R pour les utilisateurs et utilisatrices de SAS
Melinda Higgins, PhD
Research Professor/Senior Biostatistician Emory University
# Sélectionner le 3e élément de x avec []
x <- c(5,3,2)
x[3]
Résultat
2

# Sélectionner la valeur à la ligne 1, colonne 2
m[1, 2]
Résultat
4.1

# Laisser la ligne vide, sélectionner la colonne 2
m[, 2]
Résultat
4.1 2.2 5.4

# Sélectionner la ligne 3, laisser la colonne vide
m[3, ]
Résultat
2.4 5.4

# Sélectionner l'élément à la ligne 2, colonne 3
d[2, 3]
FALSE
# Sélectionner la 2e colonne de d
d[, 2]
child young old
# Sélectionner la 3e ligne de d
d[3, ]
2.4 old TRUE

# Sélectionner la variable test de d
d[,"test"]
Résultat
[1] TRUE FALSE TRUE

# Utiliser pull() pour obtenir la colonne test
d %>% pull(test)
Résultat
TRUE FALSE TRUE

# Utiliser select(), obtenir age et test
d %>% select(age:test)
# Extraire test et score de d
d %>% select(test, score)
age test
1 child TRUE
2 young FALSE
3 old TRUE
test score
1 TRUE 5.0
2 FALSE 3.1
3 TRUE 2.4
# Utiliser slice(), obtenir les lignes 2 à 3
d %>% slice(2:3)
Résultat
score age test
3.1 young FALSE
2.4 old TRUE

# Afficher d
d
# Extraire la ligne 2 de d
d %>% slice(2)
# Extraire les lignes 3 et 1 de d
d %>% slice(c(3,1))
score age test
1 5.0 child TRUE
2 3.1 young FALSE
3 2.4 old TRUE
score age test
1 3.1 young FALSE
score age test
1 2.4 old TRUE
2 5.0 child TRUE
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