1. Grâce à ce formulaire vous pouvez proposer une astuce ou un script sur R.
  2. Votre script doit pouvoir être lancé en l'état. Veuillez penser à :
    • inclure le chargement des "library" nécessaires
    • construire un petit jeu de données si besoin est.
    • commenter les lignes de codes pour en faciliter la compréhension.
  3. Le titre de votre script ou astuce doit être clair et explicite.
  4. Pensez à mettre votre code entre les balises [R] et [/R]; Pour cela, vous pouvez utiliser le bouton

Vous pouvez utiliser vos comptes Facebook, twitter ou google pour vous identifer (google est compatible yahoo, openID...)
L'ideal étant de vous connecter si vous avez un compte utilisateur, ou faire une demande de compte utilisateur si vous n'en avez pas encore.
Créer un compte va vous permettre de pouvoir éditer vos codes et de mettre en avant votre site internet.
Sinon vous pouvez soumettre anonymement en remplissant les champs ci-après.







Choisissez les catégories correspondantes à votre Code:

  • algorithmique
  • Analyse de survie
  • base indispensable
  • bayésien
  • configuration de R
  • exportation de données
  • fonctions utiles
  • graphique
  • importation de données
  • inférence
  • manipulation de données
  • message d'erreur
  • modélisation
  • Non classé
  • optimisation
  • planification
  • programmer avec R
  • regression linéaire
  • Test
  • Transformation de données


Comment appliquer une fonction à une ou plusieurs colonnes d’un data.frame et ajouter ces nouvelles données à ce data.frame ? : ddply()

0
dans fonctions utiles, manipulation de données, Transformation de données

La fonction ddply(), faisant partie du package plyr, permet d’appliquer une fonction à une ou plusieurs colonnes d’un data.frame en fonction des modalités d’une ou deux variables, et d’ajouter ces données à ce data.frame.

 
library(plyr)        # On charge le package plyr
#On construit un data.frame :
dfx <- data.frame(
    group <- c(rep('A', 8), rep('B', 15), rep('C', 6)),
    sex <- sample(c("M", "F"), size = 29, replace = TRUE),
    age <- runif(n = 29, min = 18, max = 54))
 
ddply(dfx, .(group, sex), mutate,
    mean = round(mean(age), 2),
    sd = round(sd(age), 2))
# On obtient la moyenne et l'écart type de l’âge en fonction du groupe et du sexe
# et on ajoute une colonne “mean” et “sd” au data.frame dfx.
 

Proposé par Helene F.

Ce script vous à rendu service? remerciez l'auteur en votant ici:
- ça ne sert à rien -- c\'est interessant - (score de +1 sur 1 votes)
Loading ... Loading ...

Poster un commentaire


Votre email ne seras jamais communiqué champs requis désigné par une *

*
*


neuf × 2 =

Formation logiciel R