Débuter avec R

# Débuter avec<br>**R** et RStudio

.class-info[
<figure>
  <img src="img/01/RStudio.png" alt="RStudio" title="RStudio" width="15%">
</figure>
]

---

.pull-left.center[
<figure>
  <img src="img/01/Rlogo.png" alt="Logo de R" title="Logo de **R**" width="80%">
</figure>

.pull-right.center[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-logo.png" alt="Logo de RStudio" title="Logo de RStudio" width="100%">
</figure>

---

.box-inv-1.large[Un panorama de RStudio]

---

---

.pull-left-wide[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-console.png" alt="Console dans RStudio" title="Console dans RStudio" width="100%">
</figure>
]

---

# À votre tour

.pull-left-wide[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-console.png" alt="RStudio console" title="RStudio console" width="100%">
</figure>
]

---

```r
2 + 2
```

```
## [1] 4
```

---
class: title title-1

# Arborescence et fichiers

.box-inv-1.medium.sp-after[**R** pointe vers un répertoire local]

.box-inv-1.medium.sp-after[
Utiliser `getwd()` pour trouver l'emplacement
]

.box-inv-1.medium[Travailler avec chemin relatif]

---

---

# Panneau avec fichiers

.pull-left-wide[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-files.png" alt="Panneau fichiers de RStudio" title="Panneau fichiers de RStudio" width="100%">
</figure>
]

---
class: title title-1 section-title-inv-1

# À votre tour

.pull-left-wide[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-files.png" alt="RStudio files pane" title="RStudio files pane" width="100%">
</figure>
]

---

.pull-left-wide.center[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-editor.png" alt="RStudio source panel" title="RStudio source panel" width="80%">
</figure>
]

---

.box-inv-1.large[Paquets]

---

---

---

```r
install.packages("nom")
```

.box-inv-1[Fichiers téléchargés via le [CRAN](https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html).]
]

```r
library(nom)
```

# À votre tour

```r
remotes::install_github("lbelzile/hecmulti")
```

---

# `tidyverse`

.pull-left[
.box-inv-1.small[« Le `tidyverse` est une collection de paquets **R** conçus par des programmeurs opiniâtre pour la science des données. Tous les paquets partagent la même philosophie de conception, et ont une grammaire et une structure commune. »
]
]

.pull-right[
<figure>
  <img src="img/02/tidyverse.png" alt="Le tidyverse" title="Le `tidyverse`" width="100%">
</figure>
]

---

# `tidyverse`

???

From "Master the Tidyverse" by RStudio

---

.box-inv-1[Allez à Help > Cheatsheets pour<br>trouver des guides de référence sur certains différents paquets]

.center[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-cheatsheet.png" alt="RStudio cheatsheet" title="RStudio cheatsheet" width="40%">
</figure>
]

---

# Paquets et fonctionalités

```
> library(tidyverse)
── Attaching packages ──────────────── tidyverse 1.3.2 ──
✔ ggplot2 3.3.6     ✔ purrr   0.3.4
✔ tibble  3.1.7     ✔ stringr 1.4.0
✔ tidyr   1.2.0     ✔ forcats 0.5.1
✔ readr   2.1.2     
── Conflicts ─────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
```

---

# Fonctionalités

```r
data(bd, package = "nomdupaquet")
```

```r
paquet::fonction(...)
```

---
class: title title-1 section-title-inv-1

# À votre tour

```r
data(renfe, package = 'hecmulti')
renfe
```

---

# Quarto

.pull-left.center[
<figure>
  <img src="img/01/quarto-penguins.png" alt="Posit Quarto document" title="Document Quarto" width="100%">
</figure>
]

---

# Quarto

.pull-left[
<figure>
  <img src="img/01/quarto-text.png" alt="Document Quarto, bloc de texte (Markdown)" title="Quarto (texte)" width="100%">
</figure>
]

---

.pull-left[
<figure>
  <img src="img/01/quarto-code.png" alt="Document Quarto, bloc de code" title="Quarto (code)" width="100%">
</figure>
]

.box-inv-1.medium[Code]
]

---

.pull-left[
<figure>
  <img src="img/01/quarto-sortie.png" alt="Quarto (sortie)" title="Quarto (sortie)" width="100%">
</figure>
]

.box-inv-1.medium[Code]

.box-inv-1.medium[Sortie]
]

---

# À votre tour

.pull-left[
<figure>
  <img src="img/01/quarto-code.png" alt="Quarto code" title="Quarto code" width="100%">
</figure>
]

.box-1.sp-after-half[(icône avec triangle vert)]
]

---

# À votre tour

---

# Compilation

.center[
<figure>
  <img src="img/01/quarto-render.png" alt="Quarto render" title="Compilation de document Quarto" width="70%">
</figure>
]

---

# À votre tour

```r
filter(mtcars, cyl == 4)
```

```r
four_cyls <- filter(mtcars, cyl == 4)
```

.box-1[Trouvez ces instructions dans votre carnet et compilez ce dernier. <br>Quelle est la différence en sortie?]

---

```r
four_cyls <- filter(mtcars, cyl == 4)
```

---
class: title title-1

# Panneau environnement

.pull-left[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-environment.png" alt="RStudio environment pane" title="RStudio environment pane" width="100%">
</figure>
]

---

# À votre tour

---

# Visualisation

.pull-left[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-data-viewer.png" alt="RStudio viewer" title="RStudio viewer" width="100%">
</figure>
]

.pull-right[
.box-1[Cliquer sur un objet dans le panneau environnement l'ouvre dans un onglet de visualisation interactive.]
]

---

.box-inv-1.large[Objets, classes et types]

---

```r
c(1, 4, 2, 5, 7)
```

---

```r
maliste <- list(elementun = 2:4, FALSE)
maliste
```

```
## $elementun
## [1] 2 3 4
## 
## [[2]]
## [1] FALSE
```

---
class: title title-1

# Éléments d'une liste

```r
maliste$elementun
```
]

```r
maliste[[1]]
```
]

---
class: title title-1
# Base de données (`data.frame`)

.box-inv-1.sp-after[Une liste avec dimensions]

.box-inv-1.sp-after[Chaque colonne est un vecteur]

.box-inv-1.sp-after[Variables de types potentiellement différents]

.box-inv-1.sp-after[Mais de même longueur]

---
class: title title-1
# Types de données de base

<table>
  <tr>
    <td><b>Entier (<i>integer</i>)</b></td>
    <td>Nombre entier</td>
    <td><code class="remark-inline-code">c(1L, 2L, 3L, 4L); 1:4</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td><b>Double</b></td>
    <td>Nombres</td>
    <td><code class="remark-inline-code">c(1, 2.4, 3.14, 4)</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td><b>Caractère (<i>character</i>)</b></td>
    <td>Texte</td>
    <td><code class="remark-inline-code">c("1", "bleu", "plaisir", "monstre")</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td><b>Logique (<i>logical</i>) </b></td>
    <td>Vrai ou faux</td>
    <td><code class="remark-inline-code">c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)</code></td>
  </tr>
 
</table>

.box-inv-1.sp-after-half[Utiliser la fonction `typeof()`<br> pour déterminer le type d'un vecteur.]

---
class: title title-1
# Facteurs (`factor`, `<fct>`)

.box-inv-1.sp-after-half[Vecteurs de variables catégorielles]
.box-inv-1.sp-after-half[
Encodées comme entiers avec étiquettes<br> (étiquettes visible via `levels`)
]
.box-inv-1.sp-after-half[Traitement spécial dans les modèles]

```r
facteur <- factor(x = c(1,2,1,3),
                  labels = c("petit", "moyen", "grand"))
facteur #méthode print
```

```
## [1] petit moyen petit grand
## Levels: petit moyen grand
```

```r
levels(facteur)
```

```
## [1] "petit" "moyen" "grand"
```

---
class: title title-1

# Valeurs manquantes

.box-inv-1.sp-after-half[
`NA`, `NaN`, `NA\_integer_`, etc.
]
.box-inv-1.sp-after-half[`is.na()` pour détecter]
.box-inv-1.sp-after-half[`summary()` sur `data.frame`<br> pour décompte par variable]
???

Par exemple, la fonction `summary` retourne le décompte des modalités du facteur plutôt que des statistiques descriptives.

Encodée comme un entier, mais avec `labels`
---

# Fonctions

]

.box-inv-1.large[Fonctions égal actions]

---

```r
?nom_fonction
# Fonction pas dans l'environnement ou chaîne de caractères
??"normal distribution"
```
]

---

# Panneau d'aide

.pull-left[
<figure>
  <img src="img/01/rstudio-help.png" alt="RStudio help pane" title="RStudio help pane" width="100%">
</figure>
]

---

# À votre tour

.box-1[Ajouter un bloc qui utilise `seq()` pour créer un<br>vecteur de nombres de 5 à 30, espacés par sauts de 5<br>.small[(5, 10, 15, 20, …)]]

---

```r
seq(from = 5, to = 30, by = 5)
```

```
## [1]  5 10 15 20 25 30
```

---

# Problèmes fréquents de syntaxe #1

```r
mean(mtcars
```

```r
"Oops problème
```

---

# Problèmes fréquents de syntaxe #2

```r
mean("mtcars")
```

```
## Warning in mean.default("mtcars"): argument is not numeric or logical:
## returning NA
```

```
## [1] NA
```

---

# Problèmes fréquents de syntaxe #3

```r
MEAN(mtcars)
```

```
## Error in MEAN(mtcars): could not find function "MEAN"
```

---

# À votre tour

---

# Classes et méthodes

```r
methods(class = "lm")
```

.box-1[Méthodes fréquentes]
.pull-left-3[
.box-inv-1[impression<br>(`print`)]
]
.pull-middle-3[
.box-inv-1[récapitulatif<br>(`summary`)]

]
.pull-right-3[
.box-inv-1[graphique<br>(`plot`)]
]

---

.box-inv-1.large[Importer des données]

---

# Paquets pour l'importation de données

<table>
  <tr>
    <td><img src="img/02/readr.png" alt="readr" title="readr" width="130px"></td>
    <td>Données texte brutes</td>
    <td><code class="remark-inline-code">my_data <- read_csv("file.csv")</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td><img src="img/02/readxl.png" alt="readxl" title="readxl" width="130px"></td>
    <td>Chiffriers Excel</td>
    <td><code class="remark-inline-code">my_data <- read_excel("file.xlsx")</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td><img src="img/02/haven.png" alt="haven" title="haven" width="130px"></td>
    <td>Données Stata, SPSS, et SAS</td>
    <td><code class="remark-inline-code">my_data <- read_stata("file.dta")</code></td>
  </tr>
</table>