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Raccourcis utiles

Voici une petite liste des raccourcis qui seront utilisés pendant le cours. Vous pouvez également profiter des snippets dans RStudio si vous voulez.

Fonction	Raccourci Mac	Raccourci Windows
Exécuter une ligne	Cmd + Entrée	Ctrl + Entrée
Ajouter le pipe	Cmd + Shift + M	Ctrl + Shift + M
Enregistrer le document	Cmd + S	Ctrl + S
Exécuter tout le script	Cmd + Shift + Entrée	Ctrl + Shift + Entrée
Nettoyer la console	^ + L	Ctrl + L
Compiler un doc Qmd	Cmd + Shift + K	Ctrl + Shift + K
Ajouter <-	Option + -	Alt + Shift + K

Consultez la liste complète ici.

Aides-mémoire

• dplyr : exploration et manipulation
• ggplot2 : visualisation
• Quarto : composition

Fonctions

Voici les principales fonctions utilisées dans le cours — ces fonctions viennent de l’extension tidyverse.

Exploration

• read_csv() ou read_csv2() : importer les fichiers csv qui utilisent , ou ; pour séparer les colonnes. La classe de l’objet en question sera tibble (un type spécifique de tableau en R)
• glimpse() : visualiser toutes les colonnes d’un tableau en format de liste
• mutate() : ajouter ou modifier des colonnes
• select() : sélectionner ou enlever des colonnes
• arrange() : ordonner les données en fonction d’une ou plusieurs variables
• rename() : renommer des colonnes
• filter() : filtrer les données (c’est-à-dire sélectionner des lignes)
• pivot_longer() : transformer le tableau (wide-to-long transformation)
• summarize() : créer des résumés à partir des données
• group_by() : grouper les données en fonction des variables
• .by() : alternative à group_by(). On utilise .by comme un argument dans quelques fonctions (mutate(), summarize(), etc.)
• ntile(v, k) : catégoriser une variable continue v dans k niveaux

Visualisation

• ggplot() : la première couche d’une figure
• geom_boxplot() : des boîtes à moustaches
• stat_summary() : les moyennes + les barres d’erreurs standard
• geom_point() : un nuage des points
• labs() : la couche des étiquettes dans une figure
• theme_classic() : un thème plus minimal pour vos figures (il y en a beaucoup qui commencent par theme_...())

Analyse

• lm() : une régression linéaire
• glm() : une régression logistique
• emmeans() : fonctions pour générer des comparaisons multiples pour une variable v
• P. ex., emmeans(fit, pairwise ~ v, adjust = "tukey")$contrasts
• summary() : le résumé d’un modèle¹

Opérateurs relationnels

• == (deux =) : indique si deux valeurs sont identiques
• != (! = sans espace) : indique si deux valeurs sont différentes
• = ou <- (< - sans espace) : attribue des valeurs à un objet
• |> (| > sans espace) ou %>% : le pipe enchaîne des opérations
• %in% : vérifie la présence des valeurs dans un objet. Par exemple, 5 %in% c(1, 3, 5) renvoie TRUE
• ! : la négation d’une opération. Par exemple, !5 %in% c(1, 3, 5) renvoie FALSE, vu que ce n’est pas vrai que 5 n’est pas dans le vecteur
• & : utilisé pour évaluer deux éléments (c’est-à-dire le « et » logique). L’opérateur est vrai si les deux opérandes de chaque côté sont vrai : 5 > 3 & 3 > 4 renvoi FALSE
• | : utilisé pour évaluer deux éléments (c’est-à-dire le « ou » logique). L’opérateur est vrai si au moins un des opérandes de chaque côté sont vrai : 5 > 3 | 3 > 4 renvoie TRUE

Bonus

• if_else() : une expression conditionnelle
• as_factor() : transformer un vecteur (une colonne) en facteur fct
• str_c() : combiner des caractères (texte)
• clean_names() : standardiser les noms des colonnes dans un tableau (il faut charger l’extension janitor)

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1. On peut utiliser la fonction summary() avec plusieurs types d’objet en R : c’est une fonction polymorphe.