Programmer en R/Importer un fichier CSV
Un fichier CSV est un fichier texte qui contient des données. En général, les valeurs sont séparées par des virgules. Néanmoins, on trouve aussi souvent des valeurs séparées par des points virgules (codice_1) et il arrive que l'on trouve de nombreux autres séparateurs comme des pipes (codice_2) ou même des croisillons (codice_3).
Dans la version basique de R, les fichiers CSV peuvent être importés avec les fonctions codice_4, codice_5 et codice_6.
La librairie codice_7 développée par Hadley Wickham définit les fonctions codice_8, codice_9 et codice_10 qui ont de meilleures performances et de meilleurs paramètres par défaut que les fonctions standards.
Il existe aussi d'autre possibilité avec la librairie codice_11 et la fonction codice_12 de la librairie codice_13.
Pré-requis.
install.packages(c("readr", "dplyr"))
library(dplyr)
library(readr)
Importer un fichier CSV.
Nous proposons de prendre comme exemple le fichier des députés postés par l'association Wikimédia France sur DataGouv.
> library(readr)
> library(dplyr)
> read_csv(file = "data/deputes.csv") %>% 
+ glimpse()
Observations: 575
Variables: 10
$ nom (chr) "François Fillon", "François de Rugy", "Hervé Gaymard", "Aurélie Filippetti"...
$ genre (chr) "masculin", "masculin", "masculin", "féminin", "féminin", "féminin", "mascul...
$ prenom (chr) "François", "François", "Hervé", "Aurélie", "Delphine", "Marion", "Jacques"...
$ nom_famille (chr) "Fillon", "de Rugy", "Gaymard", "Filippetti", "Batho", "Maréchal-Le Pen", "B...
$ date_naissance (time) 1954-03-04, 1973-12-06, 1960-05-31, 1973-06-17, 1973-03-23, 1989-12-10, 194...
$ lieu_naissance (chr) "Le Mans", "Nantes", "Bourg-Saint-Maurice", "Villerupt", "Paris", "Saint-Ger...
$ circonscription (chr) "deuxième circonscription de Paris", "première circonscription de la Loire-A...
$ sycomore_id (int) 3009, 17282, 3322, 17302, 17264, 18477, 921, 17275, 476, 17280, 1300, 17274...
$ wikidata (chr) "http://www.wikidata.org/entity/Q101410", "http://www.wikidata.org/entity/Q1...
$ frwiki (chr) "https://fr.wikipedia.org/wiki/Fran%C3%A7ois%20Fillon", "https://fr.wikipedi...
La fonction codice_8 essaie de deviner le type de chaque variable. On peut aussi indiquer à la fonction le type de chaque variable à l'aide de l'argument codice_19. Les types doivent être spécifiés dans la fonction codice_20 : 
> read_csv(file = "data/deputes.csv", 
+ col_types = cols(
+ nom = col_character(), 
+ genre = col_character(), 
+ prenom = col_character(), 
+ date_naissance = col_datetime(), 
+ lieu_naissance = col_character(), 
+ circonscription = col_character(),
+ sycomore_id = col_character(), 
+ wikidata = col_character(),
+ frwiki = col_character()
+ ) %>% 
+ glimpse()
Observations: 575
Variables: 10
$ nom <chr> "François Fillon", "François de Rugy", "Hervé Gaymard", "Aurélie Filipp...
$ genre <chr> "masculin", "masculin", "masculin", "féminin", "féminin", "féminin", "m...
$ prenom <chr> "François", "François", "Hervé", "Aurélie", "Delphine", "Marion", "Jacq...
$ nom_famille <chr> "Fillon", "de Rugy", "Gaymard", "Filippetti", "Batho", "Maréchal-Le Pen...
$ date_naissance <dttm> 1954-03-04, 1973-12-06, 1960-05-31, 1973-06-17, 1973-03-23, 1989-12-10...
$ lieu_naissance <chr> "Le Mans", "Nantes", "Bourg-Saint-Maurice", "Villerupt", "Paris", "Sain...
$ circonscription <chr> "deuxième circonscription de Paris", "première circonscription de la Lo...
$ sycomore_id <chr> "3009", "17282", "3322", "17302", "17264", "18477", "921", "17275", "47...
$ wikidata <chr> "http://www.wikidata.org/entity/Q101410", "http://www.wikidata.org/enti...
$ frwiki <chr> "https://fr.wikipedia.org/wiki/Fran%C3%A7ois%20Fillon", "https://fr.wik...

Programmer en R/Comprendre la structure des données

Dans la version basique de R, il y a 5 structures de données différentes : 
On peut classifier ces différentes structures de données en fonction de la dimension. Les vecteurs et les listes sont unidimensionnels. Les matrices et les tableaux de données sont en deux dimensions et les codice_1 sont en N dimensions.
On peut aussi les classifier en fonction de leur homogénéité. Les vecteurs, les matrices et les codice_1 sont homogènes : tous leurs éléments sont du même type. Les listes et les tableaux de données sont hétérogènes : ils peuvent combiner des éléments de type différents.
Les données peuvent être de plusieurs types :

Photographie/Fabricants/Goerz (Autriche)/Goerz (Autriche) Minicord

Photographie/Fabricants/Goerz (Autriche)/Goerz (Autriche) Minicord III

Photographie/Fabricants/Fujifilm/Fujifilm Fotonex 3500ix Zoom

Photographie/Fabricants/Achiever
Achiever est un fabricant chinois.
Photographie/Fabricants/Minolta/Minolta Dynax 5000i

Photographie/Fabricants/Pentax/Pentax MG

Photographie/Fabricants/KMZ/KMZ Horizont

Photographie/Fabricants/Zeiss Ikon/Zeiss Ikon Super Ikonta

Photographie/Fabricants/Agfa/Agfa Reflex

Programmer en R/Communication
R offre de nombreuses possibilités pour communiquer ses résultats.

Inventer les territoires culturels de demain/le media buissonnier