 105

Pour accéder aux valeurs d'un vecteur, il suffit de spécifier l'index (position) à laquel nous voulons accéder.

v1[3] # 3ième élément du vecteur v

## [1] 102

v1[3:5] # Positions 3,4,5 du vecteur v

## [1] 102 103 104

Info! Dans R il est possible de créer rapidement une séquence de nombre en utilisant l'opérateur :. Par exemple, la commande 3:5 retourne un vecteur numérique avec les valeurs 3, 4 et 5.

Il est également possible de supprimer un élément d'un vecteur en utilisant l'opérateur - suivi de l'index à supprimer.

v1[-3] # Supprimer le 3ième élément du vecteur v

## [1] 100 101 103 104 105

Des opérations arithmétiques sont également possibles avec les vecteurs.

v1 <- c(100, 101, 102, 103, 104, 105)
v2 <- c(10, 20, 30, 40, 50, 60)
v1 + v2

## [1] 110 121 132 143 154 165

Autres types de classes

Il existe un très grand nombre d'objets dans R. Ainsi, d'autres classes d'objets vous seront utiles:

data.frame: Format habituel de tableau de données que vous importez.
list: Liste d'objets de classes différentes (texte, numérique, etc.).
lm: Résultat d'une analyse de modèle linéaire.
date: Pour représenter les dates.

Dans l'exemple suivant, un modèle linéaire model1 est créé avec la fonction lm(). Différentes fonctions génériques peuvent être utilisées avec la variable model1.

model1 <- lm(mpg ~ hp, data = mtcars) # Créer un modèle linéaire (lm)

class(model1) # Voir la classe de model1

## [1] "lm"

summary(model1) # Diagnostiques du modèle

## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ hp, data = mtcars)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -5.7121 -2.1122 -0.8854  1.5819  8.2360 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 30.09886    1.63392  18.421  < 2e-16 ***
## hp          -0.06823    0.01012  -6.742 1.79e-07 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.863 on 30 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.6024, Adjusted R-squared:  0.5892 
## F-statistic: 45.46 on 1 and 30 DF,  p-value: 1.788e-07

plot(model1) # Graphiques de diagnostic du modèle

Téléchargement

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