Si vous n’avez jamais utilisé de tutoriel “learnr”, familiarisez-vous d’abord avec son interface ici.
Conformément au RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), nous sommes tenus de vous informer de ce que vos résultats seront collecté afin de suivre votre progression. Les données seront enregistrées au nom de l’utilisateur apparaissant en haut de cette page. Corrigez si nécessaire ! En utilisant ce tutoriel, vous marquez expressément votre accord pour que ces données puissent être collectées par vos enseignants et utilisées pour vous aider et vous évaluer. Après avoir été anonymisées, ces données pourront également servir à des études globales dans un cadre scientifique et/ou éducatif uniquement.
Sur base du tableau ci-dessous :
tree | 1990 | 1991 | 1992 | 1993 | 1994 | 1995 |
---|---|---|---|---|---|---|
arbre_1 | 24.0 | 26 | 28.0 | 30 | 32.0 | 34 |
arbre_2 | 37.5 | 40 | 42.5 | 45 | 47.5 | 50 |
Modifiez le tableau width
afin d’obtenir le tableau suivant que vous nommerez long
:
tree | year | circumf |
---|---|---|
arbre_1 | 1990 | 24.0 |
arbre_2 | 1990 | 37.5 |
arbre_1 | 1991 | 26.0 |
arbre_2 | 1991 | 40.0 |
arbre_1 | 1992 | 28.0 |
arbre_2 | 1992 | 42.5 |
arbre_1 | 1993 | 30.0 |
arbre_2 | 1993 | 45.0 |
arbre_1 | 1994 | 32.0 |
arbre_2 | 1994 | 47.5 |
arbre_1 | 1995 | 34.0 |
arbre_2 | 1995 | 50.0 |
time <- 1990:1995
tree <- rep(c("arbre_1", "arbre_2"), each = length(time))
size <- c((time - 1990 + 12)*2, (time - 1990 + 15)*2.5)
long <- tibble(
year = c(time, time),
tree = tree,
circumf = size
)
width <- spread(long, key = year, value = circumf)
head(width)
summary(width)
# snippet correspondant
DF %>.%
gather(., key = KEY, value = VALUE, 1:3, na.rm = TRUE) -> DF2
# snippet correspondant
width %>.%
gather(., key = KEY, value = VALUE, 1:3, na.rm = TRUE) -> long
# snippet correspondant
width %>.%
gather(., key = "year", value = "circumf", "1990":"1995", na.rm = TRUE) -> long
# TODO
Sur base du tableau ci-dessous :
groupe_age | year | population |
---|---|---|
Jeune | 1992 | 2185103 |
Adulte | 1992 | 6311109 |
Senior | 1992 | 1525785 |
Jeune | 1995 | 2196799 |
Adulte | 1995 | 6337067 |
Senior | 1995 | 1596532 |
Jeune | 1998 | 2180816 |
Adulte | 1998 | 6332857 |
Senior | 1998 | 1678591 |
Modifiez le tableau demography
afin d’obtenir le tableau suivant que vous nommerez demo
:
groupe_age | 1992 | 1995 | 1998 |
---|---|---|---|
Adulte | 6311109 | 6337067 | 6332857 |
Jeune | 2185103 | 2196799 | 2180816 |
Senior | 1525785 | 1596532 | 1678591 |
gr_age <- c("Jeune", "Adulte","Senior")
period <- c(1992, 1995, 1998)
popu <- c(2185103, 6311109, 1525785,
2196799, 6337067, 1596532,
2180816, 6332857, 1678591)
demography <- tibble(
groupe_age = rep(gr_age, times= 3),
year = rep(period, each= 3),
population = popu
)
head(demography)
summary(demography)
# snippet correspondant
DF %>.%
spread(., key = KEY, value = VALUE, drop = TRUE) -> DF2
demography %>.%
spread(., key = KEY, value = VALUE, drop = TRUE) -> demo
# snippet correspondant
demo <- spread(demography, key = year, value = population)
# TODO
Sur base du tableau ci-dessous :
measure | value |
---|---|
ind1_2019-04-25 | 1331 |
ind1_2019-04-26 | 1728 |
ind1_2019-04-27 | 2197 |
ind2_2019-04-25 | 14641 |
ind2_2019-04-26 | 20736 |
ind2_2019-04-27 | 28561 |
ind3_2019-04-25 | 161051 |
ind3_2019-04-26 | 248832 |
ind3_2019-04-27 | 371293 |
Modifiez le tableau bacteria
afin d’obtenir le tableau suivant que vous nommerez bact
:
rep | date | value |
---|---|---|
ind1 | 2019-04-25 | 1331 |
ind1 | 2019-04-26 | 1728 |
ind1 | 2019-04-27 | 2197 |
ind2 | 2019-04-25 | 14641 |
ind2 | 2019-04-26 | 20736 |
ind2 | 2019-04-27 | 28561 |
ind3 | 2019-04-25 | 161051 |
ind3 | 2019-04-26 | 248832 |
ind3 | 2019-04-27 | 371293 |
bacteria <- tibble(
measure = paste(rep(c("ind1", "ind2", "ind3"), each = 3),
rep(c("2019-04-25", "2019-04-26", "2019-04-27"), times = 3),
sep = "_"),
value = c((10:12)^3, (10:12)^4, (10:12)^5)
)
head(bacteria)
summary(bacteria)
# snippet correspondant
DF %>.%
separate(., col = VARNAME, into = c("VAR1", "VAR2"), sep = "[^[:alnum:]]+") -> DF2
# snippet correspondant
bact <- separate(bacteria, col = "measure", into = c("rep", "date"), sep = "_" )
# TODO
Les scientifiques réalisent une expérience avec plusieurs aquariums expérimentals. Ils ont encodé les données dans deux tableux distincs.
Le premier tableau physico
mis à votre disposition est le suivant :
aqua | temp | salinity |
---|---|---|
a | 27.74192 | 34.78775 |
b | 23.87060 | 38.02304 |
c | 25.72626 | 34.81068 |
d | 26.26573 | 39.03685 |
e | 25.80854 | 34.87457 |
Le second tableau weight
mis à votre disposition est le suivant :
aqua | weight |
---|---|
b | 2.1524348 |
c | 2.6433227 |
d | 0.8055696 |
e | 1.3606056 |
f | 1.4333393 |
aqua | temp | salinity | weight |
---|---|---|---|
a | 27.74192 | 34.78775 | NA |
b | 23.87060 | 38.02304 | 2.1524348 |
c | 25.72626 | 34.81068 | 2.6433227 |
d | 26.26573 | 39.03685 | 0.8055696 |
e | 25.80854 | 34.87457 | 1.3606056 |
set.seed(42)
physico <- tibble(
aqua = letters[1:5],
temp = rnorm(n = 5,mean = 25, sd = 2),
salinity = rnorm(n = 5, mean = 35, sd = 2)
)
weight <- tibble(
aqua = letters[2:6],
weight = rnorm(n = 5, mean = 1.5, sd = 0.5)
)
head(physico)
summary(physico)
head(weight)
summary(weight)
# snippet correspondant
DF <- left_join(DATAFRAME1, DATAFRAME2, by = VAR)
knitr::kable(DF)
ph_weight <- left_join(physico, weight, by = "aqua")
knitr::kable(ph_weight)
# TODO
aqua | temp | salinity | weight |
---|---|---|---|
a | 27.74192 | 34.78775 | NA |
b | 23.87060 | 38.02304 | 2.1524348 |
c | 25.72626 | 34.81068 | 2.6433227 |
d | 26.26573 | 39.03685 | 0.8055696 |
e | 25.80854 | 34.87457 | 1.3606056 |
f | NA | NA | 1.4333393 |
head(physico)
summary(physico)
head(weight)
summary(weight)
# snippet correspondant
DF <- full_join(DATAFRAME1, DATAFRAME2, by = VAR)
knitr::kable(DF)
ph_weight <- full_join(physico, weight, by = "aqua")
knitr::kable(ph_weight)
# TODO
aqua | temp | salinity | weight |
---|---|---|---|
b | 23.87060 | 38.02304 | 2.1524348 |
c | 25.72626 | 34.81068 | 2.6433227 |
d | 26.26573 | 39.03685 | 0.8055696 |
e | 25.80854 | 34.87457 | 1.3606056 |
head(physico)
summary(physico)
head(weight)
summary(weight)
# snippet correspondant
DF <- inner_join(DATAFRAME1, DATAFRAME2, by = VAR)
knitr::kable(DF)
ph_weight <- inner_join(physico, weight, by = "aqua")
knitr::kable(ph_weight)
# TODO
Bravo! Vous venez de terminer votre séance d’exercices dans un tutoriel “learnr”.
Laissez nous vos impressions sur cet outil pédagogique ou expérimentez encore dans la zone ci-dessous. Rappelez-vous que pour placer un commentaire dans une zone de code R, vous devez utilisez un dièse (#
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