Cours
Manipulation de données avec dplyr
DébutantNiveau de compétence
Actualisé 12/2025
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Premiers pas : Transformer des données avec dplyr
Ce cours est conçu pour enseigner aux utilisateurs comment manipuler et transformer efficacement les données à l'aide du package dplyr dans R.Tout d'abord, explorez les techniques fondamentales de transformation des données, y compris l'utilisation des verbes dplyr clés tels que select, filter, arrange et mutate. Ces fonctions vous apprendront à modifier les ensembles de données en sélectionnant des colonnes spécifiques, en filtrant les lignes en fonction de conditions, en triant les données et en créant de nouvelles colonnes calculées..
Agrégation de données avec dplyr
Ensuite, le cours couvre l'agrégation des données, en enseignant aux utilisateurs comment résumer et condenser les données pour une meilleure interprétation.Vous comprendrez comment rendre vos données plus interprétables et plus faciles à gérer.. Les fonctions telles que count, group_by et summarize sont introduites pour effectuer des opérations qui regroupent de nombreuses observations en des résumés significatifs, essentiels pour l'analyse des données et l'établissement de rapports.
Sélection et transformation des données
Enfin, vous apprendrez des techniques avancées de sélection et de transformation des données, telles que l'utilisation des aides à la sélection et du verbe renommer. Vous pourrez également appliquer vos compétences à une étude de cas réelle et pratiquer les mutations groupées, les fonctions de fenêtre et la visualisation de données avec ggplot2.A la fin du cours, vous aurez développé de solides compétences en manipulation de données à l'aide de dplyr, ce qui vous permettra d'effectuer des analyses de données plus efficaces et efficientes.-une capacité essentielle pour tout analyste de données ou scientifique.
Prérequis
Introduction to the Tidyverse1
Transformation des données avec dplyr
Apprenez les verbes que vous pouvez utiliser pour transformer vos données, notamment select, filter, arrange et mutate. Vous utiliserez ces fonctions pour modifier l'ensemble de données des comtés afin de visualiser des observations particulières et de répondre à des questions sur les données.
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Agrégation des données
Maintenant que vous savez comment transformer vos données, vous souhaiterez certainement en savoir plus sur la manière de les agréger afin de les rendre plus faciles à interpréter. Vous découvrirez plusieurs fonctions qui vous permettront d'effectuer de nombreuses observations dans vos données et de les résumer, notamment count, group_by, summarize, ungroup et slice_min/slice_max.
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Sélection et transformation des données
Découvrez des méthodes avancées pour sélectionner et transformer des colonnes. Veuillez également vous familiariser avec les aides de sélection, qui sont des fonctions permettant de définir les critères des colonnes que vous souhaitez sélectionner, ainsi qu'avec le verbe renommer.
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Étude de cas : ensemble de données sur les prénoms de bébés
Travaillez avec un nouvel ensemble de données représentant les prénoms des bébés nés chaque année aux États-Unis. Découvrez comment utiliser les mutations groupées et les fonctions de fenêtre pour poser et répondre à des questions plus complexes concernant vos données. Veuillez utiliser une combinaison de dplyr et ggplot2 pour créer des graphiques pertinents afin d'approfondir l'analyse de vos données.
Manipulation de données avec dplyr
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