R avancé et introduction à Git

IDE RStudio, rappels de R

IDE : RStudio

En résumé :

Utilisez des projets !
Apprenez les raccourcis claviers (Alt+Maj+K sous Windows).
Devenez familier avec votre outil de travail. Le temps investi ne sera pas perdu !
Configurez les options globales.

Options à configurer recommandées

General>Basic: Restore .RData into workspace at startup: No
General>Basic: Save workspace to .RData on exit: Never
Code>Saving>Serialization: Default text encoding: UTF-8

Rappels de R

Objets

En R, tout est objet.

Un objet est l’association d’un nom et d’une valeur. Techniquement, on associe une valeur à un nom.

nom <- "valeur"

Plusieurs opérateurs pour affecter une valeur :

nom <- "valeur"
"valeur" -> nom

Contrainte sur les noms : ils ne peuvent commencer par un _ ou un chiffre.

Types primitifs

Il existe 6 types primitifs en R

character, integer, numeric, logical,

charactere <- "abcdef"
entier <- 1L
numerique <- 1.1
booleen <- TRUE

ainsi que deux types plus rares, raw et complex.

Warning

Toujours utiliser les valeurs TRUE et FALSE pour les valeurs logiques, et non les écritures raccourcies T et F.

T <- F # est possible !!
TRUE <- FALSE # error

Types primitifs

Fonctions de coercition de type (type coercion) : as.*

as.numeric("1.2")

[1] 1.2

as.character(2.3)

[1] "2.3"

as.integer(TRUE)

[1] 1

Types primitifs

Fonctions d’assertion de type : is.*

is.numeric(1.23)

[1] TRUE

is.numeric(1L)

[1] TRUE

is.numeric("1.23")

[1] FALSE

Vecteurs

Les vecteurs sont omniprésents en R. Il en existe deux types :

atomiques : logical, integer, numeric, character
listes: list

Les vecteurs peuvent être équipés d’attibuts :

vecteur <- c(1, 2, 3)
attr(vecteur, "a") <- "hello"
attr(vecteur, "b") <- "you!"

# ou de manière équivalente
vecteur2 <- structure(
  c(1, 2, 3),
  a = "hello",
  b = "you!"
)

Vecteurs

Pour créer un vecteur de type atomique :

c(1, 2.3, 4.5, -6.6)  # double
c(1L, 2L, 22L)  # entier
1:5  # entier sequentiel
c("ceci", "est", "un vecteur")  # character

Pour créer une liste :

liste <- list(
  a = c(1, 2.3, 4.5, -6.6),
  b = c(1L, 2L, 22L),
  c = c("ceci", "est", "un vecteur")
)

Chaque élément d’une liste peut être d’un type différent, contrairement aux vecteurs atomiques.

Vecteurs

Certains attributs de vecteurs sont très communs et très importants :

dim
names
class

Autres objets importants

Facteur (factor) :

factor(c("a", "b", "b", "c"), levels = c("a", "b", "c", "d"))

[1] a b b c
Levels: a b c d

Facteur ordonné (ordered) :

factor(c("a", "b", "b", "c"), levels = c("a", "b", "c", "d"), ordered = TRUE)

[1] a b b c
Levels: a < b < c < d

Mais aussi Date, POSIXct, POSIXlt, data.frame, matrix, array …

Objets S3

Nous détaillerons la notion d’objets S3 lors du troisième cours

Inspecter un objet R

Fonction str() décrit l’objet, la fonction dput() renvoie le code pour le recréer.

a  <- list(premier = c(3,6), deuxieme = c("beurre", "sucre"))
a

$premier
[1] 3 6

$deuxieme
[1] "beurre" "sucre"

str(a)

List of 2
 $ premier : num [1:2] 3 6
 $ deuxieme: chr [1:2] "beurre" "sucre"

dput(a)

list(premier = c(3, 6), deuxieme = c("beurre", "sucre"))

Subsetting

Il y a 6 façons d’extraire un sous-ensemble (subsetting) d’un vecteur atomique.
Il y a 3 opérateurs d’extraction d’un sous-ensemble (subset), [[, [, et $.
Ces opérateurs interagissent différemment avec les différents types de vecteurs : atomiques, listes, facteurs, matrices, data.frames.
L’extaction d’un sous-ensemble peut être combinée avec l’assignation.

Subsetting

L’opérateur [ permet de sélectionner plusieurs éléments d’un vecteur.

x <- c(2.1, 4.2, 3.3, 5.4)
x[c(1, 3)]
x[-c(1, 3)]
x[c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)]
x[]
x[0]
x <- setNames(x, c("a", "b", "c", "d"))
x[c("a", "c")]

Subsetting

L’opérateur [ permet de sélectionner plusieurs éléments d’un vecteur.

x <- c(2.1, 4.2, 3.3, 5.4)
x[c(1, 3)]
x[-c(1, 3)]
x[c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)]
x[]
x[0]
x <- setNames(x, c("a", "b", "c", "d"))
x[c("a", "c")]

[1] 2.1 3.3
[1] 4.2 5.4
[1] 2.1 4.2
[1] 2.1 4.2 3.3 5.4
numeric(0)
  a   c 
2.1 3.3

Subsetting

Pour des listes :

l’opérateur [ renvoie toujours une liste
l’opérateur [[ renvoie un élément de la liste
l’opérateur $ renvoie un élément de la liste si la liste est nommée

Subsetting

Illustration by Hadley Wickham in Advanced R

Subsetting

Illustration by Hadley Wickham in Advanced R

Control Flow

Choix : if, else, else if, ifelse, switch
Boucles : for, while, repeat
Opérateurs spéciaux : next, break

Mots réservés

Tous les noms ci-dessus sont des noms réservés par R et ne peuvent pas être utilisés pour nommer un objet, tout comme function, NA, Inf, etc. Voir ?reserved.

Programmation fonctionnelle

Nous verrons lors du troisième cours l’introduction des fonctions *apply ou map_* qui sont complémentaires aux boucles for.

Choix

Une condition s’exprime par un vecteur logique de taille 1.

a  <- 36
# if / else if / else
if (a > 40) {
  print("c'est plus que 40")
} else if (a < 20) {
  print("c'est moins que 20")
} else {
  print("c'est autre chose")
}
# switch
switch(a > 40, "c'est plus que 40", "c'est 40 ou moins")
# ifelse vectorisé
ifelse(test = c(TRUE, TRUE, FALSE), yes = "A", no = "B")

Boucles : For

Une boucle itère sur chaque valeur d’un vecteur.

for (i in c(1, 4, 10)) {
  # ...
  print(i)
}

[1] 1
[1] 4
[1] 10

Contrairement à une croyance répandue, les boucles for ne sont pas spécialement lentes. Il faut penser à pré-allouer un vecteur à la taille des résultats attendus.

# mauvais
x <- c()
for (k in 1:10) {
  x <- c(x, k)
}
# bon
x <- numeric(10L)
for (k in 1:10) {
  x[[k]] <- k
}

Boucles : `while`, `repeat`, `next`, `break`

# while : tant que la condition
# est vraie, on continue
x <- 0L
while (x <= 5L) {
  x <- x + 1L
  if (x %% 2L == 0L) {
    next
  }
  print(x)
}

# repeat : autant que nécessaire
x <- 0L
repeat {
  x <- x + 1L
  if (x == 6L) {
    break
  }
  if (x %% 2L == 0L) {
    next
  }
  print(x)
}

Boucles : `while`, `repeat`, `next`, `break`

# while : tant que la condition
# est vraie, on continue
x <- 0L
while (x <= 5L) {
  x <- x + 1L
  if (x %% 2L == 0L) {
    next
  }
  print(x)
}

[1] 1
[1] 3
[1] 5

# repeat : autant que nécessaire
x <- 0L
repeat {
  x <- x + 1L
  if (x == 6L) {
    break
  }
  if (x %% 2L == 0L) {
    next
  }
  print(x)
}

[1] 1
[1] 3
[1] 5

Tips

break stoppe la boucle ; next passe à l’itération suivante

Fonctions

Les fonctions permettent d’automatiser et de mutualiser des tâches courantes.

addition <- function(x, y) {
  return(x + y)
}
addition(1, 2)

[1] 3

Fonctions, fonctions génériques

Nous détaillerons le fonctionnement et les bonnes pratiques d’écriture des fonctions lors du troisième cours.

Librairies

Pour charger une librairie externe, nous utilisons la fonction library()

library(dplyr) # chargement explicite de la libraire dplyr

CRAN : répertoire et archive historique de la communauté R
tidyverse : collection de librairies développées par RStudio/Posit
rOpenSci : consortium pour une science ouverte

Package

Nous détaillerons comment construire un package lors du quatrième cours.

Librairies

Attention

Attention, tous les packages ne sont pas de qualité égale. Certains peuvent même être potentiellement dangereux et corrompus. Il faut apprendre à détecter des librairies peu fiables.

L’enfer des dépendances

Les librairies externes facilitent et accélèrent grandement les études, mais créent aussi des vulnérabilités et des dépendances.

Info

Nous nous intéresserons à la gestion propre des dépendances lors du 5ème cours.

Aide et messages d’erreur

Documentation R

La fonction la plus importante de R : ?

?help
?str

Voir aussi rdocumentation.org

Demander de l’aide

Si vous rencontrez un problème, il existe avec une très grande probabilité quelqu’un l’ayant déjà rencontré et ayant posté un message sur Internet. Et il est probable que la solution existe aussi !

stackoverflow : site de référence pour toute question de programmation
respecter les personnes susceptibles de vous aider, et utiliser des exemples reproductibles (reproducible examples)

Apprendre à lire un message d’erreur

x <- c(TRUE, FALSE)
if (x) {
  print("hello")
}

Apprendre à lire un message d’erreur

x <- c(TRUE, FALSE)
if (x) {
  print("hello")
}

Error in `if (x) ...`:
! the condition has length > 1

file <- read.csv("file_which_doesnt_exist.csv")

Error in `file()`:
! cannot open the connection

Il est normal de faire des erreurs

Toujours prendre le temps de lire le message d’erreur, faire une recherche google associée… Un bug arrive rarement et les erreurs sont souvent stupides : typo, mauvais nom de variable, etc.

Bonnes pratiques

Conventions de codes

Le code est à destination de l’ordinateur, mais aussi par vos collègues humains (et votre vous futur).
Il faut respecter des conventions
Conventions de nommage de variables, de fonctions
Règles syntaxiques
Bonnes pratiques

Guide de style de référence : https://style.tidyverse.org/index.html

linter

Contrôlez la qualité de votre code en utilisant un linter, par exemple, lintr

a = 2
b<-2*2
f <- function(a, b)
{
  a + b
}

linter

Contrôlez la qualité de votre code en utilisant un linter, par exemple, lintr

lintr

S’intègre bien avec RStudio, il exite un addin. Le linter est aussi un outil utile pour la vérification automatique de code, notamment dans un processus d’intégration continue. Plus là dessus dans le cours n°2.

styler

Corrigez automatiquement certaines erreurs de style, avec la librarie styler

f <- function(a,b,c) {
  #commentaire
  res<-a*b+c
  res<-res*2
  final<-if(TRUE)
  {
    res
  } else
  {
    "else"
  }
  return(final)
}

styler

Corrigez automatiquement certaines erreurs de style, avec la librarie styler

f <- function(a, b, c) {
  # commentaire
  res <- a * b + c
  res <- res * 2
  final <- if (TRUE) {
    res
  } else {
    "else"
  }
  return(final)
}

styler

Complémentaire du linter. Aussi en addin dans RStudio.

On peut également utiliser des styler externes comme air.

R avancé et introduction à Git

IDE : RStudio

En résumé :

Rappels de R

Objets

Types primitifs

Types primitifs

Types primitifs

Vecteurs

Vecteurs

Vecteurs

Autres objets importants

Inspecter un objet R

Subsetting

Subsetting

Subsetting

Subsetting

Subsetting

Subsetting

Control Flow

Choix

Boucles : For

Boucles : while, repeat, next, break

Boucles : while, repeat, next, break

Fonctions

Librairies

Librairies

Aide et messages d’erreur

Documentation R

Demander de l’aide

Apprendre à lire un message d’erreur

Apprendre à lire un message d’erreur

Bonnes pratiques

Conventions de codes

linter

linter

styler

styler

Questions ?

Boucles : `while`, `repeat`, `next`, `break`

Boucles : `while`, `repeat`, `next`, `break`