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01_Intro/EDA.R

@@ -14,25 +14,32 @@ library(lubridate)
 
 ## Diamonds ----
 
+# Charger les données
 data(diamonds)
 
+# Affichage des premières lignes
 diamonds
 
+# Structure des données
 diamonds %>%
   str
 
+# Résumé stat des données
 diamonds %>%
   summary
 
+# Écart type pour les variables numériques
 diamonds %>%
   keep(is.numeric) %>%
   map(sd)
 
+# Distribution des valeurs de carats (continu)
 diamonds %>%
   ggplot() +
   aes(x = carat) +
   geom_histogram(binwidth = .05)
 
+# Distribution des valeurs de coupe (catégoriel)
 diamonds %>%
   ggplot() +
   aes(x = cut) +
@@ -40,6 +47,7 @@ diamonds %>%
 
 # …
 
+# Fonction pour afficher une distribution
 plot_desc <- function(x, var, ...)
 {
   x %>%
@@ -52,9 +60,11 @@ plot_desc <- function(x, var, ...)
       g + geom_bar(...)
 }
 
+# Application
 diamonds %>%
   plot_desc("carat", binwidth = .01)
 
+# Application en masse
 diamonds %>%
   keep(is.numeric) %>%
   names %>%
@@ -67,30 +77,24 @@ diamonds %>%
   map(~plot_desc(diamonds, .)) %>%
   set_names(diamonds %>% keep(is.factor) %>% names) -> plots
 
+# Matrice de relations entre les variables
 diamonds %>%
   sample_n(1000) %>%
   plot
 
+# Association entre deux variables (continue/catégorielle)
 diamonds %>%
   ggplot() +
   aes(x = carat, fill = clarity) +
   geom_histogram(position = "fill")
 
-diamonds %>%
-  ggplot() +
-  aes(x = carat, fill = cut) +
-  geom_histogram(position = "fill")
-
-diamonds %>%
-  ggplot() +
-  aes(x = carat, fill = color) +
-  geom_histogram(position = "fill")
-
+# Association entre deux variables continues
 diamonds %>%
   ggplot() +
   aes(x = x, y = y) +
   geom_point()
 
+# Association entre 3 variables
 diamonds %>%
   ggplot() +
   aes(x = carat, y = price, color = color) +
@@ -104,4 +108,4 @@ data(gapminder)
 
 read_csv2("commits.csv")
 
-# Commits par jour ? En fonction de l'heure ? Par jour et par heure ? boulot/perso ? en semaine/week-end ?
+# Commits par jour ? En fonction de l'heure ? Par jour et par heure ? boulot/perso ? en semaine/week-end ?