Structures de données

Dans cette deuxième partie, nous allons explorer en détail les structures de données fondamentales et les mécanismes d’acquisition des données dans R.

Le terme structure de données fait référence à la manière dont un objet est organisé et stocké en mémoire par R. C’est cette organisation qui détermine la manière dont R interprète les données et, par conséquent, les opérations statistiques ou mathématiques qui peuvent y être appliquées. Comprendre ce fonctionnement constitue une étape essentielle pour manipuler des données et réaliser des analyses statistiques adaptées.

En R, ces structures se divisent en deux grandes catégories : les structures dites atomiques (comme les vecteurs et les matrices), qui imposent une stricte homogénéité des données (tous les éléments sont du même type : numérique, caractère ou logique), et les structures composées ou récursives (comme les listes et les dataframes), qui offrent la flexibilité d’accueillir et de combiner des types de données hétérogènes.

Cette partie est articulée autour de cinq chapitres complémentaires dédiés aux structures de données les plus courantes — les vecteurs, les facteurs, les matrices, les listes et les dataframes — complétés par un dernier chapitre portant sur l’importation et l’exportation de fichiers externes (CSV, texte brut, Excel) ainsi que sur l’utilisation des jeux de données intégrés.