Un problème courant en data science consiste à diviser un data frame selon un regroupement, appliquer une transformation à chaque groupe, puis recombiner le tout en un seul data frame. Cette famille de problèmes est si fréquente en R qu’elle a été baptisée split-apply-combine. Dans Intermediate R for Finance, vous explorerez plusieurs de ces problèmes et des fonctions utiles pour les résoudre, mais pour l’instant, voyons un exemple simple.

Supposons que, pour le data frame cash, vous vouliez doubler cash_flow pour l’entreprise A et le tripler pour l’entreprise B :

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

# Nous pouvons accéder à la colonne cash_flow de chaque élément de la liste via&nbsp;:
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 à nouveau comment vous accédez à la colonne cash_flow. Le premier $ permet d’accéder à l’élément A de la liste split_cash. Le deuxième $ permet d’accéder à la colonne cash_flow du data frame contenu dans A.

Quelques fonctions pour créer des listes

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