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La fonction complete.cases permet de détecter les lignes d'un data.frame contenant au moins une valeur manquante ( NA ). En l'appliquant au data.frame traité où tu n'auras sélectionné que les colonnes utilisées dans la formule, tu pourra savoir s'ils y manquent des données. cc <- complete.cases( don...

Une solution est l'utilisation de la fonction lstrends de lsmeans . Exemple : d.f <- data.frame( X=runif( 60), G=c( "a", "b", "c"), P=c( 0, 0.5, 1)) d.f$Y <- d.f$X * d.f$P + rnorm( 60, sd=0.1) d.f$G <- factor( d.f$G) res <- lm( Y ~ X * G, d.f) lstrends( res, pairwise ~ ...

Tu fais une erreur d'interprétation de la sortie. Quand tu fais : pren5bis3<-pren5bis2[-c(82,221),] tu retires les lignes 82 et 221 du tableau. Par contre ta sortie te donnes en première colonne la nom de la ligne (rownames) et il n'y a pas de raison que les noms de lignes et leur position dans le t...

C'est exact

comment faun peut être à la fois un data.frame et une list parce que dans R un data.frame est une list particulière. D'ailleurs, si on a une list dont tous les membres ont la même longueur, il est facile de la transformer en data.frame par la fonction as.data.frame . L'inverse est vrai en utilisant...

res.pca=PCA(dat[,2:8],quanti.sup=9,ncp=5,graph=T) le tableau analysé a 7 colonnes donc PCA ne connait pas la 9ieme colonne demandée. Il faut voir que les numéros de colonnes donnés en argument des fonctions de FactoMineR se référeent au tableau avalysé passé en premier argument et pas au tableau in...

Puisque subset renvoie un data.frame, il suffit de faire :

Ce que je veux dire c'est qu'il est possible que la fonction en question fait quelque part appelle en interne à une fonction qui ne supporte pas la parallélisation, c'est-à-dire qui a ce qu'on appelle un effet de bord (par exemple variable de visibilité static dans un programme C, global pour MATLAB...

dat$sitep1= subset(dt.dat_moule, sitep=="sitep1") Le meme message d'erreur s'affiche.. "Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "sitep1", value = list(X = integer(0), : replacement has 0 rows, data has 9050" Comme je l'ai dit plus haut, subset renvoie un data.frame donc, so...

Le ifelse a trois arguments : la condition, la valeur si la condition est vraie et celle si elle est fausse. Le code est donc : ifelse( sitep %in% c( "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "25", "28"...

Est-ce toutes les fonctions utilisées sont 'réentrantes', un mot barbare pour dire qu'à chaque fois qu'on les appelle, elle définissent un nouveau contexte (ou 'frame' pour reprendre la terminologie de R) sans stocker (même provisoirement) des informations ailleurs comme par exemple le font les itér...

1) subset renvoie un data.frame : data.frame.resultat <- subset( data.frame.origine, condition.de.selection) donc renvoyer le résultat dans une colonne du data.frame d'origine pose des problèmes. 2) le code de sélection est faux ; si je comprends ce que tu cherches est de dire que les sitep compris ...

Il existe une fonction subset qui permet de faire des sélections complexes. Pour le problème posé, elle ne simplifie que peu l'écriture de la solution de Gabriel mais quand le critère est beaucoup plus complexe, cela rend le code plus lisible. Cela donne subset( df, gisement %in% names( tab)[tab > 3...

Il se peut que les différentes itérations ne soient pas indépendantes, c'est-à-dire que les opérations effectuées à la boucle N+1 dépendent directement ou plus vicieusement indirectement des résultats de la boucle N. Dans ce cas, comme il n'y a pas a priori de synchronisation entre boucles (sauf à l...

Deux cas de figures pour un tableau dont des lignes sont dupliquées. 1) c'est une erreur de saisie et ces lignes doivent être supprimées ; on peut utiliser la fonction duplicated pour rechercher ces lignes ; 2) ce n'est pas une erreur, donc la duplication de ligne correspond à deux conditions de sai...