Personnaliser les préférences

Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.

Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site.... 

Toujours actif

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

Aucun cookie à afficher.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

Aucun cookie à afficher.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

Aucun cookie à afficher.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

Aucun cookie à afficher.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

Aucun cookie à afficher.

Comment créer des tables dans R (avec exemples)



Il existe deux façons de créer rapidement des tables dans R :

Méthode 1 : créez un tableau à partir de données existantes.

tab <- table(df$row_variable, df$column_variable)

Méthode 2 : créez un tableau à partir de zéro.

tab <- matrix(c(7, 5, 14, 19, 3, 2, 17, 6, 12), ncol=3, byrow=TRUE)
colnames(tab) <- c('colName1','colName2','colName3')
rownames(tab) <- c('rowName1','rowName2','rowName3')
tab <- as.table(tab)

Ce didacticiel montre un exemple de création d’une table à l’aide de chacune de ces méthodes.

Créer une table à partir de données existantes

Le code suivant montre comment créer une table à partir de données existantes :

#make this example reproducible
set.seed(1)

#define data
df <- data.frame(team=rep(c('A', 'B', 'C', 'D'), each=4),
                 pos=rep(c('G', 'F'), times=8),
                 points=round(runif(16, 4, 20),0))

#view head of data 
head(df)

  team pos points
1    A   G      8
2    A   F     10
3    A   G     13
4    A   F     19
5    B   G      7
6    B   F     18

#create table with 'position' as rows and 'team' as columns
tab1 <- table(df$pos, df$team)
tab1

  A B C D
F 2 2 2 2
G 2 2 2 2

Ce tableau affiche les fréquences pour chaque combinaison d’équipe et de poste. Par exemple:

  • 2 joueurs sont en position ‘F’ dans l’équipe ‘A’
  • 2 joueurs sont en position ‘G’ dans l’équipe ‘A’
  • 2 joueurs sont en position ‘F’ dans l’équipe ‘B’
  • 2 joueurs sont en position ‘G’ dans l’équipe ‘B’

Et ainsi de suite.

Créer un tableau à partir de zéro

Le code suivant montre comment créer un tableau avec 4 colonnes et 2 lignes à partir de zéro :

#create matrix with 4 columns
tab <- matrix(rep(2, times=8), ncol=4, byrow=TRUE)

#define column names and row names of matrix
colnames(tab) <- c('A', 'B', 'C', 'D')
rownames(tab) <- c('F', 'G')

#convert matrix to table 
tab <- as.table(tab)

#view table 
tab

  A B C D
F 2 2 2 2
G 2 2 2 2

Notez que ce tableau est exactement le même que celui créé dans l’exemple précédent.

Ressources additionnelles

Comment parcourir les noms de colonnes dans R
Comment créer un bloc de données vide dans R
Comment ajouter des lignes à un bloc de données dans R

Ajouter un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *