Diviser-Appliquer-Combiner

Un problème courant en science des données consiste à diviser votre tableau de données selon un regroupement, à appliquer une transformation à chaque groupe, puis à recombiner le tout en un seul tableau de données. Cette classe de problèmes est si fréquente en R qu'on l'appelle le paradigme split-apply-combine. Dans Intermediate R for Finance, vous verrez plusieurs de ces problèmes ainsi que des fonctions utiles pour les résoudre, mais, pour l'instant, faisons un exemple simple.

Supposons que, pour le tableau cash, vous souhaitiez doubler la colonne cash_flow pour l'entreprise A et la tripler pour l'entreprise B :

grouping <- cash$company
split_cash <- split(cash, grouping)

# On peut accéder à la colonne cash_flow de chaque élément de la liste par :
split_cash$A$cash_flow
[1] 1000 4000  550

split_cash$A$cash_flow <- split_cash$A$cash_flow * 2
split_cash$B$cash_flow <- split_cash$B$cash_flow * 3

new_cash <- unsplit(split_cash, grouping)

Regardez encore comment vous accédez à la colonne cash_flow. Le premier $ sert à accéder à l'élément A de la liste split_cash. Le second $ sert à accéder à la colonne cash_flow du tableau de données contenu dans A.