Passons maintenant aux types de données logiques.


Par exemple, si vous évaluez `2 > 1`, cela renverra `TRUE` car `2` est effectivement supérieur à `1`. Ce principe sera très pertinent dans les chapitres suivants.

Les **nombres** et les **chaînes** (texte) peuvent également être convertis en types logiques. Tout nombre sauf `0` sera converti en `TRUE` (`0` se convertit en `FALSE`), et les chaînes `'F'`, `'false'`, `'False'`, et `'FALSE'` se convertiront en logique `FALSE`. Le même principe s'applique pour la logique `TRUE`.

Lors de la conversion de valeurs logiques en nombres, `FALSE` devient `0`, et `TRUE` devient `1`.

R est l'un des langages de programmation les plus populaires parmi les analystes de données et les data scientists. R dispose d'une large communauté qui vous aidera toujours avec n'importe quel problème. De plus, R possède des tonnes de différents packages conçus pour résoudre divers problèmes. Le langage peut être facilement appliqué aux problèmes de statistiques et d'analyse de données. Dans la première partie, vous serez introduit aux bases de R et vous traiterez des valeurs 1-D uniques de différents types.

Dans la section initiale, vous plongerez dans les éléments fondamentaux de R, tels que la génération de sortie et l'exécution d'opérations élémentaires. Cette section se terminera par une exploration de la théorie derrière les variables.

Vous vous familiariserez avec la classe de vecteurs en R, qui gère également les valeurs individuelles. Ici, vous explorerez les principaux types de données pour les valeurs singulières et apprendrez à gérer plusieurs valeurs du même type simultanément.

Les facteurs, également connus sous le nom de variables catégorielles, sont courants dans le monde réel. Les exemples incluent les groupes sanguins, les devises, les nationalités et les marques. Contrairement aux variables numériques, les facteurs ont un ensemble limité de valeurs possibles.

Introduction à R : Partie I

Types Logiques

Solution

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