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Analyse de données avec R (1)

Authored by Camille Ponthus

Computers

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Analyse de données avec R (1)
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10 questions

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1.

MULTIPLE SELECT QUESTION

30 sec • 1 pt

Quels sont les critères d'un ensemble de données considéré comme "tidy" ?

Chaque variable forme une colonne.

Chaque observation forme une ligne.

Chaque cellule comporte une seule mesure

Toutes les réponses ci-dessus.

2.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Media Image

Transformez le data frame pour qu'il soit tidy

gather(data, Key, Value, -Nom, -Annee)

spread(data, Key, Value, -Nom, -Annee)

Il faut passer d'un data frame "Wide" à un data frame "Long"

cast(data, Nom + Annee ~ variable, value.var = "value")

3.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Selectionnez les data frame tidy

Media Image
Media Image
Media Image
Media Image

4.

MULTIPLE SELECT QUESTION

30 sec • 1 pt

Les tables dans R

Il n'y a pas de différence entre un tibble et un data frame

Un tibble est plus lisible qu'un data frame

Un tibble ne peut pas être converti en data frame.

Un data.frame est une structure de données de base dans R, tandis qu'un tibble est une extension plus récente et améliorée.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

Quelle fonction est utilisée pour charger des données à partir d'un fichier CSV dans R?

read.csv()

write.csv()

read.csv2()

write.csv2()

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

Quelle fonction est utilisée pour supprimer des variables d'un jeu de données?

remove()

delete()

select()

drop()

7.

MULTIPLE SELECT QUESTION

30 sec • 1 pt

Fonctionnalité projet dans R

permet d'organiser ses travaux

permet d'avoir un espace de travail isolé par projet

permet d'avoir des configurations spécifiques à chaque projet

est inutile

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