Chapitre 2. Importation-exportation et production de donn´ ees
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Il vous est d´ esormais possible de faire des calculs sur les variables dont
les noms sont donn´ es par names(mesdonnees). Par exemple
mean(AGE)
# Moyenne des âges.
var(taille) # Variance des tailles.
Vous noterez l’importance de respecter la casse (minuscules/majuscules).
La fonction read.table() contient un tr` es grand nombre de param` etres.
Mais puisque de nombreux jeux de donn´ ees ont un format standard, quelques
fonctions sont disponibles pour les lire. Ces fonctions consistent en fait ` a appeler read.table() avec les valeurs de certains param` etres fix´ es par d´ efaut.
Ainsi, si vous avez un fichier d’extension .csv (pour comma separated values) cr´ e´ e par exemple depuis le tableur d’OpenOffice (ou de LibreOffice), vous
pouvez aussi utiliser la fonction suivante :
read.csv(file.choose()) # Pour lire des données séparées par
# des virgules
# (avec le . pour séparateur décimal).
read.csv2(file.choose()) # Pour lire des données séparées par
# des points-virgules
# (avec la , pour séparateur décimal).
Pour lire des donn´ ees s´ epar´ ees par des tabulations, on utilisera plutˆ ot :
read.delim(file.choose()) # (avec le . pour séparateur décimal).
read.delim2(file.choose())# (avec le , pour séparateur décimal).
2.1.1.2 Lecture de donn´ ees avec read.ftable()
Il arrive parfois que l’on ne dispose pas de toutes les donn´ ees individuelles,
mais uniquement d’un r´ esum´ e pr´ esent´ e sous la forme d’un tableau de contingence. Dans ce cas, il faut utiliser la fonction d’importation read.ftable().
Supposons par exemple que le contenu du fichier Intima ftable.txt se pr´ esente
sous la forme suivante :
"alcool" "ne boit pas" "boit occasionnellement" "boit régulièrement"
"SEXE" "tabac"
"H"
"ne fume pas"
6
19
7
"a arrêté de fumer"
0
9
0
"fume"
1
6
5
"F"
"ne fume pas"
12
26
2
"a arrêté de fumer"
3
5
1
"fume"
1
6
1
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Il vous est d´ esormais possible de faire des calculs sur les variables dont
les noms sont donn´ es par names(mesdonnees). Par exemple
mean(AGE)
# Moyenne des âges.
var(taille) # Variance des tailles.
Vous noterez l’importance de respecter la casse (minuscules/majuscules).
La fonction read.table() contient un tr` es grand nombre de param` etres.
Mais puisque de nombreux jeux de donn´ ees ont un format standard, quelques
fonctions sont disponibles pour les lire. Ces fonctions consistent en fait ` a appeler read.table() avec les valeurs de certains param` etres fix´ es par d´ efaut.
Ainsi, si vous avez un fichier d’extension .csv (pour comma separated values) cr´ e´ e par exemple depuis le tableur d’OpenOffice (ou de LibreOffice), vous
pouvez aussi utiliser la fonction suivante :
read.csv(file.choose()) # Pour lire des données séparées par
# des virgules
# (avec le . pour séparateur décimal).
read.csv2(file.choose()) # Pour lire des données séparées par
# des points-virgules
# (avec la , pour séparateur décimal).
Pour lire des donn´ ees s´ epar´ ees par des tabulations, on utilisera plutˆ ot :
read.delim(file.choose()) # (avec le . pour séparateur décimal).
read.delim2(file.choose())# (avec le , pour séparateur décimal).
2.1.1.2 Lecture de donn´ ees avec read.ftable()
Il arrive parfois que l’on ne dispose pas de toutes les donn´ ees individuelles,
mais uniquement d’un r´ esum´ e pr´ esent´ e sous la forme d’un tableau de contingence. Dans ce cas, il faut utiliser la fonction d’importation read.ftable().
Supposons par exemple que le contenu du fichier Intima ftable.txt se pr´ esente
sous la forme suivante :
"alcool" "ne boit pas" "boit occasionnellement" "boit régulièrement"
"SEXE" "tabac"
"H"
"ne fume pas"
6
19
7
"a arrêté de fumer"
0
9
0
"fume"
1
6
5
"F"
"ne fume pas"
12
26
2
"a arrêté de fumer"
3
5
1
"fume"
1
6
1