Programmation en R : commencer avec RStudio

1. Bienvenue dans ce cours !: Bonjour, je suis Emmanuel Soggy et bienvenue dans mon cours de programmation pour démarrer avec RStudio. C'est donc le premier d'une série d'analyses de données avec R. Et il y a trois cours ici, trois cours de courte durée. Ce cours dure donc 46 minutes et comprend sept leçons. La première leçon est l'installation de RStudio sur votre bureau. Ensuite, comment utiliser RStudio Cloud. La troisième leçon comprend un questionnaire pratique. Ensuite, les fonctionnalités les plus importantes de RStudio. Comment installer et charger nos packages à l'aide RStudio Cloud et créer des graphiques, des cartes et des tableaux interactifs en un seul code ? La dernière leçon est une activité pratique. Et puis vous aurez, bien sûr, un projet, comme tous mes projets de partage de compétences, mes cours. Ils ont un petit projet Capstone à réaliser. Ce projet en particulier est destiné à des tâches qui vous permettront d'accéder à votre RStudio Cloud et effectuer certaines opérations, de modifier des options et parcourir les pages de navigation afin de vous familiariser avec RStudio pour stocker la programmation dans R. Alors, bienvenue dans ce cours et plongeons-nous dans le vif du sujet. 2. Intérêt de Rstudio sur votre bureau: D'accord, il y a donc deux manières d'utiliser RStudio. Tout d'abord, nous allons télécharger R et RStudio sur l'ordinateur. Ce sera la première tâche et la deuxième leçon ou la deuxième tâche consistera à utiliser RStudio on the Cloud. Ce RStudio lui-même est sorti en juillet ou août, je crois, 2020. Et cela m'a sauvé la vie quand j' oublie mon ordinateur, mon ordinateur portable, je peux me connecter à n'importe quel ordinateur et me connecter au Cloud. Mais la première tâche consiste à télécharger R et RStudio sur l'ordinateur portable ou sur votre ordinateur de bureau. Pour cela, vous allez le faire, il y a deux étapes pour le faire. Tout d'abord, vous allez télécharger R, le langage de programmation de votre ordinateur. Ensuite, vous allez télécharger l'IDE ou l' interface de développement intégrée, RStudio IDE. Ce sera au top du langage de programmation artistique. Et puis nous deux, avec les deux sur votre ordinateur, vous serez en mesure de développer des applications dans R en utilisant RStudio. Vous téléchargez donc d'abord R. Donc, je suis sur Google pour télécharger R. Ici, je peux voir que le premier lien est aller vers cran point r-project point org. Alors je clique dessus. Ici, j'ai un lien, donc je suis juste le lien, non ? Téléchargez R pour Windows. Et puis Danny, les téléchargements pour moi se trouvent sur mon ordinateur ici. Nous sommes en septembre 2022. La version est donc 4.2, 0.11. Une fois téléchargée, je vais mettre la vidéo en pause et une fois téléchargée, je vais l' installer sur mon ordinateur. Ensuite, je vais revenir et nous allons télécharger l'IDE, RStudio IDE. OK, j'ai donc commencé l'installation ici. Double-cliquez donc sur le programme d'installation, suivez simplement les instructions ici. Et j'installe R sur mon ordinateur. Je vais donc mettre la vidéo en pause, puis nous allons installer RStudio. Ici. Je suis sur rstudio.com. Ici, je clique sur les produits et RStudio, le premier, le premier IDE pour R. Je m'en charge. Ici. J'ai deux options, soit un ordinateur de bureau, soit un serveur RStudio. Je vais cliquer sur RStudio Desktop. C'est celui que je veux télécharger. Et je clique sur Télécharger RStudio Desktop. Je choisis ma version. Il existe différentes versions ici. Le premier est le RStudio Desktop gratuit que je souhaite télécharger. Je clique donc sur Télécharger. Et encore une fois, il a détecté que j'avais des fenêtres. Donc, ici, je n'ai pas téléchargé RStudio pour Windows. Encore une fois, il est téléchargeable ici. Et une fois téléchargé, je vais double-cliquer dessus pour l'installer sur mon ordinateur. Je vais donc mettre la vidéo en pause pendant le téléchargement. OK, j'ai donc double-cliqué sur l'icône RStudio. Et c'est ici que le logiciel d'installation de RStudio démarre. Je clique donc sur Suivant. Et puis RStudio commence à s'installer sur mon ordinateur. D'accord, si vous utilisez installé ici, je vais cliquer sur Terminer. Ensuite, je vais sur mon bouton Démarrer ici, et je clique sur RStudio. Je clique sur Ouvrir. Et voici l' IDE RStudio qui vient de démarrer avec les versions 4.2, 0.1, avec les versions 4.2, 0.1, que j'ai téléchargées ici. enfant drôle n'est pas le nom de la version ni de l'année. Le signe de la carotte signifie que vous pouvez commencer à coder en R. Voilà pour cette vidéo. Dans la vidéo suivante, vous allez apprendre comment accéder au RStudio Cloud installé l'aide de l'interface RStudio Cloud. Merci 3. Comment utiliser RStudio sur le Cloud: La deuxième façon d'utiliser RStudio est donc dans le Cloud. RStudio, la société, a donc publié en juillet ou août 2020 une version cloud de RStudio. C'est donc ce que nous allons apprendre à utiliser dès maintenant. C'est très simple. Vous allez d'abord sur RStudio, DotCloud, RStudio point Cloud. Ensuite, vous cliquez sur Commencer gratuitement. Vous pouvez voir ici quatre packages différents. Cloud gratuit, club, Premium, instructeur Cloud et organisations cloud. Tous les forfaits sont vraiment très abordables, entre cinq peut-être 10 dollars par mois pour un instructeur ou 15 dollars par mois. Bien entendu, ce que nous allons utiliser en classe est sans cloud. Vous pouvez donc mettre à jour votre compte pour 5$ par mois pour 75 projets. Nous allons nous inscrire gratuitement. Bien sûr, vous avez gratuitement 25 projets que vous pouvez utiliser et 25 heures par mois que vous pouvez utiliser. Donc, ce que vous faites, c'est cliquer sur S'inscrire ici. Et ici, vous avez différentes manières de inscrire. Trois méthodes vous permettent d'utiliser votre e-mail et de saisir un mot de passe composé de prénom et de nom de famille et de vous inscrire. Vous pouvez également utiliser votre compte Google ici ou vous inscrire avec un compte GitHub. Si vous avez un compte GitHub, j'en ai déjà un ici. Donc, ce que je vais faire, c'est me connecter et je vais me connecter avec Google. Et me voici dans RStudio Cloud. Donc, ce que vous avez ici sur la gauche, vous avez les espaces ici. Donc, ce que vous pouvez faire, c'est que vous pouvez avoir votre propre espace de travail. Vous pouvez créer un autre espace de travail, mais c'est tout. Pour votre version gratuite et votre espace de travail, vous pouvez créer jusqu' à 25 projets. Ici, vous avez appris, vous avez des aide-mémoire contenant des packages de domaines en R, comme Deep Lawyer et Tidyverse. Ici, vous avez des abécédaires, n'importe lequel ou vous avez ce qui est nouveau. Ici. Vous pouvez accéder à différents liens d'aide et des informations sur les plans, les prix et les conditions générales. OK, donc je vais le clore. Nous allons travailler depuis notre espace de travail. Donc, votre espace de travail est ici, et en haut, vous avez les trois onglets Projets. Vous pouvez donc avoir ici une liste de vos projets qui seront listés ici. Ensuite, vous avez une section À propos qui explique, qui explique un espace de travail personnel, ce que vous pouvez faire avec votre espace de travail personnel. Vous pouvez partager les projets que vous êtes en train de réaliser. D'accord ? Et ici, le deuxième onglet est celui de l'utilisation. Alors, combien d'heures de projet avez-vous disponibles et encore disponibles sur votre compte pour le mois ? Ici, sur la droite. Lorsque je clique sur mon nom, je peux voir certaines informations concernant mon compte personnel. Le plan est donc sans cloud. La période est du 12 septembre au 12 octobre. Je peux avoir jusqu'à 50 projets et 25 heures de projet. Jusqu'à présent, j'utilise Point for Project 2 h et le 12 octobre, tout sera réinitialisé en ce qui concerne les heures de projet. D'accord. Donc, si je clique sur Compte ici, j'ai plus de description de mon compte. J'ai un espace de 50 projets disponibles, 25 heures et actuellement je n'ai aucun projet et 0,4 h ici je peux effectuer une mise à niveau. OK, ici vous pouvez à nouveau voir mon utilisation. Ce que nous allons faire maintenant, c'est accéder à votre compte et commencer à créer un projet. Donc, pour cela, vous devez vous rendre sur le côté droit ici. Je vais créer sur la flèche ici. Et vous allez cliquer sur la flèche ici. Nouveaux projets. Vous pouvez créer un nouveau projet RStudio qui lancera une instance de RStudio avec, espérons-le, les dernières versions disponibles. Vous pourriez créer un projet Jupiter Notebook. Maintenant, pas sur le Cloud gratuit, donc nous ne pouvons pas le faire. Le plan gratuit. Mais si vous avez transformé votre plan en plan premium, par exemple, qui ne coûte que dix ou 15$ par mois. Et tu veux essayer et tu peux te le permettre. Vous pouvez créer un projet Jupyter ici, mais vous pouvez créer un nouveau projet à partir d'un dépôt Git si vous en avez un. Donc, ce que nous allons faire ici, c'est créer un tout nouveau projet RStudio. Et quand je clique dessus, RStudio déploie un tout nouveau projet avec une session R et lance une instance RStudio pour vous. Nous avons donc RStudio ici, tout comme nous avons été téléchargés lors de la tâche précédente, nous avons été téléchargés RStudio sur l'ordinateur. Eh bien, ici, vous avez la même chose. C'est exactement la même mise en page avec les versions 4.24, 0.1. C'est donc la dernière version et elle est prête à être codée. En haut, vous avez votre espace de travail et un espace pour créer un projet. Nous pouvons nommer votre projet, je veux dire, afin que nous puissions écrire un projet de test, par exemple enter. Nous avons donc ici notre projet, puis notre projet de test. Et nous avons ici une instance du RStudio. Si nous retournons à notre espace de travail, nous pouvons voir que sous mes projets, nous avons une liste de nos projets que nous avons créés. Nous avons donc créé en un seul projet. Ici, projet de test. Si je clique dessus, je reviens à un CV, à ma session R et à ma session RStudio. Si je reviens, nous avons à nouveau le projet. Et sur la droite, nous pouvons soit mettre le projet à la poubelle, soit télécharger et exporter des projets, soit archiver le projet. Si nous cliquons sur Paramètres, nous avons quelques paramètres différents que nous pouvons modifier. Et qui peut avoir accès à ce projet. Donc, moi ou tout le monde dans le cloud, si je clique sur tout le monde dans le cloud, alors si je donne le lien, tout le monde peut avoir accès à ce projet. Ce sont donc les quatre bases de RStudio Cloud. Et comme je l'ai déjà dit, cela m'a sauvé la vie , car je n'ai pas toujours mon ordinateur portable ou mon ordinateur sur moi. Et ici, je peux accéder à RStudio de n'importe où. C'est tout pour cette conférence. Et lors de la prochaine conférence, nous allons utiliser à nouveau votre Cloud. Nous allons nous utiliser pour utiliser le Cloud pour l'ensemble de ce projet. Et je vais vous montrer fonctionnalités les plus importantes de RStudio IDE dans le cloud RStudio. Merci beaucoup. 4. Quiz de pratique: Voici le premier questionnaire pratique du cours RStudio, démarrer avec notre studio. D'après les deux premières vidéos que vous avez regardées, quels sont les avantages de RStudio Cloud par rapport à RStudio Desktop ? Hé, nous utilisons toujours RStudio Desktop parce que RStudio cloud ne permet pas de nombreuses fonctions. Utiliser RStudio Cloud parce que je suis beaucoup en déplacement et accéder à RStudio à l'aide d'un navigateur Internet est très pratique. Je n'ai pas besoin d'utiliser mon propre ordinateur portable tout le temps. Vous voyez, RStudio Cloud permet de partager très facilement des projets avec mon équipe et mes étudiants. D. Rstudio Cloud est très facile à utiliser car il n'y a rien à configurer et aucune installation de logiciel à faire. Je viens de m'inscrire pour DotCloud et je peux utiliser RStudio dans mon navigateur. Quelles sont donc toutes les réponses possibles ? R, nous utilisons toujours RStudio Desktop car cloud RStudio ne permet pas de nombreuses fonctions. Cela n'est pas correct. Rstudio Cloud fournit toutes les fonctionnalités de la version gratuite de Earth's to you. Et vous pouvez utiliser toutes les fonctions fournies par le langage de programmation R. B. J'utilise RStudio Cloud parce que je suis souvent en déplacement et que l' accès ou l'utilisation d'un navigateur Internet est très pratique. Cela est correct dans ce cas d'utilisation particulier Si vous ne souhaitez pas emporter votre ordinateur portable, utilisez simplement RStudio Cloud lors de vos déplacements. Créez simplement des projets avec RStudio Cloud. Ensuite, vous pouvez utiliser are sur n'importe quel navigateur. Vous voyez, RStudio Cloud permet de partager très facilement des projets avec mon équipe ou mes étudiants. Cela est également correct. Avec RStudio Cloud, il est plus facile de travailler avec une équipe ou étudiants pour partager des projets qu'avec RStudio Desktop. D. Rstudio Cloud est très facile à utiliser car il n'y a rien à configurer et aucune installation de logiciel à faire ? C'est exact. n'y a rien à configurer, aucun logiciel à installer. suffit de vous inscrire à RStudio Cloud pour créer des projets et commencer à utiliser le langage de programmation R sur n'importe quel navigateur. 5. Fonctions les plus importantes sur RStudio: Bien, cette activité consiste donc à examiner RStudio, l'IDE, la mise en page, et à parler des meilleures pratiques et de la façon d'accéder aux options globales pour modifier certaines options afin de nous faciliter la vie, en tant qu'artiste, en tant que développeur. Je suis donc dans mon instance RStudio Cloud, n'est-ce pas ? Et comme j'ai un projet, je clique sur Projet ici. Notre instance démarre ou dirige vos instances en commençant par The through. Tous les fichiers ici en bas à droite, tous les fichiers de nos projets. Ce que nous allons faire, tout d'abord, c'est examiner nos options globales dans les outils. Accédez donc à Outils, Options globales. Dans tout environnement IDE, il est recommandé de sauvegarder la source, mais pas l'espace de travail. Dans R et RStudio. Cela signifie deux choses. Commencez toujours par un état blanc, d'accord, une feuille blanche. Pour ce faire, nous allons donc passer aux options générales. Et ici, vous pouvez voir sous espace de travail que vous avez restauré nos données dans l'espace de travail au démarrage. Donc, ce que nous voulons faire, c'est décocher cette case et enregistrer l'espace de travail dans nos données à la sortie, nous voulons ne jamais choisir. Les données orales sont un fichier utilisé pour enregistrer tous vos objets de données lorsque vous travaillez sur un projet. Et tu ne veux pas enregistrer ça. Ce que vous voulez faire, c'est que chaque fois que vous démarrez un projet ou que vous revenez à votre projet, votre session RStudio, vous voulez repartir à zéro. Vous voulez toujours commencer sur une feuille blanche. Vous ne souhaitez donc pas enregistrer votre fichier de données à chaque fois que vous quittez RStudio. Comme nous sommes dans les options globales, nous allons modifier l'apparence ici, contrairement à un thème sombre. Vous avez donc ici le thème RStudio, moderne ou Sky. Je choisis donc Modern 12 puis demain soir, les années 80 pour un thème sombre. Et puis, dans la section Disposition des volets, vous pouvez voir que lorsque vous accédez à RStudio, il y a quatre volets, deux sur la gauche et pour terminer. Le premier sur la gauche, haut à gauche, est une source. En haut à droite se trouve une console. Environnement en bas à gauche avec vos variables. Et en bas à droite, vous avez vos fichiers, vos packages, vos tracés, etc. Vous pouvez maintenant le modifier comme vous le souhaitez. D'accord ? Personnellement, j'aime bien cette idée d'avoir la source à gauche et la console à droite. Et toutes mes affaires supplémentaires en bas de page. Donc, ici, je clique sur Appliquer, puis sur OK. Ici. Je peux m'effondrer ici si je le voulais. Et vous pouvez voir que vous avez vos quatre volets ici. Vous avez le code qui se trouve ici. Vous avez la console sur la droite. Avec un terminal. Vous pouvez utiliser un terminal ou des tâches en arrière-plan. Donc, le terminal de la console est ici sur la droite ou l'homme ici, vous avez tous vos fichiers, vous avez les tracés, vous avez vos packages déjà installés. Et nous allons beaucoup utiliser le package du bouton Installer pour installer différents packages pour notre projet. Nous avons une aide, nous avons le visualiseur lorsque vous créez, par exemple , des graphiques ou des tableaux interactifs. Et vous avez votre onglet de présentation, par exemple si vous créez une présentation PowerPoint avec R. Et en bas, vous avez votre environnement avec toutes vos variables qui vont être placées ici. L'histoire, vos connexions. Ici. Si vous avez des connexions à une base de données, par exemple , vous avez accès à plusieurs tutoriels sur Shiny, sur notre programmation en général. Passons maintenant en revue les différents onglets ici. Tout d'abord, dans l'option Fichier, l'option la plus importante pour moi est d'importer l'ensemble de données. Nous allons donc voir dans l'importation le numéro de section du module numéro deux de ce cours, comment importer du texte, fichiers Excel, SPSS, etc. Ce sera donc ici en cours de modification. Le plus important pour moi est de vider la console. Parfois, ça console, vous avez beaucoup de code. Contrôlez L, effacez simplement la console ou cette option de recherche dans les fichiers peut être très utile. Si vous ne le savez pas, si vous avez plusieurs fichiers et que vous souhaitez rechercher un certain mot dans tous les fichiers de vos projets. Hein ? Sous le code ici, vous avez plusieurs options. Sous Affichage, vous pouvez modifier la disposition de vos volets ici. Je l'utilise donc parfois ici pour vos sessions d'intrigues. Parlons un instant du redémarrage de R. Lorsque vous développez dans R, c'est une très bonne idée de redémarrer notre logiciel très souvent. Et parfois, les étudiants débutants utilisent cette commande qu' ils ont apprise ou qu' ils ont consultée en ligne. Ils ont fait des recherches en ligne. Et c'est pour supprimer pratiquement tous les objets de votre espace de travail, n'est-ce pas ? Et vous appuyez sur Entrée et supprimez tous les objets, les variables que vous auriez créées et qui sont placées ici en bas à gauche de RStudio. Le problème, quand vous faites cela, c'est que cela ne vous donne pas vraiment une feuille blanche. Parce que lorsque vous travaillez avec R et RStudio dans Shiny, si vous avez une application Shiny, beaucoup de choses se passent en arrière-plan. Et la meilleure façon de vraiment recommencer à zéro est de cliquer sur Restaurer R. Cela va démarrer une nouvelle session et vider toutes vos variables et MT, en fait tout ce qui se vider toutes vos variables et MT, trouve en arrière-plan et que vous ne voyez pas, vous avez complètement restauré une nouvelle session R. Et c'est vraiment une bonne pratique que lorsque vous développez, lorsque vous déboguez juste pour redémarrer, vous entendez souvent parler lorsque vous créez des packages, par exemple . Voici une section que vous pouvez utiliser lorsque vous déboguez ici pour commencer le profilage. Voici le temps que vous allez utiliser pour installer tous vos packages. C'est également la même chose si vous accédez au package ici et que vous cliquez sur Installer. Donc pareil. Vous disposez ici de différents outils, des options globales, des options de projet, et vous avez apporté votre aide. Tu es sur la droite. Vous disposez de la version de R avec laquelle vous travaillez. Si vous souhaitez travailler avec différentes versions, vous cliquez sur la flèche ici et vous avez la liste des versions précédentes, et vous cliquez, vous pouvez cliquer sur la version de votre choix. Si vous voulez tester, par exemple nous avons créé un package et vous voulez tester si votre package fonctionne bien dans différentes versions de R, vous pouvez utiliser cette fonction. Nous sommes donc passés par l'interface RStudio. Encore une fois. Pour moi, le plus important, la meilleure pratique consiste vraiment à enregistrer le code et non à enregistrer l'espace de travail. Pour commencer avec une feuille blanche lorsque vous démarrez un RStudio. Et pour ce faire, vous renoncez à notre fichier de données. Nous sommes donc passés au début aux options globales et nous avons décliqué pour restaurer nos données. Et aussi pour restaurer notre très souvent, notamment lorsque vous débugguez. Voilà pour cette vidéo. Dans une autre vidéo, nous allons apprendre à installer et à charger des packages. 6. Installer et charger les paquets R: OK, donc dans la dernière vidéo, je vous ai montré les options les plus courantes pour pouvoir naviguer dans RStudio IDE sur le cloud, sur le cloud de points RStudio. Nous allons maintenant parler téléchargement et de l' activation de nos packages. Alors, quels sont nos forfaits pour commencer ? Eh bien, ce sont des bibliothèques de code gratuites écrites par les utilisateurs de R de notre communauté. De nombreuses fonctions que nous utilisons au quotidien se trouvent dans des packages tels que des fonctions permettant de manipuler des données, créer des cartes, de développer des applications Web , de créer des modèles statistiques, de créer des ensembles de données, de créer des graphiques et des tableaux interactifs , de parcourir le Web , d' utiliser des API Web, etc. Il existe donc de nombreux packages, mais ils se trouvent généralement à deux endroits. Le premier endroit par défaut dans RStudio est la grue. Et une grue est l'abréviation de Comprehensive R Archive Network. On peut dire que c'est le centre public d'échange pour nos colis. Vous n'allez donc pas télécharger les packages directement depuis Internet. Vous allez utiliser l'interface RStudio pour pouvoir télécharger ces packages à partir du Coran. Je veux donc d'abord vous montrer comment vous pouvez gérer tous ces référentiels de packages. Vous allez donc dans Outils, Options globales ici. Et sous Packages, vous pouvez voir qu'il y a un onglet pour la gestion des packages. Ici, vous avez déjà un référentiel, qui est le référentiel principal, c'est le CRAN, comme si vous ne pouviez pas le modifier si vous le souhaitez, mais c'est généralement le référentiel principal par défaut . Vous pouvez ajouter ou supprimer d'autres référentiels tels que GitHub ou d'autres référentiels que vous trouvez sur le Web. D'accord, le référentiel principal est donc CRAN. Nous allons sortir d'ici. Et ce que nous allons faire, c'est utiliser l'interface RStudio pour télécharger des packages sur notre bibliothèque stdio. Donc, tout d'abord, je voulais vous montrer sous la rubrique des packages, vous avez ici tous ces packages qui sont préinstallés, qui sont fournis avec l' installation de RStudio. Ainsi, lorsque vous installez RStudio sur votre ordinateur ou que vous démarrez une instance Osteo. Vous avez déjà installé tous ces packages , préinstallés pour vous. Il existe de nombreux packages qui ne sont pas installés et que vous allez utiliser tous les jours pour manipuler des données. Par exemple, ce que nous allons utiliser plutôt que de faire maintenant , c'est télécharger l'un de ces packages. Dans l'un de ces packages, il s'appelait D player. Donc, sous Packages, vous avez été appelé Installer. Vous pouvez choisir ici emplacement à partir duquel vous souhaitez installer ces packages. Vous avez ici le référentiel principal de vos options globales. Vous entrez ici le nom du package. Nous allons donc télécharger la couche profonde. Au fur et à mesure que je tape ici, vous pouvez voir un remplissage automatique de tous les packages commençant par un cours D, P, L dans le Coran. Nous allons donc choisir le fournisseur. Cela va installer le plan. Vous êtes connecté à notre compte, à cette bibliothèque. Nous installons toujours les dépendances. Et nous cliquerons sur Installer. Vous pouvez voir ici la commande install dot packages. Dplyr a installé toutes les dépendances et a installé le lecteur. Nous pouvons accéder à la section Packages ici. Sur la droite Nous allons entrer dans la couche profonde. Et ce que vous voyez ici indique que le lecteur a été installé, le nom ici, la description de la grammaire de la manipulation des données et les versions 1.0, 0.10. Si nous cliquons sur D player, nous avons une description ou une documentation de ce package. Manipulation des données de grand-mère. Nous avons la documentation de cette version ici avec une description de toutes les fonctions disponibles dans ce package. Supposons donc que nous voulions voir une fonction ici. Nous cliquons sur la fonction et nous avons une description de la fonction avec les arguments, la valeur, etc. Nous pouvons bien sûr trouver de la documentation sur le Web. Nous pouvons aller sur Google et taper Deep Liar et le nom de la fonction. Et nous allons parcourir le site Web du fournisseur et trouver une description de cette fonction. maintenant Ce package dplyr est maintenant installé sur notre compte. Nous devons donc maintenant l'activer. Et pour l'activer, il vous suffit de cocher la case ici. Et la commande est la bibliothèque, le fournisseur. Ici. Toutes les fonctions disponibles dans ce package sont désormais disponibles dans notre session. Et nous pouvons les utiliser pour manipuler des données, des données créées, etc. C' est maintenant le deuxième moyen le plus courant de télécharger et d'utiliser des packages ou via GitHub. Donc, pour télécharger et activer des packages depuis GitHub, nous devons d'abord télécharger un autre package, la nuit, et ce package s' appelle DevTools. C'est un package qui contient de nombreux outils pour développer d'autres packages. Et ce package possède une fonction appelée install Git Hub dont nous aurons besoin pour pouvoir télécharger des packages depuis GitHub. Nous devrons donc d'abord télécharger celui-ci. Donc DevTools, et nous cliquerons sur Installer. D'accord, donc en fonction de votre connexion, vous pouvez prendre un certain temps. Ici, DevTools a été téléchargé, nous devons donc l'activer. Outils de développement. Vous voyez ici les versions 2.4, 0.4, les outils de développement ici, nous devons les activer. Toutes les fonctions des outils de développement sont donc disponibles pour nous et l'une des fonctions est installée Git Hub. Nous allons installer un package depuis GitHub, un package appelé bromine. Il s'agit donc d'une syntaxe spécifique pour cette fonction d'installation GitHub. Alors installez. Ensuite, vous pouvez voir la saisie automatique ici. Obtenez le hub. J'ai cliqué sur l'onglet, puis cité l'auteur du package pour sa barre oblique, le nom du package. Et puis nous appuyons sur Entrée. Alors le voici en train de le télécharger ici. Et en fonction de la conductivité de votre ordinateur, cela peut prendre un certain temps. Je vais donc mettre la vidéo en pause et revenir. Lorsque les fonctions et les packages sont installés. Le package est installé et vous allez maintenant utiliser la bibliothèque de commandes pour simplement activer la bibliothèque et vous pouvez utiliser toutes les fonctions disponibles dans ce package. C'est donc la fin de la vidéo qui parlait des packages R, façon de télécharger les packages, deux endroits les plus courants pour télécharger des packages et de la manière d'activer des packages. Et activez toutes les fonctions du package. Au cours de votre session R. 7. Créer des graphiques interactifs: Donc, dans cette vidéo, nous allons télécharger plus de bibliothèques, plus de packages pour créer des tableaux, des cartes et des graphiques. Et nous utiliserons les fonctions de ces packages pour créer des tableaux interactifs. widgets HTML réellement interactifs pour les tableaux, les graphiques et les cartes avec une seule ligne de code. Donc, tout d'abord, je vais montrer comment obtenir des données, car nous avons besoin d'un ensemble de données pour travailler avec ces graphiques , ces cartes et tout ça. Je suis donc sur mon compte RStudio. Je clique donc ici sur le petit balai pour vider ma console. ai donc déjà fait. Et ici, je clique sur l'icône de réduction. Nous avons donc plus d'espace ici. Et cette ligne de code nous montrera l'ensemble de données préchargé lorsque vous démarrez une session R. Donc, ici, je vais réduire cela à. Et vous pouvez voir ici tous les ensembles de données inclus dans un package appelé que j'ai dit et qui le sont déjà, qui est déjà inclus lorsque vous démarrez une session R. Vous avez donc tous ces ensembles de données avec lesquels jouer en gros, n'est-ce pas ? Donc, par exemple, j'ai ici un ensemble de données appelé Titanic. Ici, description de l'ensemble de données sur la survie des passagers du Titanic. Ici, vous avez une croissance dentaire. Arrestations aux États-Unis qui présentent un taux de criminalité violente par État américain. Je vais donc simplement choisir un ensemble de données ici, les arrestations aux États-Unis, par exemple et j'appuie sur Entrée. Les colonnes représentent donc les quatre variables, les quatre colonnes et les lignes représentent chaque état. Nous pouvons obtenir un autre ensemble de données, suisse, par exemple voici un autre ensemble de données avec 123456 colonnes ou six variables. Et chaque ligne représente un comté de Suisse. Et pour chaque comté, l'ensemble de données représente la fécondité, le pourcentage, l'examen agricole, l'éducation, la mortalité catholique et la mortalité infantile dans chaque comté de Suisse. Nous allons donc effacer tout cela et le set que nous allons utiliser s' appelle des voitures vides. Nous allons donc d'abord utiliser un package appelé DT pour créer une table interactive. Tout d'abord, nous devons télécharger ce package. Nous allons accéder au package Tab, puis installer. Et nous entrons dans DT. C'est la première option ici. C'est le nom du package. Et nous cliquons sur Installer. Vous avez donc install.packages. D t est la commande. Maintenant que DT est installé, nous devons le charger. Le moyen le plus simple est donc d'aller ici, tapez D T, et cliquez sur la coche ici. Vous pouvez également utiliser la bibliothèque de commandes d t pour charger les packages en mémoire. Vous allez maintenant utiliser les fonctions de la bibliothèque du package R pour créer une fonction de table interactive que nous allons utiliser, appelée table de données. Tableau de données. Ensuite, nous allons passer au premier argument, savoir que l'ensemble de données souhaitera fonctionner. L'ensemble de données que nous utilisons est donc celui des voitures vides. Et nous allons appuyer sur Entrée. Ici, en une seule ligne de code, nous avons un joli tableau interactif avec différentes options. Nous pouvons afficher plusieurs entrées des différentes options, 102550100 entrées. Nous pouvons rechercher une certaine marque de voiture si nous le voulons. Vous disposez ici d'une option de pagination interactive. Et bien sûr, cette fonction comporte très nombreuses options que vous pouvez modifier pour mieux répondre à vos besoins. D.D est un package très utilisé lors de la création d' applications brillantes, par exemple ou d'applications Web utilisant le package shiny. Et ce que vous pouvez faire pour examiner toutes les options possibles. Vous allez sur Google, tapez notre package d. et le premier lien vous amènera sur le site Web. Cela vous donnera toutes les options et fonctions disponibles dans le package. Alors maintenant, je retourne à RStudio. Je vais cliquer sur le balai qui mène à la console. Ensuite, nous allons utiliser un autre package appelé High Charter. Une charte est un package qui utilise une bibliothèque JavaScript. Et nous allons passer au package, nous allons cliquer sur Installer. Et puis High Charter. Sa charte a donc été installée. Nous allons maintenant le charger pour pouvoir utiliser les différentes fonctions. OK, maintenant que le package High Charter est chargé et nous pouvons utiliser les fonctions pour créer différents types de graphiques. Nous allons donc utiliser le diagramme de la fonction h ici pour créer un nouveau graphique interactif en une seule ligne de code. Voici donc la ligne de code. La fonction est un graphique en H et le premier argument est des voitures vides. Les voitures vides sont l'ensemble de données que nous voudrons utiliser. Ensuite, le deuxième argument est le type de graphique que nous voulons. Encore une fois, nous pouvons aller sur Internet et taper R package high charter. Il y aura un site Web dédié à la charte cardiaque où vous pourrez voir les différentes options et différents arguments des les différents arguments des différentes fonctions disponibles. Le deuxième argument ici est que le type de diagramme que vous voulez ici est un nuage de points. Et cette ligne indique sur l'axe des abscisses, je veux le poids et sur l'axe des Y, je veux les miles par gallon. Et sur l'axe Z, je veux la variable GRAT et toutes les couleurs dépendront de la variable HP. Et nous avons ici un graphique interactif qui est affiché avec le forfait High Charter. Encore une fois, le package height shoulder utilise une bibliothèque JavaScript et nous sommes en mesure de créer de magnifiques, je pense, de très belles parcelles avec ce package. Et je l'aime beaucoup, même s' il est parfois difficile comprendre comment cela fonctionne, mais l'interprétation est incroyable. C'est donc notre deuxième package nous pouvons utiliser pour créer des tracés interactifs. Nous allons maintenant utiliser un autre package pour créer une carte interactive. Le troisième paquet que nous allons utiliser s'appelle dépliant. Nous allons donc l'installer. Feuille Laisse. dépliant est utilisé pour créer de belles cartes, en particulier si vous créez une application R Shiny. Vous cliquez donc sur le dépliant, puis sur Installer. Il est donc en train d'installer le paquet de dépliants en ce moment. Puis je suis allée sur ce site Web, lat long dotnet, et j'ai saisi mon CD, Huntsville, Alabama. Je voulais savoir quelle est la longitude, la latitude de la ville, car c'est ce que nous allons utiliser pour créer notre carte ici. Le package supprimé est maintenant installé. Nous allons le charger. Lumière. Ici. Nous allons cliquer sur cette case à cocher. Seul le vol est installé. Nous allons faire de la place ici. Et ici, nous allons utiliser le dépliant des fonctions. Et puis nous allons dire : « Hé, je veux utiliser des tuiles. Ensuite, nous allons régler la vue ici. Nous avons mis la longitude et la latitude et le zoom à 12 %. Encore une fois, pour ce faire, il suffit d'aller sur Google et de taper R Package Leadlet. Cela vous amènera au site Web où vous pourrez voir toutes les options possibles que vous pouvez utiliser avec le package Leaflet. Donc, si j'appuie sur Entrée, j'ai une carte de ma ville ici en Alabama. Et comme vous pouvez le voir ici, c'est interactif. Je peux zoomer, dézoomer sur un médicament et un médicament, sur ma carte, etc. Il s'agissait donc de trois petites lignes de code que vous pouvez utiliser pour créer un tableau interactif, une carte interactive et un graphique interactif. Encore une fois, si vous voulez connaître toutes les différentes options et comment vous pouvez les modifier. Vous pouvez simplement aller sur Google et taper le package R et le nom du package. Et cela vous amènera au site Web avec toutes les options disponibles. Voilà, c'est tout pour cette vidéo. La vidéo suivante sera une activité que vous allez effectuer sur votre instance RStudio Cloud. 8. Activité de pratique: Il s'agit donc d'une activité d'entraînement que le cheval doit suivre démarrer avec RStudio. Dans cette activité pratique, vous allez effectuer les trois tâches suivantes. abord, sur RStudio Desktop ou RStudio Cloud, si vous avez créé un compte, passez au thème Modern Tomorrow Night '80's avec une police Courier à 12 faces. Deuxième tâche, installez et chargez le package tidyverse via l'interface RStudio. Troisième tâche, installez, chargez et utilisez le package d t pour afficher un tableau interactif de l'ensemble de données appelé iris qui est déjà préinstallé avec R. Vous n'avez donc pas besoin d'installer ou d'obtenir cet iris de jeu de données. Il est déjà préinstallé au démarrage de RStudio. Encore une fois, comme pour le quiz, mettez la vidéo en pause, vous avez terminé les trois tâches, puis vous pouvez revenir ici et je vous donnerai les réponses. Alors d'abord, changez le thème pour « Modern Tomorrow 1980s » avec la police Courier de taille 12e. Une fois que vous êtes dans RStudio Desktop ou Cloud, vous accédez à Outils et vous cliquez sur Options globales. Ensuite, dans l'onglet, apparence sous thème osteo, choisissez moderne, sous police, choisissez Courier, taille de police, choisissez 12, et sous thème de l'éditeur, choisissez la deuxième tâche d' AB demain soir, installez et chargez le package tidyverse via l'interface RStudio. Lorsque vous êtes dans l'IDE RStudio, vous disposez de quatre volets. Et généralement, dans le coin supérieur droit de l'écran, vous avez cet onglet appelé packages. Cliquez sur le package. Et puis il y aura un bouton appelé Installer. Vous cliquez sur Installer Windows pour ouvrir une fenêtre contextuelle pour installer. Et sous Packages, vous tapez tidyverse. Cliquez ensuite sur Installer. Une fois installé, vous devez le charger. Et pour le charger, il vous suffit de trouver le paquet tidyverse et de cliquer sur la coche, puis vous pouvez utiliser toutes les fonctions disponibles dans le tidy verse. troisième tâche consiste à installer, charger et utiliser le package d t pour vous montrer la table interactive de l'ensemble de données appelé iris, qui est déjà préinstallé avec R. Donc, comme dans la tâche précédente, vous accédez aux packages et vous installez, vous accédez aux packages et vous installez, puis vous tapez d t et vous cliquez sur installer. Ensuite, bien sûr, après l'installation, vous devez charger le package. Trouvez donc le package et cliquez sur la coche pour charger le package. Enfin, sous la console, elle se trouve généralement en haut à droite de votre écran. Vous avez la console et vous pouvez utiliser la table de données des fonctions du package d t pour que notre table s'allume. Vous appuyez sur Entrée et vous obtenez un tableau interactif sous l'afficheur de l'iris du jeu de données. 9. Remarques de clôture et prochaines étapes: C'est donc la fin de la première partie de cette série consacrée à la prise en main de RStudio. cette première partie, nous avons découvert RStudio Cloud et comment vous pouvez utiliser les différentes options pour configurer votre compte. La deuxième partie explique comment importer des données dans RStudio pour les utiliser avec langage de programmation R. Ensuite, dans la troisième partie, vous allez apprendre à utiliser packages R pour transformer des données en R, pour passer de données désordonnées à des données propres. Et vous pouvez trouver tous ces liens ci-dessous dans la description du cours. Merci beaucoup. C'est la fin de la deuxième partie de cette série sur les premiers pas avec RStudio. Vous venez d'apprendre à importer des données dans R. Avec RStudio, en particulier les comptes RStudio Cloud que vous avez créés dans la première partie. Et si vous n'avez pas suivi la première partie de notre cours en studio, je vous encourage à regarder les vidéos et à vous entraîner. Et la troisième partie portera sur la transformation des données avec RStudio. Encore une fois, vous pouvez trouver tous ces liens vers ces vidéos dans Skill Share sous la description de ce cours. Merci beaucoup. Bienvenue dans la troisième partie de cette série consacrée à la prise en main de RStudio. La première partie de la série portait donc sur RStudio Cloud et sur la manière dont vous pouvez utiliser différentes options pour configurer votre compte Cloud. La deuxième partie portait sur les données des sondages. Et celui-ci explique comment nettoyer et transformer des données dans RStudio. Donc, comme vous pouvez le voir ici, il y a huit leçons. La première leçon, la première vidéo, explique comment sélectionner des groupes d'observations. Nous allons donc examiner plusieurs fonctions et apprendre différentes fonctions, en particulier celles du package Deep Layer ou du package Tidyverse. Ensuite, la vidéo 2.3 ou deux parties, fait deux vidéos sur la façon transformer des données désordonnées en données propres. Tout d'abord, je vais définir ce qui constitue un ensemble de données désordonné et comment le nettoyer. Donc, deux vidéos, et bien sûr, pour nettoyer un jeu de données, vous allez avoir des valeurs manquantes ou des valeurs nulles. Il est donc important de savoir comment gérer les valeurs manquantes dans R. C'est l'objet de cette vidéo. La vidéo suivante explique comment diviser et combiner différentes cellules. Il utilise donc certaines fonctions pour diviser et combiner des données de chaîne. La vidéo ci-dessous explique comment combiner, joindre ou rassembler différentes tables. C'est donc l'équivalent de la jointure intérieure, la jointure gauche ou droite ou de la jointure extérieure complète. Enfin, vous allez devoir vous entraîner à utiliser la vidéo pour pouvoir nettoyer et transformer les données en RStudio en toute confiance . Bien sûr, à la fin, vous aurez un projet et la description du projet se trouve sous cette vidéo, dans la section projet. Je propose donc que nous nous plongions directement dans le vif sujet et que nous apprenions à nettoyer et à transformer des données dans RStudio. C'est la fin de la troisième partie de cette série, Getting Started with RStudio Ce cours vidéo portait sur le nettoyage et la transformation des données dans RStudio. Si vous passez aux deux cours vidéo précédents, le premier se trouve sur RStudio Cloud. J'ai dû le configurer et utiliser toutes les options pour configurer votre compte Cloud. Et la deuxième partie portait sur la façon d'importer toutes sortes de données dans RStudio. Vous pouvez regarder cette vidéo et vous trouverez des liens vers les cours vidéo précédents sur la prise en main de RStudio. Et j'espère que vous apprécierez le cours et la série sur les premiers pas dans notre studio. Merci beaucoup.