Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
La manipulation de données est une compétence essentielle en finance, car elle permet de transformer et d'organiser les données brutes en informations exploitables. En R, les packages dplyr et tidyr sont particulièrement utiles pour ces tâches. dplyr facilite les opérations complexes sur les data frames, tandis que tidyr permet de réorganiser les données de manière efficace.
dplyr offre des fonctions puissantes pour manipuler des données, notamment :
Exemple illustratif : ```r library(dplyr)
data < data.frame(ID = c(1, 2, 3, 4), Valeur = c(10, 15, 10, 20))
filtre < filter(data, Valeur > 10)
selection < select(data, ID)
mutation < mutate(data, DoubleValeur = Valeur 2)
resume < data %>% groupby(ID) %>% summarize(MoyenneValeur = mean(Valeur)) ```
tidyr se concentre sur la mise en forme et la réorganisation des données, avec des fonctions telles que :
Exemple illustratif : ```r library(tidyr)
data < data.frame( ID = c(1, 2, 3), Année2019 = c(10, 15, 10), Année2020 = c(20, 25, 20) )
datalong < gather(data, "Année", "Valeur", Année2019:Année2020)
datawide < spread(datalong, "Année", "Valeur")
datasepare < separate(datalong, Année, c("Préfixe", "Année"))
dataunit < unite(data, "PréfixeAnnée", ID, Année2019) ```
La maîtrise des outils dplyr et tidyr est cruciale pour le traitement des données financières en R. Ces outils permettent de filtrer, sélectionner, muter, résumer et réorganiser les données de manière très efficace, facilitant ainsi l'analyse et la visualisation.