La version originale de ce chapitre a été écrite par Julien Barnier dans le cadre de son Introduction à R et au tidyverse.

Extensions

Le terme tidyverse est une contraction de tidy (qu’on pourrait traduire par “bien rangé”) et de universe. Il s’agit en fait d’une collection d’extensions conçues pour travailler ensemble et basées sur une philosophie commune.

Elles abordent un très grand nombre d’opérations courantes dans R (la liste n’est pas exhaustive) :

  • visualisation
  • manipulation des tableaux de données
  • import/export de données
  • manipulation de variables
  • extraction de données du Web
  • programmation

Un des objectifs de ces extensions est de fournir des fonctions avec une syntaxe cohérente, qui fonctionnent bien ensemble, et qui retournent des résultats prévisibles. Elles sont en grande partie issues du travail d’Hadley Wickham, qui travaille désormais pour RStudio.

Installation

tidyverse est également le nom d’une extension qu’on peut installer de manière classique, soit via le bouton Install de l’onglet Packages de RStudio, soit en utilisant la commande :

install.packages("tidyverse")

Cette commande va en fait installer plusieurs extensions qui constituent le coeur du tidyverse, à savoir :

  • ggplot2 (visualisation)
  • dplyr (manipulation des données)
  • tidyr (remise en forme des données)
  • purrr (programmation)
  • readr (importation de données)
  • tibble (tableaux de données)
  • forcats (variables qualitatives)
  • stringr (chaînes de caractères)

De la même manière, charger l’extension avec :

library(tidyverse)

Chargera l’ensemble des extensions précédentes.

Il existe d’autres extensions qui font partie du tidyverse mais qui doivent être chargées explicitement, comme par exemple readxl (pour l’importation de données depuis des fichiers Excel).

La liste complète des extensions se trouve sur le site officiel du tidyverse.

tidy data

Le tidyverse est en partie fondé sur le concept de tidy data, développé à l’origine par Hadley Wickham dans un article de 2014 du Journal of Statistical Software.

Il s’agit d’un modèle d’organisation des données qui vise à faciliter le travail souvent long et fastidieux de nettoyage et de préparation préalable à la mise en oeuvre de méthodes d’analyse.

Les principes d’un jeu de données tidy sont les suivants :

  1. chaque variable est une colonne
  2. chaque observation est une ligne
  3. chaque type d’observation est dans une table différente

Un chapitre dédié à tidyr présente comment définir et rendre des données tidy avec l’extension tidyr.

Les extensions du tidyverse, notamment ggplot2 et dplyr, sont prévues pour fonctionner avec des données tidy.

tibbles

Une version actualisée de cette section est disponible sur guide-R : Tibbles

Une autre particularité du tidyverse est que ces extensions travaillent avec des tableaux de données au format tibble, qui est une évolution plus moderne du classique data frame du R de base. Ce format est fourni est géré par l’extension du même nom (tibble), qui fait partie du coeur du tidyverse. La plupart des fonctions des extensions du tidyverse acceptent des data frames en entrée, mais retournent un objet de classe tibble.

Contrairement aux data frames, les tibbles :

  • n’ont pas de noms de lignes (rownames)
  • autorisent des noms de colonnes invalides pour les data frames (espaces, caractères spéciaux, nombres…) 1
  • s’affichent plus intelligemment que les data frames : seules les premières lignes sont affichées, ainsi que quelques informations supplémentaires utiles (dimensions, types des colonnes…)
  • ne font pas de partial matching sur les noms de colonnes 2
  • affichent un avertissement si on essaie d’accéder à une colonne qui n’existe pas

Pour autant, les tibbles restent compatibles avec les data frames. On peut ainsi facilement convertir un data frame en tibble avec as_tibble :

library(tidyverse)
as_tibble(mtcars)
# A tibble: 32 × 11
     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1
 2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1
 3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1
 4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0
 5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0
 6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0
 7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0
 8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0
 9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0
10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0
# … with 22 more rows, and 2 more variables: gear <dbl>,
#   carb <dbl>

Si le data frame d’origine a des rownames, on peut d’abord les convertir en colonnes avec rownames_to_columns :

d <- as_tibble(rownames_to_column(mtcars))
d
# A tibble: 32 × 12
   rowname     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs
   <chr>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 Mazda RX4  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0
 2 Mazda RX…  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0
 3 Datsun 7…  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1
 4 Hornet 4…  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1
 5 Hornet S…  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0
 6 Valiant    18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1
 7 Duster 3…  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0
 8 Merc 240D  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1
 9 Merc 230   22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1
10 Merc 280   19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1
# … with 22 more rows, and 3 more variables: am <dbl>,
#   gear <dbl>, carb <dbl>

À l’inverse, on peut à tout moment convertir un tibble en data frame avec as.data.frame :

as.data.frame(d)
               rowname  mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec
1            Mazda RX4 21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46
2        Mazda RX4 Wag 21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02
3           Datsun 710 22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61
4       Hornet 4 Drive 21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44
5    Hornet Sportabout 18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02
6              Valiant 18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22
7           Duster 360 14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84
8            Merc 240D 24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00
9             Merc 230 22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90
10            Merc 280 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30
11           Merc 280C 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90
12          Merc 450SE 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40
13          Merc 450SL 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60
14         Merc 450SLC 15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00
15  Cadillac Fleetwood 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98
16 Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82
17   Chrysler Imperial 14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42
18            Fiat 128 32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47
19         Honda Civic 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52
20      Toyota Corolla 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90
21       Toyota Corona 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01
22    Dodge Challenger 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87
23         AMC Javelin 15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30
24          Camaro Z28 13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41
25    Pontiac Firebird 19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05
26           Fiat X1-9 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90
27       Porsche 914-2 26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70
28        Lotus Europa 30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90
29      Ford Pantera L 15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50
30        Ferrari Dino 19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50
31       Maserati Bora 15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60
32          Volvo 142E 21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60
   vs am gear carb
1   0  1    4    4
2   0  1    4    4
3   1  1    4    1
4   1  0    3    1
5   0  0    3    2
6   1  0    3    1
7   0  0    3    4
8   1  0    4    2
9   1  0    4    2
10  1  0    4    4
11  1  0    4    4
12  0  0    3    3
13  0  0    3    3
14  0  0    3    3
15  0  0    3    4
16  0  0    3    4
17  0  0    3    4
18  1  1    4    1
19  1  1    4    2
20  1  1    4    1
21  1  0    3    1
22  0  0    3    2
23  0  0    3    2
24  0  0    3    4
25  0  0    3    2
26  1  1    4    1
27  0  1    5    2
28  1  1    5    2
29  0  1    5    4
30  0  1    5    6
31  0  1    5    8
32  1  1    4    2

Là encore, on peut convertir la colonne rowname en “vrais” rownames avec column_to_rownames :

column_to_rownames(as.data.frame(d))
                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0
Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1
Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0
Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1
Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0
Merc 240D           24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1
Merc 230            22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1
Merc 280            19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1
Merc 280C           17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1
Merc 450SE          16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0
Merc 450SL          17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0
Merc 450SLC         15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0
Cadillac Fleetwood  10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0
Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0
Chrysler Imperial   14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0
Fiat 128            32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1
Honda Civic         30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1
Toyota Corolla      33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1
Toyota Corona       21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1
Dodge Challenger    15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0
AMC Javelin         15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0
Camaro Z28          13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0
Pontiac Firebird    19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0
Fiat X1-9           27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1
Porsche 914-2       26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0
Lotus Europa        30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1
Ford Pantera L      15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0
Ferrari Dino        19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0
Maserati Bora       15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0
Volvo 142E          21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1
                    am gear carb
Mazda RX4            1    4    4
Mazda RX4 Wag        1    4    4
Datsun 710           1    4    1
Hornet 4 Drive       0    3    1
Hornet Sportabout    0    3    2
Valiant              0    3    1
Duster 360           0    3    4
Merc 240D            0    4    2
Merc 230             0    4    2
Merc 280             0    4    4
Merc 280C            0    4    4
Merc 450SE           0    3    3
Merc 450SL           0    3    3
Merc 450SLC          0    3    3
Cadillac Fleetwood   0    3    4
Lincoln Continental  0    3    4
Chrysler Imperial    0    3    4
Fiat 128             1    4    1
Honda Civic          1    4    2
Toyota Corolla       1    4    1
Toyota Corona        0    3    1
Dodge Challenger     0    3    2
AMC Javelin          0    3    2
Camaro Z28           0    3    4
Pontiac Firebird     0    3    2
Fiat X1-9            1    4    1
Porsche 914-2        1    5    2
Lotus Europa         1    5    2
Ford Pantera L       1    5    4
Ferrari Dino         1    5    6
Maserati Bora        1    5    8
Volvo 142E           1    4    2

Les deux fonctions column_to_rownames et rownames_to_column acceptent un argument supplémentaire var qui permet d’indiquer un nom de colonne autre que le nom rowname utilisé par défaut pour créer ou identifier la colonne contenant les noms de lignes.

  1. Quand on veut utiliser des noms de ce type, on doit les entourer avec des backticks (`)↩︎

  2. Dans R de base, si une table d contient une colonne qualif, d$qual retournera cette colonne.↩︎