Où trouver de l’aide ?
La version originale de ce chapitre a été écrite par Julien Barnier dans le cadre du support de cours Introduction à R.
Aide en ligne
R dispose d’une aide en ligne très complète, mais dont l’usage n’est pas forcément très simple. D’une part car elle est intégralement en anglais, d’autre part car son organisation prend un certain temps à être maîtrisée.
Aide sur une fonction
La fonction la plus utile est sans doute help (ou son équivalent ?) qui permet d’afficher la page d’aide liée à une ou plusieurs fonctions. Celle-ci permet de lister les arguments de la fonction, d’avoir des informations détaillées sur son fonctionnement, les résultats qu’elle retourne, etc.
Pour accéder à l’aide de la fonction mean, par exemple, il vous suffit de saisir directement :
ou bien
Sous RStudio, la page d’aide correspondante s’affichera sous l’onglet Help dans le quadrant inférieur droit.
Chaque page d’aide comprend plusieurs sections, en particulier :
| Section | Contenu |
|---|---|
| Description | donne un résumé en une phrase de ce que fait la fonction |
| Usage | indique la ou les manières de l’utiliser |
| Arguments | détaille tous les arguments possibles et leur signification |
| Value | indique la forme du résultat renvoyé par la fonction |
| Details | apporte des précisions sur le fonctionnement de la fonction |
| Note | pour des remarques éventuelles |
| References | pour des références bibliographiques ou des URL associées |
| See Also | très utile, renvoie vers d’autres fonctions semblables ou liées, ce qui peut être très utile pour découvrir ou retrouver une fonction dont on a oublié le nom |
| Examples | série d’exemples d’utilisation |
Les exemples peuvent être directement exécutés en utilisant la fonction example :
mean> x <- c(0:10, 50)
mean> xm <- mean(x)
mean> c(xm, mean(x, trim = 0.10))
[1] 8.75 5.50Ressources sur le Web
De nombreuses ressources existent en ligne, mais la plupart sont en anglais.
Citons tout d’abord Rzine, un site collaboratif et interdisciplinaire de référencement et de partage de documentation sur la pratique de R en sciences humaines et sociales : http://rzine.fr/
Moteur de recherche
Le fait que le logiciel s’appelle R ne facilite malheureusement pas les recherches sur le Web… La solution à ce problème a été trouvée grâce à la constitution d’un moteur de recherche ad hoc à partir de Google, nommé Rseek :
http://www.rseek.org/.
Les requêtes saisies dans Rseek sont exécutées dans des corpus prédéfinis liés à R, notamment les documents et manuels, les listes de discussion ou le code source du programme.
Les requêtes devront cependant être formulées en anglais.
Aide en ligne
Les sites RDocumentation et rdrr.io proposent un accès clair et rapide à la documentation de R et des extensions hébergées sur le CRAN (ainsi que certaines extensions hébergées sur GitHub). Il permettent notamment de rechercher et naviguer facilement entre les pages des différentes fonctions :
Antisèches
RStudio propose plusieurs cheat sheets (antisèches) en anglais qui proposent sur deux pages une synthèse compacte de fonctions et de leur usage selon différentes thématiques, notamment :
La liste complète est disponible en ligne :
https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/
ou directement depuis RStudio, via le menu Help, puis Cheatsheets.
À noter que certaines antisèches sont également disponibles en français.
Ressources officielles
La documentation officielle de R est accessible en ligne depuis le site du projet :
http://www.r-project.org/.
Les liens de l’entrée Documentation du menu de gauche vous permettent d’accéder à différentes ressources.
Manuels
Les manuels sont des documents complets de présentation de certains aspects de R. Ils sont accessibles en ligne, ou téléchargeables au format PDF :
http://cran.r-project.org/manuals.html.
On notera plus particulièrement An introduction to R, normalement destiné aux débutants, mais qui nécessite quand même un minimum d’aisance en informatique et en statistiques :
http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html.
R Data Import/Export explique notamment comment importer des données depuis d’autres logiciels :
http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-data.html.
Ouvrages, blogs, MOOCs…
Francophones
Parmi les ressources en français, on peut citer notamment R et espace, manuel d’initiation à la programmation avec R appliqué à l’analyse de l’information géographique, librement téléchargeable en ligne.
La très bonne Introduction à R et au tidyverse de Julien Barnier disponible sur https://juba.github.io/tidyverse/.
La section Contributed documentation du site officiel de R contient également des liens vers différents documents en français, plus ou moins accessibles et plus ou moins récemment mis à jour.
Le pôle bioinformatique lyonnais (PBIL) propose depuis longtemps une somme très importante de documents, qui comprend des cours complets de statistiques utilisant R :
Plusieurs blogs francophones autour de R sont également actifs, parmi lesquels :
- ElementR, le blog du groupe du même nom, qui propose de nombreuses ressources sur R en général et en particulier sur la cartographie ou l’analyse de réseaux.
- R-atique, blog animé par Lise Vaudor, propose régulièrement des articles intéressants et accessibles sur des méthodes d’analyse ou sur des extensions R.
Enfin, le site France Université Numérique propose régulièrement des sessions de cours en ligne, parmi lesquels une Introduction à la statistique avec R et un cours sur l’Analyse des données multidimensionnelles.
On peut aussi citer :
- Logiciel R et programmation par @3wen
- Programmer en R, wikibook collaboratif (licence CC-BY-SA)
- R et espace : manuel d’initiation à la programmation avec R appliqué à l’analyse de l’information géographique, librement téléchargeable en ligne.
- Introduction à la programmation en R
- C’est l’enfeR donne des exemples de code simple avec R qui donnent des résultats surprenants.
Et enfin, une liste de ressources francophones : https://github.com/frrrenchies/frrrenchies/.
Anglophones
Les ressources anglophones sont évidemment très nombreuses.
On citera essentiellement l’ouvrage en ligne R for data science, très complet, et qui fournit une introduction très complète et progressive à R, et aux packages du tidyverse. Il existe également en version papier.
Pour aborder des aspects beaucoup plus avancés, l’ouvrage également en ligne Advanced R, d’Hadley Wickham, est extrêmement bien et fait et très complet.
L’ouvrage en ligne The Epidemiologist R Handbook: R for applied epidemiology and public health est très complet et pourra également être utile à des chercheur·e·s d’autres disciplines.
On notera également l’existence du R journal, revue en ligne consacrée à R, et qui propose régulièrement des articles sur des méthodes d’analyse, des extensions, et l’actualité du langage.
La plateforme R-bloggers agrège les contenus de plusieurs centaines de blogs parlant de R, très pratique pour suivre l’actualité de la communauté.
Enfin, sur Twitter, les échanges autour de R sont regroupés autour du hashtag #rstats.
On peut aussi citer le site Awesome R (https://github.com/qinwf/awesome-R) qui fournit une liste d’extensions choisies et triées par thématique et le site R Data Science Tutorials qui recense des tutoriels en anglais.
FAQ
Les FAQ (frequently asked questions) regroupent des questions fréquemment posées et leurs réponses. À lire donc ou, au moins, à parcourir avant toute chose :
http://cran.r-project.org/faqs.html.
La FAQ la plus utile est la FAQ généraliste sur R :
http://cran.r-project.org/doc/FAQ/R-FAQ.html.
Mais il existe également une FAQ dédiée aux questions liées à Windows et une autre à la plateforme Mac OS X.
Les manuels et les FAQ sont accessibles même si vous n’avez pas d’accès à Internet en utilisant la fonction help.start décrite précédemment.
R-announce
R-announce est la liste de diffusion électronique officielle du projet. Elle ne comporte qu’un nombre réduit de messages (quelques-uns par mois tout au plus) et diffuse les annonces concernant de nouvelles versions de R ou d’autres informations particulièrement importantes. On peut s’y abonner à l’adresse suivante :
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-announce
R Journal
R Journal est la « revue » officielle du projet R, qui a succédé début 2009 à la lettre de nouvelles R News. Elle paraît entre deux et cinq fois par an et contient des informations sur les nouvelles versions du logiciel, des articles présentant des extensions, des exemples d’analyse… Les parutions sont annoncées sur la liste de diffusion R-announce et les numéros sont téléchargeables à l’adresse suivante :
http://journal.r-project.org/.
Autres documents
On trouvera de nombreux documents dans différentes langues, en général au format PDF, dans le répertoire suivant :
http://cran.r-project.org/doc/contrib/.
Parmi ceux-ci, les cartes de référence peuvent être très utiles, ce sont des aides-mémoire recensant les fonctions les plus courantes :
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf
On notera également un document d’introduction en anglais progressif et s’appuyant sur des méthodes statistiques relativement simples :
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf
Pour les utilisateurs déjà habitués à SAS ou SPSS, le livre R for SAS and SPSS Users et le document gratuit qui en est tiré peuvent être de bonnes ressources, tout comme le site web Quick-R :
http://rforsasandspssusers.com/ et http://www.statmethods.net/.
Revue
La revue Journal of Statistical Software est une revue électronique anglophone, dont les articles sont en accès libre, et qui traite de l’utilisation de logiciels d’analyse de données dans un grand nombre de domaines. De nombreux articles (la majorité) sont consacrés à R et à la présentation d’extensions plus ou moins spécialisées.
Les articles qui y sont publiés prennent souvent la forme de tutoriels plus ou moins accessibles mais qui fournissent souvent une bonne introduction et une ressource riche en informations et en liens.
Adresse de la revue :
http://www.jstatsoft.org/
Ressources francophones
Il existe des ressources en français sur l’utilisation de R, mais peu sont réellement destinées aux débutants, elles nécessitent en général des bases à la fois en informatique et en statistique.
Le document le plus abordable et le plus complet est sans doute R pour les débutants, d’Emmanuel Paradis, accessible au format PDF :
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_fr.pdf.
La somme de documentation en français la plus importante liée à R est sans nulle doute celle mise à disposition par le Pôle bioinformatique lyonnais. Leur site propose des cours complets de statistique utilisant R :
http://pbil.univ-lyon1.fr/R/enseignement.html.
La plupart des documents sont assez pointus niveau mathématique et plutôt orientés biostatistique, mais on trouvera des documents plus introductifs ici :
http://pbil.univ-lyon1.fr/R/html/cours1.
Dans tous les cas la somme de travail et de connaissances mise à disposition librement est impressionnante… Enfin, le site de Vincent Zoonekynd (http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R_2004/all.html) comprend de nombreuses notes prises au cours de sa découverte du logiciel. On notera cependant que l’auteur est normalien et docteur en mathématiques…
RStudio
La documentation officielle de RStudio est disponible sur https://support.rstudio.com (catégorie Documentation disponible en milieu de page).
Où poser des questions ?
La communauté des utilisateurs de R est très active et en général très contente de pouvoir répondre aux questions (nombreuses) des débutants et à celles (tout aussi nombreuses) des utilisateurs plus expérimentés. Dans tous les cas, les règles de base à respecter avant de poser une question sont toujours les mêmes : avoir cherché soi-même la réponse auparavant, notamment dans les FAQ et dans l’aide en ligne, et poser sa question de la manière la plus claire possible, de préférence avec un exemple de code posant problème.
Les forums d’analyse-R
En premier lieu (autopromotion oblige), chaque chapitre du site d’analyse-R (http://larmarange.github.io/analyse-R/) comporte en bas de page une fonctionnalité permettant de laisser des commentaires. On peut donc y poser une question en lien avec le chapitre concerné.
Discussion instantanée
Grrr (“pour quand votre R fait Grrr”) est un groupe Slack (plateforme de discussion instantanée) francophone dédié aux échanges et à l’entraide autour de R. Il est ouvert à tous et se veut accessible aux débutants. Vous pouvez même utiliser un pseudonyme si vous préférez.
Pour rejoindre la discussion, il suffit de suivre le lien d’invitation suivant :
https://join.slack.com/t/r-grrr/shared_invite/zt-46utbgb9-uvo_bg5cbuxOV~H10YUX8w
Liste R-soc
Une liste de discussion a été créée spécialement pour permettre aide et échanges autour de l’utilisation de R en sciences sociales. Elle est hébergée par RENATER et on peut s’y abonner à l’adresse suivante :
https://groupes.renater.fr/sympa/subscribe/r-soc.
Grâce aux services offerts par le site gmane.org, la liste est également disponible sous d’autres formes (forum Web, blog, NNTP, flux RSS) permettant de lire et de poster sans avoir à s’inscrire et à recevoir les messages sous forme de courrier électronique. Pour plus d’informations :
http://dir.gmane.org/gmane.comp.lang.r.user.french.
Liste Quanti
La liste Quanti également hébergée par Renater a pour vocation d’accueillir les contributions et les échanges de toutes celles et tous ceux qui s’intéressent aux questions d’enseignement des méthodes quantitatives dans les sciences sociales. Cela inclue l’usage de R.
Pour s’abonner : https://groupes.renater.fr/sympa/subscribe/quanti?previous_action=info
StackOverflow
Le site StackOverflow (qui fait partie de la famille des sites StackExchange) comprend une section (anglophone) dédiée à R qui permet de poser des questions et en général d’obtenir des réponses assez rapidement :
http://stackoverflow.com/questions/tagged/r.
La première chose à faire, évidemment, est de vérifier que sa question n’a pas déjà été posée.
Forum Web en français
Le Cirad a mis en ligne un forum dédié aux utilisateurs de R, très actif :
http://forums.cirad.fr/logiciel-R/index.php.
Les questions diverses et variées peuvent être posées dans la rubrique Questions en cours :
http://forums.cirad.fr/logiciel-R/viewforum.php?f=3.
Il est tout de même conseillé de faire une recherche rapide sur le forum avant de poser une question, pour voir si la réponse ne s’y trouverait pas déjà.
Canaux IRC (chat)
L’IRC, ou Internet Relay Chat est le vénérable ancêtre toujours très actif des messageries instantanées actuelles. Un canal (en anglais) est notamment dédié aux échanges autour de R (#R).
Si vous avez déjà l’habitude d’utiliser IRC, il vous suffit de pointer votre client préféré sur Freenode (irc.freenode.net) puis de rejoindre l’un des canaux en question.
Sinon, le plus simple est certainement d’utiliser l’interface web de Mibbit, accessible à l’adresse http://www.mibbit.com/.
Dans le champ Connect to IRC, sélectionnez Freenode.net, puis saisissez un pseudonyme dans le champ Nick et #R dans le champ Channel. Vous pourrez alors discuter directement avec les personnes présentes.
Le canal #R est normalement peuplé de personnes qui seront très heureuses de répondre à toutes les questions, et en général l’ambiance y est très bonne. Une fois votre question posée, n’hésitez pas à être patient et à attendre quelques minutes, voire quelques heures, le temps qu’un des habitués vienne y faire un tour.
Listes de discussion officielles
La liste de discussion d’entraide (par courrier électronique) officielle du logiciel R s’appelle R-help. On peut s’y abonner à l’adresse suivante, mais il s’agit d’une liste avec de nombreux messages :
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help.
Pour une consultation ou un envoi ponctuels, le mieux est sans doute d’utiliser les interfaces Web fournies par gmane.org :
http://blog.gmane.org/gmane.comp.lang.r.general.
R-help est une liste avec de nombreux messages, suivie par des spécialistes de R, dont certains des développeurs principaux. Elle est cependant à réserver aux questions particulièrement techniques qui n’ont pas trouvé de réponses par d’autres biais.
Dans tous les cas, il est nécessaire avant de poster sur cette liste de bien avoir pris connaissance du posting guide correspondant :
http://www.r-project.org/posting-guide.html.
Plusieurs autres listes plus spécialisées existent également, elles sont listées à l’adresse suivante :
http://www.r-project.org/mail.html.
Où trouver des extensions intéressantes ?
Il existe plusieurs milliers d’extensions pour R, et il n’est pas toujours facile de savoir laquelle choisir pour une tâche donnée.
Si un des meilleurs moyens reste le bouche à oreille, on peut aussi se reporter à la page CRAN Task view qui liste un certain nombre de domaines (classification, sciences sociales, séries temporelles…) et indique, pour chacun d’entre eux, une liste d’extensions potentiellement intéressantes accompagnées d’une courte description. On peut même installer l’ensemble des extensions d’une catégorie avec la fonction install.views().
Une autre possibilité est de consulter la page listant l’ensemble des packages existant. S’il n’est évidemment pas possible de passer en revue les milliers d’extensions une à une, on peut toujours effectuer une recherche dans la page avec des mots-clés correspondant aux fonctionnalités recherchées.
Un autre site intéressant est Awesome R, une liste élaborée collaborativement des extensions les plus utiles ou les plus populaires classées par grandes catégories : manipulation des données, graphiques interactifs, etc.
La page frrrenchies liste des packages pouvant être utiles pour des utilisateurs français (géolocalisation, traitement du langage, accès à des API…), ainsi que des ressources francophones.
Enfin, certaines extensions fournissent des “galeries” permettant de repérer ou découvrir certains packages. C’est notamment le cas de htmlwidgets, qui propose une galerie d’extensions proposant des graphiques interactifs, ou de R Markdown.