
Analyse de données avec R (1)
Authored by Camille Ponthus
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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
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
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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