# Intro au langage R ## et à l'environement R-studio <!-- Put the link to this slide here so people can follow --> slides: https://hackmd.io/ instance humanum : https://r-tools.huma-num.fr --- ### Objective # Become Programmers in two days ---- ![](https://www.cpcwiki.eu/imgs/d/d7/Cpc6128.gif) --- # Plan du jour - tour de l'interface - interpréteur R en super-calculatrice - variables et fonctions - accès à la documentation - import de données - manipulations élémentaires sur les tableaux ---- ## Tour de l'interface r-studio [:monkey: cheat sheet](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/rstudio-ide.pdf) ### 5 zones 1. Menu :point_right: nouveau projet, nouveau fichier... 2. Éditeur de code :point_right: le plus utile 3. Interpréteur de commandes :point_right: tests rapides 4. Données chargées :point_right: consulter/vérifier 5. Navigateur dans les fichiers/ les graphiques / les packages / **l'aide** :point_left: --- ## Zoom sur l'interpréteur [:monkey: cheat sheet](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/base-r.pdf) :information_source: Tout peut être fait dans cette zone - interaction - opérations - fonctions - complétion - variables et environnement --- ### Charger et manipuler ### des tableaux de données 1. uploader un fichier `births.csv` 2. utiliser l'assistant d'importation 3. découverte du package `dplyr` ---- #### Tester `dplyr` [:monkey_face: cheat sheet](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/data-transformation.pdf) ```R count(births, Country) filter(births, Country="Malaysia") select(births, Name, Name_Zh) ``` ---- ### Combiner les opérations ex: si on veut le nom des gens nés en Malaisie 1. directement variable ```R select(filter(births, Country="Malaysia"), Name, Name_Zh) ``` :flushed: ---- ### Combiner les opérations ex: si on veut le nom des gens nés en Malaisie 2. en passant par une variable ```R malaisie <- filter(births, Country="Malaysia") select(malaisie, Name, Name_Zh) ``` :confused: ---- ### Combiner les opérations ex: si on veut le nom des gens nés en Malaisie 3. avec des `pipes` ```R births %>% filter(Country=="Malaysia") %>% select(Name, Name_Zh) ``` :sunglasses: --- ### Manipuler du texte #### Package `stringr` :monkey: [Cheat sheet](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/strings.pdf)
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