README.md

In ND-open/nd.tidytuesday: Tidy Tuesday visualisation

Comment utiliser ce package

Le Tidy Tuesday est un projet hebdomadaire, issu de la communauté R4DS Online Learning Community et du livre R for Data Science (accessible gratuitement : https://r4ds.had.co.nz/). Les données proposées sont un prétexte pour s’entraîner à manipuler, nettoyer et visualiser des jeux de données. Certaines visualisations sont notamment postée sur Twitter (https://twitter.com/hashtag/tidytuesday?lang=en).

Objectifs

• partager du code pour les tâches récurentes :

  • chargement des données
  • nettoyage
  • statistiques
  • visualisation

• alimenter une base de connaissance commune (Github) et mettre en place des bonnes pratiques

• faire travailler en équipe les R-istes

Installation du package (pour utiliser les fonctions)

Il faut au préalable installer le package devtools si besoin :

if(!require(package = "devtools", character.only = TRUE)){install.packages(pkgs = "devtools", character.only = TRUE)}

devtools::install_github(repo = "ND-open/nd.tidytuesday")

Comment réutiliser une fonction

Il y a pour le moment (au 16-01-2020) 3 fonctions réutilisables. Il est possible de lire la doc des fonctions et exécuter les exemples :

library(nd.tidytuesday)

if(interactive()){ ?base_summary }

example(base_summary)

## 
## bs_smm> base_summary(mtcars)
## # A tibble: 11 x 9
##    variable   mean       var     sd   min   `1q` median   `3q`    max
##    <chr>     <dbl>     <dbl>  <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
##  1 mpg       20.1     36.3     6.03 10.4   15.4   19.2   22.8   33.9 
##  2 cyl        6.19     3.19    1.79  4      4      6      8      8   
##  3 disp     231.   15361.    124.   71.1  121.   196.   326    472   
##  4 hp       147.    4701.     68.6  52     96.5  123    180    335   
##  5 drat       3.6      0.290   0.53  2.76   3.08   3.70   3.92   4.93
##  6 wt         3.22     0.96    0.98  1.51   2.58   3.32   3.61   5.42
##  7 qsec      17.8      3.19    1.79 14.5   16.9   17.7   18.9   22.9 
##  8 vs         0.44     0.25    0.5   0      0      0      1      1   
##  9 am         0.41     0.25    0.5   0      0      0      1      1   
## 10 gear       3.69     0.54    0.74  3      3      4      4      5   
## 11 carb       2.81     2.61    1.62  1      2      2      4      8

et inspecter/améliorer le code :

base_summary

## function(df){
##         
##         if(sum( unlist( lapply(df, is.numeric) ) ) < ncol(df)){stop("Some variable is not numeric.")}
##         
##         lapply(df, function(x) c("mean" = round(mean(x), 2), 
##                                 "var" = round(stats::var(x), 2),
##                                 "sd" = round(stats::sd(x), 2),
##                                 "min" = min(x),
##                                 "1q" = stats::quantile(x, .25, names = FALSE),
##                                 "median" = stats::quantile(x, .5, names = FALSE),
##                                 "3q" = stats::quantile(x, .75, names = FALSE),
##                                 "max" = max(x)
##         )
##         ) %>% 
##                 cbind.data.frame() %>% 
##                 t() %>% tibble::as_tibble(rownames = "variable")
## }
## <bytecode: 0x000000001803aff8>
## <environment: namespace:nd.tidytuesday>

Comment réutiliser un morceau de code

Si un morceau de code doit être copié-collé une fois, une bonne pratique est d’écrire une fonction pour la tâche concernée. Cette fonction peut ensuite être partagée à l’aide d’un package (avec éventuellement une image Docker) pour assurer la reproductibilité de ce qui est attendu. On évite ainsi les problèmes d’OS, de versions (de R, des packages, …).

Contribuer au projet

Toute contribution est vivement appréciée, que ce soit pour proposer des fonctions, des vizs ou de l’optimisation de code !

Pour cela il suffit d’installer Git, de cloner le projet, effectuer dans une nouvelle branche git les modifications/ajouts voulus puis de pousser les changements sur le repository. La génération du site web statique est automatique.

ND-open/nd.tidytuesday documentation built on Jan. 23, 2020, 2:36 a.m.