Summary  
This chapter covers how to count the frequency of each unique value in a vector or factor using the summary() function.

General domain of usage  
Exploratory data analysis

Si vous cherchez à **compter les occurrences de chaque valeur** dans un vecteur, la fonction `summary()` est exactement ce dont vous avez besoin.

Pour comptabiliser la fréquence de chaque niveau dans un facteur, utilisez la fonction `summary()` avec le **facteur** comme argument. Cela listera les occurrences pour chaque niveau que le facteur peut prendre. Par exemple :

# Factor variable
curr_f <- factor(c('USD', 'EUR', 'AUD', 'NOK', 
                  'CHF', 'EUR', 'AUD', 'EUR'))
# Show summary
summary(curr_f)

Rappelez-vous, la séquence des niveaux rapportés par `summary()` correspond à l'ordre défini lorsque vous avez utilisé la fonction `factor()`. Si aucun ordre n'est défini, il est par défaut **numérique** ou **alphabétique**.

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.

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