Le total des recettes au box-office pour l'ensemble de la saga

Comme chaque cbind() a sa rbind(), chaque colSums() a sa rowSums(). Votre espace de travail R contient déjà la matrice all_wars_matrix que vous avez construit dans l'exercice précédent ; tapez all_wars_matrix pour y jeter un autre coup d'œil. Calculons maintenant les recettes totales au box-office pour l'ensemble de la saga.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à R

Afficher le cours

Instructions

Calculez le revenu total pour les États-Unis et la région hors États-Unis et attribuez total_revenue_vector. Vous pouvez utiliser la fonction colSums().
Affichez total_revenue_vector pour voir les résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# all_wars_matrix is available in your workspace
all_wars_matrix

# Total revenue for US and non-US
total_revenue_vector <- 
  
# Print out total_revenue_vector

Modifier et exécuter le code

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à R

DébutantNiveau de compétence

4.8+

Commencer le cours gratuitement

Faites vos premiers pas avec R. Dans ce chapitre, vous apprendrez à utiliser la console comme une calculatrice et à affecter des variables. Vous apprendrez également à connaître les types de données de base dans R. Commençons.

Exercise 1: Comment cela fonctionne-t-il ?Exercise 2: Arithmétique avec R Exercise 3: Affectation des variables Exercise 4: Affectation des variables (2)Exercise 5: Affectation des variables (3)Exercise 6: Pommes et oranges Exercise 7: Types de données de base dans R Exercise 8: Quel est ce type de données ?

Nous vous emmenons à Las Vegas, où vous apprendrez à analyser les résultats de vos jeux de hasard à l'aide de vecteurs dans R. Après avoir terminé ce chapitre, vous serez en mesure de créer des vecteurs dans R, de les nommer, d'en sélectionner des éléments et de comparer différents vecteurs.

Exercise 1: Créer un vecteur Exercise 2: Créer un vecteur (2)Exercise 3: Créer un vecteur (3)Exercise 4: Nommer un vecteur Exercise 5: Nommer un vecteur (2)Exercise 6: Calculer le total des gains Exercise 7: Calculer le total des gains (2)Exercise 8: Calculer le total des gains (3)Exercise 9: Comparaison du total des gains Exercise 10: Sélection de vecteurs : les bons moments Exercise 11: Sélection de vecteurs : les bons moments (2)Exercise 12: Sélection de vecteurs : les bons moments (3)Exercise 13: Sélection de vecteurs : les bons moments (4)Exercise 14: Sélection par comparaison - Étape 1 Exercise 15: Sélection par comparaison - Étape 2 Exercise 16: Sélection avancée

Dans ce chapitre, vous apprendrez à travailler avec des matrices dans R. À la fin du chapitre, vous serez capable de créer des matrices et de comprendre comment effectuer des calculs de base avec elles. Vous analyserez les chiffres du box-office des films Star Wars et apprendrez à utiliser des matrices dans R. Que la Force soit avec vous !

Exercise 1: Qu'est-ce qu'une matrice ?Exercise 2: Analyser les matrices, vous devez Exercise 3: Nommer une matrice Exercise 4: Calcul du box-office mondial Exercise 5: Ajout d'une colonne pour le box-office mondial Exercise 6: Ajout d’une ligne Exercise 7: Le total des recettes au box-office pour l'ensemble de la saga

Exercice en cours

Exercise 8: Sélection des éléments de la matrice Exercise 9: Un peu d'arithmétique avec les matrices Exercise 10: Un peu d'arithmétique avec les matrices (2)

Les données sont souvent classées dans un nombre limité de catégories. Par exemple, la couleur des cheveux humains peut être classée en noir, brun, blond, rouge, gris ou blanc, et peut-être quelques autres options pour les personnes qui se colorent les cheveux. Dans R, les données catégorielles sont stockées dans des facteurs. Les facteurs sont très importants dans l'analyse des données, alors commencez dès maintenant à apprendre comment les créer, les répartir en sous-ensembles et les comparer.

Exercise 1: Qu'est-ce qu'un facteur et pourquoi l'utiliser ?Exercise 2: Qu'est-ce qu'un facteur et pourquoi l'utiliser ? (2)Exercise 3: Qu'est-ce qu'un facteur et pourquoi l'utiliser ? (3)Exercise 4: Niveaux de facteur Exercise 5: Résumer un facteur Exercise 6: Bataille des sexes Exercise 7: Facteurs ordonnés Exercise 8: Facteurs ordonnés (2)Exercise 9: Comparaison de facteurs classés

La plupart des ensembles de données avec lesquels vous travaillerez seront stockés sous forme de trames de données. À la fin de ce chapitre, vous serez en mesure de créer une trame de données, de sélectionner des parties intéressantes d'une trame de données et de classer une trame de données en fonction de certaines variables.

Exercise 1: Qu'est-ce qu'une trame de données ?Exercise 2: Rapidement, jetez un coup d'œil à votre jeu de données Exercise 3: Jetez un coup d'œil à la structure Exercise 4: Création d'une trame de données Exercise 5: Création d'une trame de données (2)Exercise 6: Sélection des éléments de la trame de données Exercise 7: Sélection des éléments de la trame de données (2)Exercise 8: Seulement les planètes avec des anneaux Exercise 9: Seulement les planètes avec des anneaux (2)Exercise 10: Seulement les planètes avec des anneaux mais en plus court Exercise 11: Tri Exercise 12: Trier votre trame de données

Contrairement aux vecteurs, les listes peuvent contenir des composants de différents types, tout comme vos listes de tâches peuvent contenir différentes catégories de tâches. Ce chapitre vous apprendra à créer, nommer et subdiviser ces listes.

Exercise 1: Listes, pourquoi en auriez-vous besoin ?Exercise 2: Listes, pourquoi en auriez-vous besoin ? (2)Exercise 3: Création d'une liste Exercise 4: Création d'une liste nommée Exercise 5: Création d'une liste nommée (2)Exercise 6: Sélection d'éléments dans une liste Exercise 7: Création d'une nouvelle liste pour un autre film