typos

README.Rmd

@@ -49,7 +49,8 @@ details summary {
         2.  l'une (ou plusieurs) d'entre elles a déjà posé la question sur un forum
         3.  Des gentilles personnes ont répondu
         
--   Il existe un grand nombre de tutoriels, si l'un de vous convient pas il faut changer !
+
+-   Il existe un grand nombre de tutoriels, si l'un d'eux convient pas il faut changer !
 
 -   Toujours simplifier un problème en petits morceaux pour faciliter sa résolution et identifier le morceau problématique
 
@@ -76,17 +77,17 @@ Un tuto pour débuter : <https://delladata.fr/guide-de-demarrage-en-r-markdown/>
 
 ## Les avantages du Rmd par rapport à un simple script .R
 
--   Combiner dans un même document, code, resultats et commentaires
+-   Combiner dans un même document, code, résultats et commentaires
 
 -   Facilite la présentation des résultats (Tout est dans le même document)
 
--   Conservation des résultats et du codes qui l'a généré à un instant t
+-   Conservation des résultats et du code qui l'a généré à un instant t
 
 -   Permet une meilleure reproductibilité des analyses
 
 -   Permet de mélanger du code de différents languages (R, bash, python, ...)
 
--   Permet de garder les figures des chuncks précedents
+-   Permet de garder les figures des chuncks précédents
 
 -   Autres suggestions ? Remarques ?
 
@@ -252,7 +253,7 @@ Tuto pour sauvegarder un objet : <https://www.r-bloggers.com/2019/05/how-to-save
 
 # Instalation des packages en début de scripts seulement si nécessaire
 
-Pour gadrer votre code transportable et reproductible il faut parfois s'assurer que les packages que l'on utilise soit disponible sur la machine ou les installer.
+Pour garder votre code transportable et reproductible il faut parfois s'assurer que les packages que l'on utilise soit disponible sur la machine ou les installer.
 
 ```{r}
 if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = T))
@@ -378,7 +379,7 @@ Utiliser la gestion des erreurs et exception avec la fonction `tryCatch()` (<htt
 
 (Pour aller plus loin : <https://bookdown.org/rdpeng/RProgDA/error-handling-and-generation.html>)
 
-Une fonction peut renvoyer une erreur, ce qui va arreter la boucle et renvoyer l'erreur rencontrée
+Une fonction peut renvoyer une erreur, ce qui va arrêter la boucle et renvoyer l'erreur rencontrée
 
 ```{r}
 function_to_run_in_parallel_log = function(arg) {
@@ -426,7 +427,7 @@ results_log_list_trycatch = lapply(arguments_pos_neg_str_list, function_to_run_i
 results_log_list_trycatch
 ```
 
-Dans le cas de la parallélisation, il faut savoir récupérer l'erreur afin de débugguer son code.
+Dans le cas de la parallélisation, il faut savoir récupérer l'erreur afin de débugger son code.
 
 ```{r, eval = F}
 library(parallel)
@@ -478,7 +479,7 @@ Pause!
 
 # Gérer facilement vos tables avec Tydiverse
 
-Tuto plutot complet : (en Français)
+Tuto plutôt complet : (en Français)
 
 -   "<https://mtes-mct.github.io/parcours_r_socle_preparation_des_donnees/le-tidyverse.html>"
 -   "<https://juba.github.io/tidyverse/06-tidyverse.html>"
@@ -492,7 +493,7 @@ Tuto plutot complet : (en Français)
 
 ![](images/tidyverse.png)
 
-L'objectif n'est pas de détailler toutes les fonctions, mais de vous montrer les plus importantes et surtout de savoir qu'elles existent et de savoir comment retrouver comment les utiliser. 
+L'objectif n'est pas de détailler toutes les fonctions, mais de vous montrer les plus importantes et surtout de savoir qu'elles existent et de savoir retrouver comment les utiliser. 
 
 
 ```{r}
@@ -514,9 +515,9 @@ library(tidyverse)
 >Contrairement aux data frames, les tibbles :
 >
 >    - n’ont pas de noms de lignes (rownames)
->    - autorisent des noms de colonnes invalides pour les data frames (espaces, caractères spéciaux, nombres…)10
+>    - autorisent des noms de colonnes invalides pour les data frames (espaces, caractères spéciaux, nombres…)
 >    - s’affichent plus intelligemment que les data frames : seules les premières lignes sont affichées, ainsi que quelques informations supplémentaires utiles (dimensions, types des colonnes…)
->    - ne font pas de partial matching sur les noms de colonnes11
+>    - ne font pas de partial matching sur les noms de colonnes
 >    - affichent un avertissement si on essaie d’accéder à une colonne qui n’existe pas
 
 > Pour autant, les tibbles restent compatibles avec les data frames. On peut ainsi facilement convertir un data frame en tibble avec as_tibble :
@@ -606,7 +607,6 @@ mini_iris
 
 (Tuto: https://r.qcbs.ca/workshop02/book-fr/manipuler-ses-donn%C3%A9es-avec-tidyr-dyplr-maggritr.html)
 
-
 ![](images/select.png)
 ```{r}
 select(mini_iris,Petal.Length, Petal.Width,  Species, ) 
@@ -634,8 +634,10 @@ mini_iris
  
 ### arrange
 
+
 #### Pour une colonne numerique
 
+
 Croissant
 
 ```{r}
@@ -651,6 +653,7 @@ arrange(mini_iris, desc(Petal.Length))
 ### des chaines de caractères
 
 Cheatsheet : https://raw.githubusercontent.com/rstudio/cheatsheets/main/factors.pdf
+
 Tuto :  https://bookdown.org/ael/rexplor/chap3.html
 
 
@@ -878,8 +881,6 @@ ggplot(data = iris,
 
 > Notez que vous pouvez ajouter plusieurs geoms dans un seul graphique. Par exemple, nous pouvons ajouter une ligne sur ce graphique pour montrer une valeur seuil, ou ajouter une régression linéaire. Pour l’instant, gardons la simplicité!
 
-
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 ### Custumizations (Facettes, coordonnées, et thèmes)
 
 >Maintenant que le jeu de données est représenté graphiquement, nous pouvons personnaliser le graphique pour clarifier le message ou ajouter des informations supplémentaires. Les facettes sont un moyen populaire de diviser un graphique en plusieurs fenêtres selon une catégorie de données, afin de différencier visuellement les groupes. Nous pouvons explorer ce graphique différemment si nous utilisons facet_wrap() pour créer des ‘facettes’ séparées en fonction de nos groupes d’espèces: