Données québécoises et outils pour l’initiation à la science des données. Le package accompagne le cours STT-1100 de l’Université Laval. Les données sont des instantanés historiques : aucune connexion n’est nécessaire pour les utiliser.
Quebec teaching snapshots and tools for introductory data science.
Function help and the introductory vignette are in English; exercise
messages default to French and support lang = "en".
Le package n’est pas encore distribué sur le CRAN. Pour installer la version stable publiée sur GitHub, sans dépendre d’un jeton GitHub enregistré :
if (!requireNamespace("remotes", quietly = TRUE)) {
install.packages("remotes", repos = "https://cloud.r-project.org")
}
remotes::install_url(
"https://github.com/AurelienNicosiaULaval/UlavalSSD/archive/refs/heads/main.tar.gz",
upgrade = "never"
)
library(UlavalSSD)
packageVersion("UlavalSSD")Si install_github() affiche
HTTP error 401. Bad credentials, utilisez l’archive
publique ci-dessus. Cette méthode ne modifie pas les identifiants GitHub
enregistrés. Si elle échoue, conservez le message complet et le résultat
de sessionInfo() pour le diagnostic.
Les données et les fonctions d’exercice fonctionnent avec R seul.
Dans la version 0.3.1, le diagnostic de style utilise le package
facultatif lintr :
install.packages("lintr", repos = "https://cloud.r-project.org")Les dépendances de documentation et de test sont facultatives pour l’utilisation courante. R 4.1.0 ou plus récent est requis par cette version.
library(UlavalSSD)
weather <- as.data.frame(MeteoQuebec)
weather$date <- as.Date(with(weather, paste(year, month, day, sep = "-")))
head(weather[c("date", "min_temp", "max_temp")])
colSums(is.na(weather))
records <- as.data.frame(listecondamnation)
range(as.Date(records$Date_publication))MeteoQuebec : 20 111 observations quotidiennes du 1er
janvier 1970 au 22 janvier 2025, avec les mesures manquantes conservées.
Le changement de station est identifié; l’homogénéité de la série doit
être évaluée avant toute analyse des tendances climatiques.listecondamnation : 1 712 enregistrements historiques
publiés du 13 février 2023 au 10 février 2025. Ils ne décrivent pas la
situation actuelle des établissements et ne constituent pas un
échantillon représentatif.Les deux fichiers de données sont conservés à l’identique depuis la version 0.2.1. Leurs colonnes, types et limites sont décrits dans l’aide de R.
consulter_taches("histogramme")
consulter_taches("histogramme", lang = "en")
verifier_valeur_aberrante(6)verifier_valeur_aberrante() consulte le corrigé des deux
erreurs introduites dans l’aventure 2. Le numéro de ligne doit
correspondre au fichier d’origine. Ce n’est pas un outil de détection
statistique des valeurs aberrantes.
Le diagnostic eval_tidyverse_style() renvoie les
problèmes de style avec leurs numéros de ligne. Son score est un
indicateur formatif, pas une note validée. Un fichier vide ou invalide
n’obtient aucun score; la pertinence des commentaires et du raisonnement
exige une lecture humaine. L’analyse statique repose sur
lintr, décrit par Hester et al. (2025), Static
Code Analysis for R.
Consultez l’aide avec help(package = "UlavalSSD") et la
vignette vignette("getting-started", package = "UlavalSSD")
si les vignettes ont été construites à l’installation
(build_vignettes = TRUE).
Le code est sous licence MIT. Les données de tiers gardent leurs
conditions d’origine. L’attribution et les limites de provenance sont
consignées dans le fichier
d’attribution et la documentation
de provenance. Dans le package installé, le fichier d’attribution
est accessible avec
system.file("COPYRIGHTS", package = "UlavalSSD").
Signalez un problème reproductible dans les issues du dépôt, avec la version du package, le code minimal et le message d’erreur complet.