Travailler sur R avec RStudio

Sandrine Lyser, Grégoire Le Campion

24/02/2023

Déroulé de la présentation

• Introduction
  • Un bref rappel de ce qu’est R
  • Utilisation de R
• RStudio
  • Présentation rapide
  • Avantages
  • Interface en 4 quadrants
  • Prise en main
    • La console
    • Les scripts
    • L’environnement / L’historique / Les connexions
    • Les graphiques/ Les packages / L’aide
  • Projet
    • Exemples de structuration
  • Addins
• Démonstration

Introduction

Un bref rappel de ce qu’est R

• Un langage de programmation open source
• Un logiciel de calcul scientifique interactif et interprété, dédié aux analyses statistiques et aux visualisations de données
• Un logiciel libre (licence AGPLv3), gratuit, constamment mis à jour et amélioré
• Disponible en téléchargement sur le site du CRAN (Comprehensive R Archive Network)
• Compatible avec la plupart des systèmes d’exploitation (Windows, MacOS, Linux)

Utilisation de R

• Avec l’installation de base

• Avec un éditeur de script distinct, pour écrire et éxécuter le code

  • Notepad++
  • VSCode
  • Vim
  • Atom
  • Sublime Text

• Avec un IDE (Integrated Development Environment) pour un environnement plus puissant et plus riche

  • Tinn-R
  • Emacs
  • RStudio

RStudio

Présentation rapide

• Conçu spécialement pour R

• Disponible en version “locale” RStudio Desktop ou en version “serveur” RStudio Server (à télécharger ici)

• Permet

  • d’utiliser le langage R
  • de réaliser des analyses statistiques
  • de visualiser des tableaux et des figures

NB : Installer R avant d’installer RStudio

Avantages

• Interface plutôt simple, intuitive et conviviale et surtout configurable
• Éditeur de script avec coloration syntaxique
• Fonctionnalités pratiques d’édition et d’exécution du code
• Affichage simultané du code, de la console, des fichiers, graphiques et des pages d’aide

Interface en 4 quadrants

1. Éditeur de texte ou de code

2. Environnement de travail, historique, fichiers, …

3. Aide, graphiques, packages installés, visualisation…

4. Console, …

Prise en main

La console

• Pour effectuer et afficher les résultats de calculs de base (+, -, *, /, etc. )
• Pour utiliser des fonctions spécifiques : sum(), abs(), round(), etc.
• Les commandes sont exécutées au fur et à mesure qu’elles sont écrites en appuyant sur la touche Entrée = calculatrice

Astuce : On peut remonter dans l’historique des commandes pour en rappeler une, à l’aide des flèches haut/bas

Les scripts

Des fichiers “texte” pour des traitements qui vont nécessiter des modifications

Avantages

• garder la trace des lignes de code
• exécuter une/des ligne(s) de code : bouton Run ou raccourci clavier Ctrl + Entrée ou Ctrl + R
• modifier le code
• ajouter des commentaires
• réutiliser le code sur d’autres jeux de données

#Reproductibilité

NB : Il est vivement recommandé de commencer l’écriture du script par les packages utilisés, pour les identifier plus rapidement

L’environnement / L’historique / Les connexions

• Onglet Environment

  • objets (données, fonctions, résultats) créés dans cet environnement
  • 2 affichages possibles : liste ou grille (permet de supprimer des objets en cochant la case à côté du nom + clic sur l’icone Balai)

• Onglet History

  • historique des commandes exécutées
  • on peut renvoyer le code dans la console ou la source

• Onglet Connections

  • pour se connecter à diverses sources de données (par ex. bases de données externes)

Les graphiques/ Les packages / L’aide

• Onglet Plots

  • fenêtre où s’affichent les graphiques créés
  • possibilité de zoomer, de naviguer entre les graphiques ou de les copier
  • export des graphiques au format image (jpeg, png, tiff) ou pdf

• Onglet Packages

  • liste des packages installés sur la machine
  • installation de nouveaux packages ; mise à jour des packages installés
  • un clic sur le nom d’un package affiche les pages d’aide correspondant

• Onglet Help

  • pour afficher la documentation de chaque fonction
  • accès à des manuels ou des à aides-mémoire (cheatsheets)

Projet

• Pour organiser son travail pour chaque projet d’analyse de données

• Regroupe en un seul endroit tous les scripts R, documents Rmarkdown/Quarto, fonctions, données, résultats et fichiers de sortie

• Chaque projet possède son propre répertoire, espace de travail, historique et ses propres documents sources

  • les différentes analyses sont complètement séparées les unes des autres
  • possibilité de passer d’un projet à l’autre sans craindre qu’ils n’interfèrent les uns avec les autres

• La création d’un nouveau projet se fait à partir de l’icône dédiée en haut à droite de RStudio, en sélectionnant l’option New project

• Il est recommandé d’organiser son projet, de le structurer en (sous-)dossiers pour ranger efficacement les différents documents liés à l’analyse

Exemples de structuration

• Minimale

• Optimale

Source : https://learn.r-journalism.com/en/publishing/workflow/r-projects/

Chacun s’organise de la façon qu’il juge la plus adaptée à ses usages !

Addins

• Extensions proposées par RStudio pour simplifier certaines manipulations https://github.com/daattali/addinslist#readme
  

• Exemples

  • addinslist : parcourir et installer les addins de RStudio
  • colourpicker: sélectionner une couleur dans les graphiques
  • esquisse : créer un graphique ggplot2
  • questionr : discrétiser une variable ; réordonner ou recoder un facteur
  • remedy : simplifier l’écriture markdown (convertir le texte sélectionné en titre1, titre2, etc.)
  • ReplaceInFiles : rechercher et remplacer une valeur dans plusieurs fichiers
  • strcode : structurer le code (sauts de section avec titre en en-tête)
  • viewxl: voir les dataframes sous Excel en un clic

Démonstration