Les dataframes sont des listes particulières dont les composantes sont de même longueur, mais les modes peuvent être différents. C’est d’ailleurs l’objet privilégié en analyse statistique : en effet, un tableau de données est constitué de variables quantitatives et/ou qualitatives mesurées sur les mêmes individus.
Création de dataframe
Les principales manières de créer un dataframe consistent à utiliser les fonctions :
data.framequi permet de concaténer des vecteurs de même taille et éventuellement de modes différents ;read.tablequi permet d’importer un tableau de données provenant d’un fichier externe (csv, txt, etc.)as.data.framepour la conversion explicite d’un objet à deux dimensions (comme une matrice).
Considérons les deux vecteurs x et y suivants :
x <- c("A","B","C","A")
y <- 1:4
On peut utiliser ces derniers pour créer un dataframe assemblant ces deux vecteurs :
mondf <- data.frame(x,y)
mondf
# x y
# 1 A 1
# 2 B 2
# 3 C 3
# 4 A 4
length(mondf)
# [1] 2
attributes(mondf)
# $names
# [1] "x" "y"
#
# $row.names
# [1] 1 2 3 4
#
# $class
# [1] "data.frame"
Il est possible de transformer une matrice en dataframe en utilisant la fonction as.data.frame. Il est aussi possible de faire le contraire en utilisant la fonction data.matrix.
Visualisation d’un dataframe
La fonction str permet d’avoir un résumé rapide de chaque colonne du dataframe, de son type, etc. :
str(mondf)
# 'data.frame': 4 obs. of 2 variables:
# $ x: Factor w/ 3 levels "A","B","C": 1 2 3 1
# $ y: int 1 2 3 4
Vous pouvez également avoir une visualisation un peu plus agréable de votre dataframe via la commande View :
View(mondf)
Cette visualisation permet également d’effectuer plusieurs opérations rapides sur le dataframe (qui n’impactent néanmoins pas le dataframe initial, elles modifient juste l’affichage de ce dernier dans la fenêtre View ) comme :
trier le dataframe selon une colonne définie ;
filtrer les valeurs d’une colonne définie.
En résumé
Vous pouvez créer un dataframe à partir d’un objet à deux dimensions déjà existant (comme une matrice) ou via l’importation d’un fichier externe (csv, txt, etc.).
Il est possible d’afficher un dataframe dans une fenêtre externe, pour faciliter sa visualisation.
Félicitation ! Vous connaissez à présent tous les objets natifs de R qui sont indispensables à l'analyse statistique. Nous allons voir à présent comment sélectionner concrètement au sein de ces objets dans la prochaine partie.
