+## 1 Harvard Cambridge MA 1636 congregational
+## 2 William and Mary Williamsburg VA 1693 Anglican
+## 3 Yale New Haven CT 1701 Congregational
+## 4 Pennsylvania, Univ. of Philadelphia PA 1740 Nondenominational
+## 5 Princeton Princeton NJ 1746 Presbyterian
+## 6 Columbia New York NY 1754 Anglican
+## 7 Brown Providence RI 1765 Baptist
+## 8 Rutgers New Brunswick NJ 1766 Dutch Reformed
+## 9 Dartmouth Hanover NH 1769 Congregational
+## 10 Charleston, Coll. Of Charleston SC 1770 Anglican
+## # ℹ 55 more rows
```
### filter
-
La fonction filter() réalise la même chose que la fonction select() à ceci près qu'au lieu de choisir le nom d'une colonne, on peut utiliser filter() pour filtrer les lignes qui réalisent une certaine condition. Par exemple, on peut visualiser toutes les universités qui ont existé avant la fin du 18e siècle.
+
```
early_colleges%>%
filter(established < 1800)
-```
+
+## # A tibble: 20 × 6
+## college original_name city state established sponsorship
+##
+## 1 Harvard Cambridge MA 1636 Congregational
+## 2 William and Mary Williamsburg VA 1693 Anglican
+## 3 Yale New Haven CT 1701 Congregational
+## 4 Pennsylvania, Univ. of Philadelphia PA 1740 Nondenominational
+## 5 Princeton College of New Jersey Princeton NJ 1746 Presbyterian
+## 6 Columbia King's College New York NY 1754 Anglican
+## 7 Brown Providence RI 1765 Baptist
+## 8 Rutgers Queen's College New Brunswick NJ 1766 Dutch Reformed
+## 9 Dartmouth Hanover NH 1769 Congregational
+## 10 Charleston, Coll. Of Charleston SC 1770 Anglican
+## 11 Hampden-Sydney Hampden-Sydney VA 1775 Presbyterian
+## 12 Transylvania Lexington KY 1780 Disciples of Christ
+## 13 Georgia, Univ. of Athens GA 1785 Secular
+## 14 Georgetown Washington DC 1789 Roman Catholic
+## 15 North Carolina, Univ. of Chapel Hill NC 1789 Secular
+## 16 Vermont, Univ. of Burlington VT 1791 Nondenominational
+## 17 Williams Williamstown MA 1793 Congregational
+## 18 Tennessee, Univ. of Blount College Knoxville TN 1794 Secular
+## 19 Union College Schenectady NY 1795 Presbyterian with Congregational
+## 20 Marietta Marietta OH 1797 Congregational
+```
+
+
### mutate
La commande *mutate* vous permet d'ajouter une commande à votre tableau de données. Ici nous avons la ville et l'État qui se trouvent dans deux colonnes séparées. Nous pouvons utiliser la commande "coller" pour combiner ces deux chaînes de caractères en une seule tout en gardant un séparateur. Plaçons ces deux informations dans une seule et même colonne intitulée "location".
+
+
```
early_colleges%>%mutate(location=paste(city,state,sep=","))
+
+## # A tibble: 65 × 7
+## college original_name city state established sponsorship location
+##
+## 1 Harvard Cambridge MA 1636 Congregational Cambridge,MA
+## 2 William and Mary Williamsburg VA 1693 Anglican Williamsburg,VA
+## 3 Yale New Haven CT 1701 Congregational New Haven,CT
+## 4 Pennsylvania, Univ. of Philadelphia PA 1740 Nondenominational Philadelphia,PA
+## 5 Princeton College of New Jersey Princeton NJ 1746 Presbyterian Princeton,NJ
+## 6 Columbia King's College New York NY 1754 Anglican New York,NY
+## 7 Brown Providence RI 1765 Baptist Providence,RI
+## 8 Rutgers Queen's College New Brunswick NJ 1766 Dutch Reformed New Brunswick,NJ
+## 9 Dartmouth Hanover NH 1769 Congregational Hanover,NH
+## 10 Charleston, Coll. Of Charleston SC 1770 Anglican Charleston,SC
+## # ... with 55 more rows
+
```
+
+
+
Encore une fois, il faut vous rappeler que dplyr ne conserve pas les données ni ne manipule le document original. À la place, il crée un tableau de données temporaire à chaque étape. Si vous souhaitez le conserver, vous devez lui associer une variable permanente.
+
+
```
early_colleges_with_location <- early_colleges%>%mutate(location=paste(city,state, sep=","))
# Voir le nouveau tableau avec la colonne "location" ajoutée
early_colleges_with_location
+
+## # A tibble: 65 × 7
+## college original_name city state established sponsorship location
+##
+## 1 Harvard Cambridge MA 1636 Congregational Cambridge,MA
+## 2 William and Mary Williamsburg VA 1693 Anglican Williamsburg,VA
+## 3 Yale New Haven CT 1701 Congregational New Haven,CT
+## 4 Pennsylvania, Univ. of Philadelphia PA 1740 Nondenominational Philadelphia,PA
+## 5 Princeton College of New Jersey Princeton NJ 1746 Presbyterian Princeton,NJ
+## 6 Columbia King's College New York NY 1754 Anglican New York,NY
+## 7 Brown Providence RI 1765 Baptist Providence,RI
+## 8 Rutgers Queen's College New Brunswick NJ 1766 Dutch Reformed New Brunswick,NJ
+## 9 Dartmouth Hanover NH 1769 Congregational Hanover,NH
+## 10 Charleston, Coll. Of Charleston SC 1770 Anglican Charleston,SC
+## # ... with 55 more rows
```
+
+
### arrange
La fonction *arrange()* nous permet d'ordonner nos colonnes d'une autre façon. Pour l'instant, les universités sont organisées par année de fondation en ordre croissant. Plaçons-les par ordre décroissant. Dans notre cas, à partir de la fin de la Guerre américano-mexicaine :
+
+
```
early_colleges%>%
arrange(desc(established))
+
+## # A tibble: 65 × 6
+## college original_name city state established sponsorship
+##
+## 1 Wisconsin, Univ. of Madison WI 1848 Secular
+## 2 Earlham Richmond IN 1847 Quaker
+## 3 Beloit Beloit WI 1846 Congregational
+## 4 Bucknell Lewisburg PA 1846 Baptist
+## 5 Grinnell Grinnell IA 1846 Congregational
+## 6 Mount Union Alliance OH 1846 Methodist
+## 7 Louisiana, Univ. of New Orleans LA 1845 Secular
+## 8 U.S. Naval Academy Annapolis MD 1845 Secular
+## 9 Mississipps, Univ. of Oxford MI 1844 Secular
+## 10 Holy Cross Worchester MA 1843 Roman Catholic
+## # ... with 55 more rows
```
+
+
### Summarise
La dernière fonction clé de dplyr est *summarise()* (n'oubliez pas, avec un s comme dans la forme britannique). Summarise() occupe une fonction ou une opération et est habituellement utilisé pour créer un tableau de données qui contient des données statistiques récapitulatives destinées à fournir des graphiques. Nous allons l'utiliser pour calculer la date de fondation moyenne des universités avant 1848
```
early_colleges%>%summarise(mean(established))
+
+## # A tibble: 1 × 1
+## `mean(established)`
+##
+## 1 1810.
```
-### et si nous compilions ces fonctions ?
+### Et si nous compilions ces fonctions ?
Maintenant que nous avons parcouru les cinq principaux verbes de dplyr, nous pouvons les utiliser pour créer rapidement une visualisation de nos données. Allons-y, créons un graphique en barres pour afficher le nombre d'universités laïques ou religieuses fondées avant la guerre de 1812: