Groupage en R : Utilisation de group_by() pour l'analyse et la visualisation des données

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Sebastian Brandt

Updated on 17/08/2023

Le groupage en R est un outil puissant qui vous permet d'effectuer des opérations sur des sous-ensembles de données plutôt que sur l'ensemble du jeu de données. Cette technique est un aspect crucial de l'analyse des données et a des utilisations presque illimitées en science des données. Avec la fonction group_by(), vous pouvez mieux comprendre vos données, visualiser les motifs et prendre de meilleures décisions. Dans ce guide complet, nous explorerons le concept de groupage en R, ses avantages, les défis courants et comment les surmonter.

La fonction group_by() fait partie du package dplyr en R, qui est une grammaire de manipulation de données, fournissant un ensemble cohérent de verbes pour vous aider à résoudre les défis les plus courants de manipulation de données. dplyr facilite l'exploration et la transformation des données, et group_by() est l'une de ses fonctionnalités les plus puissantes. Cette fonction vous permet de regrouper votre data frame par une ou plusieurs variables, vous permettant d'analyser des métriques agrégées et des motifs.

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Qu'est-ce que le groupage en R et comment l'utiliser ?

Le groupage en R est une méthode qui vous permet d'effectuer des opérations sur des sous-ensembles de vos données. Cela est particulièrement utile lorsque vous souhaitez effectuer des calculs sur des groupes spécifiques au sein de votre jeu de données. Par exemple, vous voudriez peut-être calculer les ventes moyennes par région, la température maximale par mois, ou l'âge médian par groupe dans une enquête.

La fonction principale de groupage en R est group_by(), qui fait partie du package dplyr. La fonction group_by() prend un data frame existant et le convertit en un data frame groupé où les opérations sont effectuées "par groupe". Voici un exemple simple :

## Charger le package dplyr
library(dplyr)
 
## Créer un data frame
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)
 
## Grouper le data frame par la colonne 'group'
grouped_df <- df %>% group_by(group)
 
## Calculer la moyenne de la colonne 'value' pour chaque groupe
mean_values <- grouped_df %>% summarise(mean_value = mean(value))
 
## Afficher le résultat
print(mean_values)

Dans cet exemple, nous créons d'abord un data frame avec deux colonnes : group et value. Nous regroupons ensuite ce data frame par la colonne group en utilisant group_by(), et calculons la moyenne de la colonne value pour chaque groupe en utilisant summarise().

Groupage par certaines valeurs en R

Parfois, vous souhaiterez regrouper vos données en fonction de certaines valeurs. Par exemple, vous voudriez regrouper un ensemble de données d'employés en fonction de leur département, ou un ensemble de données d'élèves en fonction de leur niveau scolaire. En R, vous pouvez le faire en utilisant la fonction group_by() en combinaison avec des conditions logiques.

Supposons que nous ayons un data frame d'élèves avec leurs notes et que nous voulions les regrouper en deux catégories : ceux qui ont réussi (note >= 50) et ceux qui ont échoué (note < 50). Voici comment nous pouvons le faire :

## Créer un data frame
students <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"),
  grade = c(90, 45, 78, 52, 48)
)
 
## Ajouter une nouvelle colonne 'status' basée sur la colonne 'grade'
students <- students %>% mutate(status = ifelse(grade >= 50, "Réussi", "Échoué"))
 
## Grouper le data frame par la colonne 'status'
grouped_students <- students %>% group_by(status)
 
## Calculer la note moyenne pour chaque statut
mean_grades <- grouped_students %>% summarise(mean_grade = mean(grade))
 
## Afficher le résultat
print(mean_grades)

Dans cet exemple, nous ajoutons d'abord une nouvelle colonne status à notre data frame en utilisant la fonction mutate(). Nous regroupons ensuite le data frame par la colonne status et calculons la note moyenne pour chaque statut.

Différence entre les fonctions group_by() et filter() en R

Bien que les fonctions group_by() et filter() soient toutes deux des fonctions du package dplyr et utilisées pour manipuler des data frames, elles ont des objectifs différents.

La fonction group_by() est utilisée pour regrouper un data frame par une ou plusieurs variables. Cela est utile lorsque vous souhaitez effectuer une opération (comme une sommation ou une transformation) sur des groupes individuels de vos données.

En revanche, la fonction filter() est utilisée pour sous-échantillonner un data frame, en ne conservant que les lignes qui satisfont à vos conditions. Cela est utile lorsque vous souhaitez vous concentrer sur des parties spécifiques de vos données en fonction de certains critères.

Voici un exemple qui illustre la différence :

## Charger le package dplyr
library(dplyr)
 
## Créer un data frame
df <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
)
 
## Grouper le data frame par la colonne 'group' et calculer la moyenne de la colonne 'value' pour chaque groupe
grouped_df <- df %>% group_by(group) %>% summarise(mean_value = mean(value))
 
## Filtrer le data frame pour ne garder que les lignes où 'value' est supérieur à 2
filtered_df <- df %>% filter(value > 2)
 
## Afficher les résultats
print(grouped_df)
print(filtered_df)

Dans cet exemple, group_by() est utilisé pour calculer la valeur moyenne pour chaque groupe, tandis que filter() est utilisé pour ne conserver que les lignes où la valeur est supérieure à 2.

Regroupement par plusieurs colonnes en R

En R, vous pouvez regrouper vos données par plusieurs colonnes en utilisant la fonction group_by(). Cela est particulièrement utile lorsque vous souhaitez effectuer des calculs sur des sous-ensembles spécifiques de vos données définis par plusieurs variables.

Par exemple, supposons que vous disposez d'un tableau de données de ventes et que vous souhaitez calculer les ventes totales pour chaque produit dans chaque région. Voici comment vous pouvez le faire :

# Créer un tableau de données
sales <- data.frame(
  region = c("North", "North", "South", "South", "East", "East"),
  product = c("Apples", "Oranges", "Apples", "Oranges", "Apples", "Oranges"),
  sales = c(100, 200, 150, 250, 300, 350)
)
 
# Regrouper le tableau de données par les colonnes 'region' et 'product'
grouped_sales <- sales %>% group_by(region, product)
 
# Calculer les ventes totales pour chaque groupe
total_sales <- grouped_sales %>% summarise(total_sales = sum(sales))
 
# Afficher le résultat
print(total_sales)

Dans cet exemple, nous regroupons d'abord le tableau de ventes par les colonnes region et product. Nous calculons ensuite les ventes totales pour chaque groupe à l'aide de la fonction summarise().

Erreurs courantes et défis lors de l'utilisation du regroupement en R

Bien que le regroupement en R soit un outil puissant, il peut également être difficile, surtout pour les débutants. Voici quelques erreurs courantes et défis que vous pourriez rencontrer :

1. Oubli de dégrouper : Après avoir utilisé group_by(), votre tableau de données reste groupé jusqu'à ce que vous le dégroupiez explicitement en utilisant la fonction ungroup(). Si vous oubliez de dégrouper, les opérations ultérieures pourraient ne pas fonctionner comme prévu.

2. Mauvaise compréhension de l'effet du regroupement : Le regroupement modifie la manière dont de nombreuses fonctions dplyr fonctionnent. Par exemple, summarise() renverra une ligne par groupe lorsqu'elle est appliquée à un tableau de données groupé, plutôt qu'une seule ligne.

3. Regrouper par la mauvaise variable : Assurez-vous de regrouper par la variable qui définit les groupes qui vous intéressent. Si vous regroupez par la mauvaise variable, vos résultats n'auront aucun sens.

4. Ne pas vérifier vos résultats : Vérifiez toujours vos résultats après avoir regroupé et effectué des opérations sur vos données. Cela peut vous aider à repérer les erreurs et à vous assurer que vos résultats sont corrects.

FAQ

Quelle est la différence entre les fonctions group_by et filter en R ?

La fonction group_by() est utilisée pour regrouper un tableau de données par une ou plusieurs variables, ce qui vous permet d'effectuer des opérations sur des groupes individuels de vos données. En revanche, la fonction filter() est utilisée pour sélectionner un sous-ensemble d'un tableau de données, en ne conservant que les lignes qui satisfont vos conditions.

Comment regrouper par plusieurs colonnes en R ?

Vous pouvez regrouper vos données par plusieurs colonnes en R en utilisant la fonction group_by(). Il vous suffit de passer les noms des colonnes par lesquelles vous souhaitez regrouper en tant qu'arguments de la fonction. Par exemple : grouped_df <- df %>% group_by(column1, column2).

Quelles sont les erreurs courantes lors de l'utilisation du regroupement en R ?

Certaines erreurs courantes lors de l'utilisation du regroupement en R comprennent l'oubli de dégrouper vos données après avoir utilisé group_by(), la mauvaise compréhension de l'effet du regroupement sur d'autres fonctions dplyr, le regroupement par la mauvaise variable et la non-vérification de vos résultats après le regroupement et l'exécution d'opérations sur vos données.