Tutoriel sur les conditionnelles et le contrôle de flux en R

Comparer des matrices

La capacité de R à comparer différentes structures de données ne s’arrête pas aux vecteurs. Les matrices et les opérateurs relationnels fonctionnent tout aussi bien ensemble !

Plutôt que des vecteurs (comme dans l’exemple précédent), les données DataCamp et YouTube sont maintenant stockées dans une matrice appelée views. La première ligne contient les informations DataCamp, la seconde celles de YouTube. Vous utiliserez la fonction matrix de R pour créer cette matrice à partir des vecteurs datacamp et youtube définis plus haut.

datacamp_views <- c(100,20,5,200,60,88,190,33,290,64)

youtube_views <- c(10,20,1000,64,100,9,19,3,90,4)

views <- matrix(c(datacamp_views, youtube_views), nrow = 2, byrow = TRUE)

views

Identifions les positions où les vues, côté DataCamp comme YouTube, sont égales à 20.

views == 20

Parfait ! Maintenant que vous maîtrisez les opérateurs relationnels, passons aux opérateurs logiques.

Opérateurs logiques

R vous permet de combiner les résultats des opérateurs relationnels grâce aux opérateurs logiques suivants :

• opérateur AND ( & )
• opérateur OR ( | )
• opérateur NOT ( ! )

Passons-les en revue.

• Opérateur AND : comme dans tout langage de programmation, l’opérateur AND de R prend deux valeurs logiques et renvoie TRUE uniquement si les deux sont vraies ; sinon il renvoie FALSE.

Voyons quelques exemples parlants.

TRUE & TRUE # 1.1 = 1

TRUE

TRUE & FALSE # 1.0 = 0

FALSE

FALSE & FALSE # 0.0 = 0

FALSE

FALSE & TRUE # 0.1 = 0

FALSE

Vous pouvez aussi utiliser le résultat de comparateurs plutôt que des valeurs logiques explicites.

x <- 100

x < 200 & x >= 100  # x est bien < 200 et ≥ 100, donc TRUE.

TRUE

x < 200 & x > 100 # ici FALSE, car la seconde comparaison (x > 100) est fausse.

FALSE

• Opérateur OR : similaire à AND, mais l’expression OR est TRUE si au moins l’une des deux valeurs logiques est TRUE.

Voyons quelques exemples parlants.

TRUE | TRUE # 1 + 1 = 1

TRUE

TRUE | FALSE # 1 + 0 = 1

TRUE

FALSE | FALSE # 0 + 0 = 0

FALSE

FALSE | TRUE # 0 + 1 = 1

TRUE

Reprenons le même exemple numérique ; cette fois, le résultat diffère.

x <- 100

x < 200 | x > 100 # TRUE car la première comparaison (x < 200) est vraie.

TRUE

• Opérateur NOT : le plus simple à comprendre : il nie la valeur logique à laquelle il s’applique, c’est l’opposé.

Quelques exemples :

a = 1

!a # renvoie FALSE : non de 1 correspond à 0, donc FALSE.

FALSE

a = 0

!a # ici TRUE : a = 0 et non de 0 vaut 1.

TRUE

Voyons des cas utiles avec les fonctions natives de R.

is.numeric(5) # renvoie TRUE car 5 est numérique

TRUE

!is.numeric(5) # la négation renvoie FALSE

FALSE

is.numeric('aditya')

FALSE

L’exemple ci-dessous est utile quand vous traitez un mélange de nombres et de chaînes et souhaitez filtrer les chaînes (caractères) pour ne conserver que les données numériques.

!is.numeric('aditya')

TRUE

Terminons en voyant comment les opérateurs logiques fonctionnent avec les vecteurs et matrices.

a <- c(FALSE, TRUE, FALSE)

b <- c(TRUE, TRUE, FALSE)

a & b # opérateur AND

1. FALSE
2. TRUE
3. FALSE

a | b # opérateur OR

1. TRUE
2. TRUE
3. FALSE

Comme le montrent ces sorties, tout comme pour les comparateurs, les opérateurs logiques s’appliquent élément par élément.

En revanche, l’opérateur NOT ne s’applique qu’à un seul vecteur à la fois, ou au résultat d’une opération sur deux vecteurs.

!a

1. TRUE
2. FALSE
3. TRUE

!b

1. FALSE
2. FALSE
3. TRUE

Dans l’exemple ci-dessous, NOT est appliqué au résultat de a | b (placé entre parenthèses). On parle aussi d’opérateur NOR (Not-OR).

!(a | b) # opérateur NOR

1. FALSE
2. FALSE
3. TRUE

Avant de passer aux instructions conditionnelles, faisons un petit exercice.

Reprenez le vecteur des vues du tutoriel DataCamp défini plus haut. Extrayez-en le dernier élément avec la fonction tail de R.

last <- tail(datacamp_views,1)
print (last)

[1] 64

Vérifiez si ce dernier élément est strictement inférieur à 100 ou supérieur à 100.

last < 100 | last > 100

TRUE

Puisque la dernière valeur est inférieure à 100, l’une des deux conditions est satisfaite : le résultat est donc TRUE.

Passons au dernier thème de ce tutoriel : les instructions conditionnelles !

Instructions conditionnelles

Vous avez vu les opérateurs relationnels (pour relier des objets R entre eux) et les opérateurs logiques (pour combiner des valeurs logiques). R permet de combiner ces opérateurs et d’utiliser le résultat pour piloter le comportement de vos scripts. Entrons dans les instructions if et else.

La syntaxe de if est la suivante : if(condition){ // expression } L’instruction if prend une condition (entre parenthèses) basée sur un opérateur relationnel ou logique ; si cette condition est TRUE, le code R entre accolades est exécuté. Simple, n’est-ce pas ?

Exemple :

Supposons une variable x égale à -10. Vous testez si x est supérieur à zéro et vous nie(z) cette condition avec NOT. Comme la condition est TRUE, le code entre accolades s’exécute.

x <- -10

if (!x > 0){
    print("x is a negative number")
}

[1] "x is a negative number"

Si vous supprimez NOT, la condition devient FALSE et le code entre accolades ne s’exécute pas.

if (x > 0){
    print("x is a positive number")
}

La syntaxe de else est : if(condition){ // expression1 }else{ // expression2 } Contrairement à if, else n’a pas de condition propre : il s’utilise avec if. Le code associé à else s’exécute uniquement si la condition du if est FALSE.

Reprenons l’exemple précédent pour illustrer else.

x <- -10

if (x > 0){
    print("x is a positive number")
}else{
    print("x is a negative number")
}

[1] "x is a negative number"

Ici, la condition du if étant FALSE, c’est le bloc else qui s’exécute.

Entre if et else, vous pouvez insérer else if. Il s’exécute lorsque la condition du if n’est pas satisfaite. En bref, else arrive en dernier : if(condition){ // expression1 }else if(condition){ // expression2 }else{ // expression3 }

x <- 0

if (x > 0){
    print("x is a positive number")
}else if (x == 0){
    print("x is zero")
}else{
    print("x is a negative number")
}

[1] "x is zero"

On recourt souvent à else if lorsque les conditions ne sont pas mutuellement exclusives (elles peuvent être vraies en même temps). Exemple :

x <- 12

if (x %% 3 == 0){
    print("x is divisible by 3")
}else if (x %% 4 == 0){
    print("x is divisible by 4")
}else{
    print("x is neither divisible by 3 nor by 4")
}

[1] "x is divisible by 3"

Dans cet exemple, la première condition if étant TRUE, R quitte la structure de contrôle sans évaluer les suivantes, même si la condition else if aurait aussi donné TRUE. Si vous aviez utilisé un second if indépendant, il aurait été évalué lui aussi.

Conclusion

Félicitations, vous avez terminé ce tutoriel.

C’est un bon point de départ pour découvrir le langage R. Entraînez-vous en utilisant les opérateurs relationnels et logiques comme conditions dans des instructions conditionnelles.

D’autres sujets restent à couvrir en R, comme les utilitaires et l’apprentissage automatique, qui feront l’objet de prochains tutoriels. Restez à l’écoute !

N’hésitez pas à poser vos questions en commentaire ci-dessous.

Pour aller plus loin en R, suivez le cours Intermediate R de DataCamp.