Découvrez pourquoi écrire vos propres fonctions est utile, comment convertir un script en fonction et dans quel ordre inclure les arguments.

Pourquoi utiliser des fonctions

Appeler des fonctions

Les avantages d’écrire des fonctions

Transformer des scripts en fonctions

Convertir un script en fonction

Votre première fonction : pile ou face

Les entrées des fonctions

Plusieurs entrées pour les fonctions

Pourquoi je n’arrive pas à lire votre code ?

Données ou paramètres ?

Renommer GLM

Comment écrire une fonction

Apprenez à définir des valeurs par défaut pour les arguments, à transmettre des arguments entre fonctions et à vérifier que les utilisateurs spécifient correctement les arguments.

Arguments par défaut

Valeurs numériques par défaut

Valeurs par défaut logiques

Valeurs par défaut NULL

Valeurs par défaut catégorielles

Transmettre des arguments entre des fonctions

Moyenne harmonique

Gérer les valeurs manquantes

Passer des arguments avec ...

Vérifier les arguments

Lever des erreurs avec de mauvais arguments

Logique d’erreur personnalisée

Corriger les arguments d’une fonction

Tout sur les arguments

Apprenez à retourner tôt depuis une fonction, à retourner plusieurs valeurs et comprenez comment R détermine quelles variables existent.

Renvoyer des valeurs depuis des fonctions

Retour anticipé

Retourner de manière invisible

Renvoyer plusieurs valeurs depuis des fonctions

Renvoyer plusieurs éléments

Renvoyer des métadonnées

Environnements

Créer et explorer des environnements

Ces variables existent-elles ?

Portée et priorité

Une fonction peut-elle retrouver ses variables ?

Pouvez-vous accéder aux variables définies à l’intérieur des fonctions ?

Priorité des variables 1

Priorité des variables 2

Valeurs de retour et portée

Mettez en pratique vos compétences d’écriture de fonctions dans une étude de cas incluant préparation des données, visualisation et modélisation.

Rendements céréaliers et conversion d’unités

Conversion des superficies en métrique 1

Conversion des superficies vers le système métrique 2

Convertir les rendements en unités métriques

Appliquer la conversion d’unités

Visualiser les rendements céréaliers

Tracer les rendements dans le temps

Une nation divisée

Tracer les rendements au fil du temps par région

Modéliser les rendements céréaliers

Exécuter un modèle

Réaliser des prédictions de rendement

Reprendre toute la démarche

Félicitations

Étude de cas sur les rendements de céréales

Snake River visits

Standard & Poor 500 price/earnings ratios

NASS corn yields

NASS wheat yields

NASS barley yields

Être capable d’écrire vos propres fonctions rend vos analyses plus lisibles, réduit les erreurs et facilite la réutilisation d’un projet à l’autre. L’écriture de fonctions augmentera votre productivité plus que n’importe quelle autre compétence ! Dans ce cours, vous apprendrez les bases de l’écriture de fonctions, en vous concentrant sur les arguments passés à la fonction et les valeurs de retour. Vous écrirez des fonctions utiles pour la data science, en utilisant des données réelles sur le tourisme dans le Wyoming, les ratios cours/bénéfices d’actions et les rendements de céréales.

Introduction to the Tidyverse

Intermediate R

Apprenez à écrire des fonctions efficaces et réutilisables en R en maîtrisant les bases et les valeurs de retour.

Introduction à l’écriture de fonctions en R

Améliorez vos compétences en R en apprenant à écrire des fonctions efficaces et réutilisables. 

Scientifique de données associé en R

R Développeur

Principes de base de la programmation R

Data Evangelist at DataCamp

Grain yields and unit conversion

USDA NASS

Corn and wheat

1 acre = area of land 2 oxen can plough in a day

Not the 100 Acre Wood

1 hectare = 2 football fields

1 hectare = 150 New York apartments

1 bushel = 2 baskets of peaches

1 kilogram = 1 squirrel monkey

magrittr's pipeable operator replacements

Let's practice!

Étude de cas sur les rendements de céréales - Rendements céréaliers et conversion d’unités

Rendements céréaliers et conversion d’unités

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