> 2 + 2

[1] 4

> 10 / 3

[1] 3.333333

> 2^10

[1] 1024

> 1:30

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
[23] 23 24 25 26 27 28 29 30

Le [1] et le [23] : la position du premier élément de chaque ligne. R répond toujours par une liste, même d’un seul nombre.

> age <- 25

Rien ne s’affiche. R a rangé 25 dans age. Regardez « Variables ».

> age

[1] 25

> age + 1

[1] 26

> age

[1] 25

Toujours 25. Calculer n’est pas ranger : sans flèche, rien ne change.

> age <- age + 1
age

[1] 26

> library(ces)

Le package de tantôt. Installé une fois avec install.packages("ces"), chargé à chaque session avec library().

> library(dplyr)
library(haven)

dplyr manipule les tableaux ; haven lit les étiquettes des sondages (« 2 = Conservative Party »). Les deux viennent avec le tidyverse.

> df <- get_ces("2025")

trying URL 'https://dataverse.harvard.edu/api/access/datafile/13958997'
downloaded 57.6 MB
Data loaded successfully: 20180 rows and 1440 columns
CES 2025 (web) dataset ready for use

> saveRDS(df, "ces2025.rds")

> nrow(df)

[1] 20180

Une ligne, une personne qui a répondu au sondage.

> ncol(df)

[1] 1440

Une colonne, une question. Mille quatre cent quarante.

> names(df)[1:8]

[1] "cps25_time"           "cps25_consent"        "cps25_citizenship"    "cps25_citizen_other" 
[5] "cps25_citizen_other2" "cps25_citizen_other3" "cps25_age_in_years"   "cps25_genderid"      

Les huit premiers noms sur 1 440. cps25 : « campaign period survey », la vague pendant la campagne de 2025.

> df |> select(cps25_age_in_years, cps25_province, cps25_votechoice) |> head()

# A tibble: 6 × 3
  cps25_age_in_years cps25_province           cps25_votechoice         
  <dbl+lbl>          <dbl+lbl>                <dbl+lbl>                
1 69 [69. 69]         2 [2. British Columbia] 2 [2. Conservative Party]
2 61 [61. 61]         1 [1. Alberta]          3 [3. NDP]               
3 54 [54. 54]        11 [11. Quebec]          2 [2. Conservative Party]
4 28 [28. 28]         9 [9. Ontario]          1 [1. Liberal Party]     
5 63 [63. 63]         9 [9. Ontario]          1 [1. Liberal Party]     
6 28 [28. 28]         2 [2. British Columbia] 2 [2. Conservative Party]

select() choisit trois colonnes sur 1 440, head() garde six lignes ; on y revient dans un instant. Une ligne, une personne. Une case : un code et, entre crochets, ce qu’il veut dire.

> View(df)

S’ouvre dans l’onglet Données de Positron. Le tableau entier, à faire défiler : 20 180 lignes, 1 440 colonnes.

> length(df$cps25_age_in_years)

[1] 20180

Le $ sort une colonne du tableau. Une colonne, c’est un vecteur : 20 180 âges. (Ne l’affichez pas tout seul : R les déverse tous.)

> mean(df$cps25_age_in_years)

[1] 49.71511

> summary(df$cps25_age_in_years)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  18.00   35.00   50.00   49.72   64.00   96.00 

Six chiffres pour une variable.

> table(df$cps25_votechoice)

   1    2    3    4    5    6    7    8 
6528 4644 1258 1011  317   82 1887  182 

Pour qui comptez-vous voter ? Un effectif par code. Qui est le 2 ?

> levels(as_factor(df$cps25_votechoice))

[1] "1. Liberal Party"                    "2. Conservative Party"              
[3] "3. NDP"                              "4. Bloc Québécois"                  
[5] "5. Green Party"                      "6. Another party (please specify)"  
[7] "7. Don't know/ Prefer not to answer" "8. People's Party"                  

as_factor(), de haven, lit l’étiquette collée à chaque code. 1 libéral, 2 conservateur, 3 NPD, 4 Bloc, 5 vert ; 6, 7 et 8 : autre, ne sait pas, PPC.

> df |> select(cps25_age_in_years, cps25_province, cps25_votechoice) |> head(3)

# A tibble: 3 × 3
  cps25_age_in_years cps25_province           cps25_votechoice         
  <dbl+lbl>          <dbl+lbl>                <dbl+lbl>                
1 69 [69. 69]         2 [2. British Columbia] 2 [2. Conservative Party]
2 61 [61. 61]         1 [1. Alberta]          3 [3. NDP]               
3 54 [54. 54]        11 [11. Quebec]          2 [2. Conservative Party]

select() choisit des colonnes. Trois sur 1 440.

> df |> filter(cps25_province == 11) |> nrow()

[1] 4906

filter() garde des lignes. Le code 11, c’est le Québec : 4 906 répondant.e.s sur 20 180.

> df |>
  filter(cps25_province == 11) |>
  select(cps25_age_in_years, cps25_province, cps25_votechoice) |>
  head(3)

# A tibble: 3 × 3
  cps25_age_in_years cps25_province  cps25_votechoice         
  <dbl+lbl>          <dbl+lbl>       <dbl+lbl>                
1 54 [54. 54]        11 [11. Quebec] 2 [2. Conservative Party]
2 60 [60. 60]        11 [11. Quebec] 1 [1. Liberal Party]     
3 46 [46. 46]        11 [11. Quebec] 2 [2. Conservative Party]

Trois verbes à la suite : le pipe passe le tableau de l’un au suivant. Une étape par ligne, ça se lit comme une recette.

> df |>
  filter(cps25_votechoice %in% 1:5) |>
  mutate(parti = as_factor(cps25_votechoice)) |>
  group_by(parti) |>
  summarise(age = mean(cps25_age_in_years), n = n())

# A tibble: 5 × 3
  parti                   age     n
  <fct>                 <dbl> <int>
1 1. Liberal Party       52.6  6528
2 2. Conservative Party  49.7  4644
3 3. NDP                 44.7  1258
4 4. Bloc Québécois      52.9  1011
5 5. Green Party         45.8   317

filter() garde les cinq grands partis ; mutate() crée une colonne ; group_by() sépare ; summarise() résume chaque groupe. Une question : l’âge moyen change-t-il d’un parti à l’autre ? Le NPD et les verts recrutent plus jeune.

> d2 <- df |>
  filter(cps25_votechoice %in% c(1:5, 8), cps25_income <= 8) |>
  mutate(conservateur = cps25_votechoice == 2)

Un parti nommé, un revenu donné. conservateur vaut TRUE ou FALSE : R compte 1 ou 0.

> mean(d2$conservateur)

[1] 0.3305243

La moyenne de vrais et de faux, c’est une proportion : 33 % comptent voter conservateur.

> lm(conservateur ~ cps25_income, data = d2)

Call:
lm(formula = conservateur ~ cps25_income, data = d2)

Coefficients:
 (Intercept)  cps25_income  
     0.28364       0.01001