L’itération est un moyen puissant de laisser l’ordinateur faire le travail pour vous. C’est aussi une zone du code où l’on peut facilement accumuler fautes de frappe et erreurs simples. Le package purrr simplifie l’itération afin que vous puissiez vous concentrer sur la suite, plutôt que sur la chasse aux coquilles.

La puissance de l’itération

Introduction à l'itération

Itération avec purrr

Plus d’itération avec les boucles for

Plus d’itération avec purrr

Sous-ensembles de listes

Structure d’une liste

Sous-ensemble d’éléments de liste

Les nombreuses variantes de map()

Alternatives pour les arguments de map()

map_*

Simplifier l’itération et les listes avec purrr

purrr ne se limite pas à une boucle for ; il s’intègre bien aux pipes, permet d’exécuter des modèles, de simuler des données et même de créer des boucles imbriquées !

Travailler avec des listes sans nom

Rappel sur names() et le pipe

Définir des noms

Des pipes dans map()

Plus de map()

Simuler des données avec purrr

Exécuter un modèle linéaire

map_chr()

map_dbl() et map_int()

map2() et pmap()

Simuler des données avec plusieurs entrées à l’aide de map2()

Simuler des données avec 3+ entrées grâce à pmap()

Des itérations plus complexes

Comme pour tout dans R, savoir diagnostiquer et résoudre les problèmes est une compétence essentielle. C’est particulièrement vrai avec les listes, où il peut être difficile d’identifier l’origine du souci.

Comment utiliser safely() avec purrr

Remplacer avec NA grâce à safely()

Convertir des données en numérique avec purrr

Identifier les zones problématiques

Une autre façon de possibly() purrr

Remplacer safely() par possibly()

Convertir des valeurs avec possibly()

purrr, une vraie promenade avec walk()

Comparer les Résultat de walk() vs. sans walk()

walk() pour afficher des sorties de listes plus propres

Dépanner des listes avec purrr

Maintenant que vous avez les briques de base, nous allons nous attaquer à des problèmes de données plus complexes avec purrr.

Utiliser purrr dans votre flux de travail

Revue des noms

Poser des questions à partir d’une liste

Des problèmes encore plus complexes

Questions sur gh_repos

Graphes avec purrr

Rappel sur ggplot()

purrr et nuages de points

purrr et histogrammes

Conclusion

Résoudre des problèmes avec purrr

Simulated data 1990-2005

Les listes peuvent être à la fois difficiles à comprendre et à manipuler, mais elles peuvent contenir énormément d’informations et sont très puissantes. Dans ce cours, vous apprendrez à extraire, résumer et manipuler des listes facilement, puis à exporter les données vers l’objet de votre choix, qu’il s’agisse d’une autre liste, d’un vecteur ou d’autre chose ! Tout au long du cours, vous utiliserez le package purrr et divers jeux de données du package repurrrsive, notamment des données issues de Star Wars et des films de Wes Anderson, ainsi que des données sur des utilisateurs et des dépôts GitHub. Après ce cours, vos compétences sur les listes seront purrrfaites !

Introduction to the Tidyverse

Intermediate R

Apprenez à utiliser le package purrr et divers jeux de données de repurrrsive pour gérer des listes.

Fondations de la programmation fonctionnelle avec purrr

Apprenez à résumer et manipuler facilement des listes avec le package purrr.

Boîte à outils Tidyverse intermédiaire

R Développeur

Revue des noms

Exercice interactif pratique