Formation Doctorale du Collège Doctoral de Bretagne
2026-01-29
Rstudio : la console
console de Rstudio
Rstudio : l’éditeur
éditeur
Rstudio : le registre des variables
variables
Rstudio : gestionnaire paquets + fichiers
paquets et fichiers
variables, fonctions, paquets
user est la variable qui va contenir le nom ajouté par l’utilisateur paste() et print() sont des fonctions qui vont ajouter la variable à un texte et “imprimer”, c’est à dire renvoyer ce texte dans la console
variables, fonctions, paquets
copier, coller ce texte dans votre éditeur :
listenoms <-c()
user <- readline(prompt="Entrez votre nom: ")
print(paste( user, "Bienvenue à cette leçon sur R et Rmarkdown"))
listenoms <- append(user, listenoms)
print(length(listenoms))
user2 <- readline(prompt="Entrez votre nom: ")
print(paste( user2, "Bienvenue à cette leçon sur R et Rmarkdown"))
listenoms <- append(user2, listenoms)
print(length(listenoms))append() est la fonction qui ajoute un élément à une variable. Que fait la fonction length() ? Enlever listenoms <- devant append(user,listenoms) : que se passe t-il ?
variables, fonctions, paquets
copier, coller ce texte dans votre éditeur, enlever le # avant install.packages(“stringdist”) et exécuter le code :
#install.packages("stringdist") # Désactiver si déjà installé
library(stringdist) # Charge la bibliothèque pour calculer les distances entre chaînes de caractères
listenoms <-c() # Crée une liste vide pour stocker les noms
listenoms <- tolower(listenoms) # majuscules et minuscules ne compte plus, les initiales deviennent des minuscules
# la distance levenshtein tient compte de la casse, on ne veut pas compter sur ce paramètre.
user <- readline(prompt="Entrez votre nom: ")
print(paste( user, "Bienvenue à cette leçon sur R et Rmarkdown"))
listenoms <- append(user, listenoms) # Ajoute le nom à la liste
print(length(listenoms))
user2 <- readline(prompt="Entrez votre nom: ")
print(paste( user2, "Bienvenue à cette leçon sur R et Rmarkdown"))
listenoms <- append(user2, listenoms)
print(length(listenoms))
mesure_levenshtein <- stringdist(user, user2, method = "lv")
present <- stringdist::amatch("Richie", listenoms, maxDist = 3)
print(present)
print(mesure_levenshtein)ajouter les prénoms (user) richard et ricardo que se passe t-il ?
les titres
| MD | niveau de titre | HTML |
|---|---|---|
| # titre 1 | titre de niveau 1 | <h1> |
| ## titre 2 | titre de niveau 2 | <h2> |
| ### titre 3 | titre de niveau 3 | <h3> |
| #### titre 4 | titre de niveau 4 | <h4> |
les effets de caractère
| MD | effet de caractère | HTML |
|---|---|---|
| * | italiques | <i> |
| ** | gras | <b> |
| ~~ | <s> | |
| ` | code |
<code> |
| == | ==surlignage== | <mark> |
les liens
| MD | type de lien | HTML |
|---|---|---|
| [texte du lien](lien) | hyperlien | <a href=“lien”>texte du lien<> |
|  | lien vers l’image | <img src=“lien vers l’image” alt=“texte de l’image”> |
| [[lien interne vers un document]] | lien interne ou transclusion | iframe |
création d’un nouveau document
créez un nouveau document dans Rstudio (New file Rmarkdown) donnez-lui un titre et un auteur (votre nom par exemple) Le document qui s’ouvre n’est pas vide, on va le décrire dans les slides suivantes.
l’entête
---
title: "nouveau document rmarkdown"
author: "Damien Belvèze"
date: "2026-01-29"
output: html_document
---Les chuncks
Jeu de données sur les passagers du Titanic (chemin : data/raw/titanic.csv)
charger les données
On charge les données sur les pertes du Titanic avec la function read.csv du paquet utils (intégré à R)
df <- read.csv("../data/raw/titanic.csv", na.strings = "") #chemin absolu vers le jeu de données, on aurait pu aussi indiquer une URL
head(df,3) #affiche les 3 premières lignes du tableau df PassengerId Survived Pclass
1 1 0 3
2 2 1 1
3 3 1 3
Name Sex Age SibSp Parch
1 Braund, Mr. Owen Harris male 22 1 0
2 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer) female 38 1 0
3 Heikkinen, Miss. Laina female 26 0 0
Ticket Fare Cabin Embarked
1 A/5 21171 7.2500 <NA> S
2 PC 17599 71.2833 C85 C
3 STON/O2. 3101282 7.9250 <NA> S
[1] 12
[1] 891
[1] "numeric"
Les classes
une même observation comme un nombre peut avoir plusieurs classes voici les classes possibles pour 2022 : - date (date)
- caractères (chr, pour characters)
- entiers (int, pour integer)
- decimaux (dbl, pour double -> 2022.00)
- numériques (numeric)
On ne peut faire de moyenne (mean) qu’à partir de valeurs numériques. Est-ce que la classe du vecteur âge dans le tableau est numérique ?
le fichier museum
présentation du fichier museum.csv
Description du fichier : données issues de Wikidata (grâce au package WikidataR qui permet de requêter en SPARQL) sauf colonne “visits” (nombre aléatoires entre 60 000 et 500 000 au moyen de la fonction sample())
Le code source est accessible dans le dossier Script ou en note de cette diapositive
pour exécuter un chunck, passer eval=FALSE en eval=TRUE)
charger le fichier museum
df_museum$visits <- as.numeric(df_museum$visits)minima, maxima, moyenne, mediane
age_max <- max(df$Age, na.rm=TRUE) # On peut ajouter un argument , na.rm = TRUE à ces fonctions pour ne pas avoir à supprimer des lignes du df et/ou travailler sur un autre df
age_min <- min(df$Age, na.rm=TRUE)
age_mean <- mean(df$Age, na.rm=TRUE)
age_median <- median(df$Age, na.rm=TRUE)
subset(df, Age == max(Age, na.rm = TRUE))$Name # affiche les noms des personnes qui vérifient l'âge le plus élevé[1] "Barkworth, Mr. Algernon Henry Wilson"
[1] "Barkworth, Mr. Algernon Henry Wilson"
Intermède : où trouver de l’aide pour utiliser toutes ces fonctions
minima, maxima, moyenne, mediane
A partir des données de la colonne “visits” indiquer :
quel est le record de visites ? quel musée le détient ? quel est le nombre moyen de visites (ne pas afficher de décimale) ?
Intégrer ces valeurs dans un texte en markdown
Intégrer ces valeurs dans un texte en markdown
Le passager le plus vieux avait 80 ans Le passager le plus jeune avait 0.42 ans Les passagers avaient en moyenne 29.6991176 ans La moitié d’entre eux était plus âgé que 28 ans Le passager le plus âgé était
minima, maxima, moyenne, mediane
Dans votre document en Rmarkdown, intégrer les variables correspondant au “plus grand nombre de visites”, au “musée le plus visité” et au nombre moyen de visites pour l’ensemble des musées
conversion d’un chiffre décimal en mois
Le passager le plus jeune avait 5 mois
limitation des décimales
Les passagers avaient en moyenne 29.7 ans
convertir le nombre moyen de visites en entiers
compter les valeurs nulles
na_sum <- function(x) sum(is.na(x)) # crée la fonction = compter les NA
#(ou cellules vides)
na_count <-sapply(df, na_sum) # sapply = applique à chaque
#vecteur d'un dataframe
na_count <- data.frame(na_count) # présente le résultat de l'opération
#précédente sous le forme d'un tableau
#print(na_count) # affiche ce tableauOn a vu que les paquets venaient avec des fonctions intégrées. Mais l’utilisateur peut créer ses propres fonctions en combinant différentes fonctions issues de différents paquets. C’est ce qu’on va faire pour compter les cellules vides dans l’ensemble des colonnes de notre tableau
compter les valeurs nulles
na_count
PassengerId 0
Survived 0
Pclass 0
Name 0
Sex 0
Age 177
SibSp 0
Parch 0
Ticket 0
Fare 0
Cabin 687
Embarked 2
Compter les valeurs nulles dans le dataframe museum
Que faire des valeurs nulles
Ou bien on décide de ne pas traiter la colonne (-> Cabin) ou bien on décide de ne pas traiter les lignes qui comportent une valeur nulle (-> Embarked, Age)
cas 1. On décide de ne pas traiter la colonne (= on la déselectionne)
(on va aussi se débarrasser de la colonne Fare qui ne nous intéresse pas)
Deux manières de faire
:::
La fonction :
peut aussi s’écrire avec un “pipe” de la manière suivante :
Le pipe (%>%) issu du package magrittr (“ceci n’est pas une pipe”) est également présent dans dplyr. Si les fonctions utilisées sont nombreuses, cet opérateur apporte un peu de clarté 📓 Siddiqui (2017)
Supprimer la colonne de df_museum qui comporte le plus de NA donner un nouveau nom au dataframe résultant de cette opération
Utiliser R base ou un autre paquet
Utiliser R Base
Utiliser un paquet pour compléter les fonctions de R base
Deux manières de faire
Pour utiliser des dépendances, il vaut mieux :
supprimer les lignes ou Âge = NA
La fonction filter de dplyr
renommer la colonne Embarked
La fonction rename de dplyr
PassengerId Survived Pclass
1 1 0 3
2 2 1 1
3 3 1 3
4 4 1 1
5 5 0 3
6 7 0 1
7 8 0 3
8 9 1 3
9 10 1 2
10 11 1 3
11 12 1 1
12 13 0 3
13 14 0 3
14 15 0 3
15 16 1 2
16 17 0 3
17 19 0 3
18 21 0 2
19 22 1 2
20 23 1 3
21 24 1 1
22 25 0 3
23 26 1 3
24 28 0 1
25 31 0 1
26 34 0 2
27 35 0 1
28 36 0 1
29 38 0 3
30 39 0 3
31 40 1 3
32 41 0 3
33 42 0 2
34 44 1 2
35 45 1 3
36 50 0 3
37 51 0 3
38 52 0 3
39 53 1 1
40 54 1 2
41 55 0 1
42 57 1 2
43 58 0 3
44 59 1 2
45 60 0 3
46 61 0 3
47 62 1 1
48 63 0 1
49 64 0 3
50 67 1 2
51 68 0 3
52 69 1 3
53 70 0 3
54 71 0 2
55 72 0 3
56 73 0 2
57 74 0 3
58 75 1 3
59 76 0 3
60 79 1 2
61 80 1 3
62 81 0 3
63 82 1 3
64 84 0 1
65 85 1 2
66 86 1 3
67 87 0 3
68 89 1 1
69 90 0 3
70 91 0 3
71 92 0 3
72 93 0 1
73 94 0 3
74 95 0 3
75 97 0 1
76 98 1 1
77 99 1 2
78 100 0 2
79 101 0 3
80 103 0 1
81 104 0 3
82 105 0 3
83 106 0 3
84 107 1 3
85 109 0 3
86 111 0 1
87 112 0 3
88 113 0 3
89 114 0 3
90 115 0 3
91 116 0 3
92 117 0 3
93 118 0 2
94 119 0 1
95 120 0 3
96 121 0 2
97 123 0 2
98 124 1 2
99 125 0 1
100 126 1 3
101 128 1 3
102 130 0 3
103 131 0 3
104 132 0 3
105 133 0 3
106 134 1 2
107 135 0 2
108 136 0 2
109 137 1 1
110 138 0 1
111 139 0 3
112 140 0 1
113 142 1 3
114 143 1 3
115 144 0 3
116 145 0 2
117 146 0 2
118 147 1 3
119 148 0 3
120 149 0 2
121 150 0 2
122 151 0 2
123 152 1 1
124 153 0 3
125 154 0 3
126 156 0 1
127 157 1 3
128 158 0 3
129 161 0 3
130 162 1 2
131 163 0 3
132 164 0 3
133 165 0 3
134 166 1 3
135 168 0 3
136 170 0 3
137 171 0 1
138 172 0 3
139 173 1 3
140 174 0 3
141 175 0 1
142 176 0 3
143 178 0 1
144 179 0 2
145 180 0 3
146 183 0 3
147 184 1 2
148 185 1 3
149 188 1 1
150 189 0 3
151 190 0 3
152 191 1 2
153 192 0 2
154 193 1 3
155 194 1 2
156 195 1 1
157 196 1 1
158 198 0 3
159 200 0 2
160 201 0 3
161 203 0 3
162 204 0 3
163 205 1 3
164 206 0 3
165 207 0 3
166 208 1 3
167 209 1 3
168 210 1 1
169 211 0 3
170 212 1 2
171 213 0 3
172 214 0 2
173 216 1 1
174 217 1 3
175 218 0 2
176 219 1 1
177 220 0 2
178 221 1 3
179 222 0 2
180 223 0 3
181 225 1 1
182 226 0 3
183 227 1 2
184 228 0 3
185 229 0 2
186 231 1 1
187 232 0 3
188 233 0 2
189 234 1 3
190 235 0 2
191 237 0 2
192 238 1 2
193 239 0 2
194 240 0 2
195 243 0 2
196 244 0 3
197 245 0 3
198 246 0 1
199 247 0 3
200 248 1 2
201 249 1 1
202 250 0 2
203 252 0 3
204 253 0 1
205 254 0 3
206 255 0 3
207 256 1 3
208 258 1 1
209 259 1 1
210 260 1 2
211 262 1 3
212 263 0 1
213 264 0 1
214 266 0 2
215 267 0 3
216 268 1 3
217 269 1 1
218 270 1 1
219 272 1 3
220 273 1 2
221 274 0 1
222 276 1 1
223 277 0 3
224 279 0 3
225 280 1 3
226 281 0 3
227 282 0 3
228 283 0 3
229 284 1 3
230 286 0 3
231 287 1 3
232 288 0 3
233 289 1 2
234 290 1 3
235 291 1 1
236 292 1 1
237 293 0 2
238 294 0 3
239 295 0 3
240 297 0 3
241 298 0 1
242 300 1 1
243 303 0 3
244 306 1 1
245 308 1 1
246 309 0 2
247 310 1 1
248 311 1 1
249 312 1 1
250 313 0 2
251 314 0 3
252 315 0 2
253 316 1 3
254 317 1 2
255 318 0 2
256 319 1 1
257 320 1 1
258 321 0 3
259 322 0 3
260 323 1 2
261 324 1 2
262 326 1 1
263 327 0 3
264 328 1 2
265 329 1 3
266 330 1 1
267 332 0 1
268 333 0 1
269 334 0 3
270 337 0 1
271 338 1 1
272 339 1 3
273 340 0 1
274 341 1 2
275 342 1 1
276 343 0 2
277 344 0 2
278 345 0 2
279 346 1 2
280 347 1 2
281 349 1 3
282 350 0 3
283 351 0 3
284 353 0 3
285 354 0 3
286 356 0 3
287 357 1 1
288 358 0 2
289 361 0 3
290 362 0 2
291 363 0 3
292 364 0 3
293 366 0 3
294 367 1 1
295 370 1 1
296 371 1 1
297 372 0 3
298 373 0 3
299 374 0 1
300 375 0 3
301 377 1 3
302 378 0 1
303 379 0 3
304 380 0 3
305 381 1 1
306 382 1 3
307 383 0 3
308 384 1 1
309 386 0 2
310 387 0 3
311 388 1 2
312 390 1 2
313 391 1 1
314 392 1 3
315 393 0 3
316 394 1 1
317 395 1 3
318 396 0 3
319 397 0 3
320 398 0 2
321 399 0 2
322 400 1 2
323 401 1 3
324 402 0 3
325 403 0 3
326 404 0 3
327 405 0 3
328 406 0 2
329 407 0 3
330 408 1 2
331 409 0 3
332 413 1 1
333 415 1 3
334 417 1 2
335 418 1 2
336 419 0 2
337 420 0 3
338 422 0 3
339 423 0 3
340 424 0 3
341 425 0 3
342 427 1 2
343 428 1 2
344 430 1 3
345 431 1 1
346 433 1 2
347 434 0 3
348 435 0 1
349 436 1 1
350 437 0 3
351 438 1 2
352 439 0 1
353 440 0 2
354 441 1 2
355 442 0 3
356 443 0 3
357 444 1 2
358 446 1 1
359 447 1 2
360 448 1 1
361 449 1 3
362 450 1 1
363 451 0 2
364 453 0 1
365 454 1 1
366 456 1 3
367 457 0 1
368 459 1 2
369 461 1 1
370 462 0 3
371 463 0 1
372 464 0 2
373 466 0 3
374 468 0 1
375 470 1 3
376 472 0 3
377 473 1 2
378 474 1 2
379 475 0 3
380 477 0 2
381 478 0 3
382 479 0 3
383 480 1 3
384 481 0 3
385 483 0 3
386 484 1 3
387 485 1 1
388 487 1 1
389 488 0 1
390 489 0 3
391 490 1 3
392 492 0 3
393 493 0 1
394 494 0 1
395 495 0 3
396 497 1 1
397 499 0 1
398 500 0 3
399 501 0 3
400 502 0 3
401 504 0 3
402 505 1 1
403 506 0 1
404 507 1 2
405 509 0 3
406 510 1 3
407 511 1 3
408 513 1 1
409 514 1 1
410 515 0 3
411 516 0 1
412 517 1 2
413 519 1 2
414 520 0 3
415 521 1 1
416 522 0 3
417 524 1 1
418 526 0 3
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421 530 0 2
422 531 1 2
423 533 0 3
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425 536 1 2
426 537 0 1
427 538 1 1
428 540 1 1
429 541 1 1
430 542 0 3
431 543 0 3
432 544 1 2
433 545 0 1
434 546 0 1
435 547 1 2
436 549 0 3
437 550 1 2
438 551 1 1
439 552 0 2
440 554 1 3
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442 556 0 1
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444 559 1 1
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446 562 0 3
447 563 0 2
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449 567 0 3
450 568 0 3
451 570 1 3
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453 572 1 1
454 573 1 1
455 575 0 3
456 576 0 3
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458 578 1 1
459 580 1 3
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462 583 0 2
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464 586 1 1
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474 600 1 1
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476 604 0 3
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479 607 0 3
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482 610 1 1
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500 632 0 3
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508 642 1 1
509 643 0 3
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512 647 0 3
513 648 1 1
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532 673 0 2
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539 682 1 1
540 683 0 3
541 684 0 3
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544 687 0 3
545 688 0 3
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547 690 1 1
548 691 1 1
549 692 1 3
550 694 0 3
551 695 0 1
552 696 0 2
553 697 0 3
554 699 0 1
555 700 0 3
556 701 1 1
557 702 1 1
558 703 0 3
559 704 0 3
560 705 0 3
561 706 0 2
562 707 1 2
563 708 1 1
564 709 1 1
565 711 1 1
566 713 1 1
567 714 0 3
568 715 0 2
569 716 0 3
570 717 1 1
571 718 1 2
572 720 0 3
573 721 1 2
574 722 0 3
575 723 0 2
576 724 0 2
577 725 1 1
578 726 0 3
579 727 1 2
580 729 0 2
581 730 0 3
582 731 1 1
583 732 0 3
584 734 0 2
585 735 0 2
586 736 0 3
587 737 0 3
588 738 1 1
589 742 0 1
590 743 1 1
591 744 0 3
592 745 1 3
593 746 0 1
594 747 0 3
595 748 1 2
596 749 0 1
597 750 0 3
598 751 1 2
599 752 1 3
600 753 0 3
601 754 0 3
602 755 1 2
603 756 1 2
604 757 0 3
605 758 0 2
606 759 0 3
607 760 1 1
608 762 0 3
609 763 1 3
610 764 1 1
611 765 0 3
612 766 1 1
613 768 0 3
614 770 0 3
615 771 0 3
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618 775 1 2
619 776 0 3
620 778 1 3
621 780 1 1
622 781 1 3
623 782 1 1
624 783 0 1
625 785 0 3
626 786 0 3
627 787 1 3
628 788 0 3
629 789 1 3
630 790 0 1
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634 797 1 1
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637 800 0 3
638 801 0 2
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640 803 1 1
641 804 1 3
642 805 1 3
643 806 0 3
644 807 0 1
645 808 0 3
646 809 0 2
647 810 1 1
648 811 0 3
649 812 0 3
650 813 0 2
651 814 0 3
652 815 0 3
653 817 0 3
654 818 0 2
655 819 0 3
656 820 0 3
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658 822 1 3
659 823 0 1
660 824 1 3
661 825 0 3
662 828 1 2
663 830 1 1
664 831 1 3
665 832 1 2
666 834 0 3
667 835 0 3
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669 837 0 3
670 839 1 3
671 841 0 3
672 842 0 2
673 843 1 1
674 844 0 3
675 845 0 3
676 846 0 3
677 848 0 3
678 849 0 2
679 851 0 3
680 852 0 3
681 853 0 3
682 854 1 1
683 855 0 2
684 856 1 3
685 857 1 1
686 858 1 1
687 859 1 3
688 861 0 3
689 862 0 2
690 863 1 1
691 865 0 2
692 866 1 2
693 867 1 2
694 868 0 1
695 870 1 3
696 871 0 3
697 872 1 1
698 873 0 1
699 874 0 3
700 875 1 2
701 876 1 3
702 877 0 3
703 878 0 3
704 880 1 1
705 881 1 2
706 882 0 3
707 883 0 3
708 884 0 2
709 885 0 3
710 886 0 3
711 887 0 2
712 888 1 1
713 890 1 1
714 891 0 3
Name
1 Braund, Mr. Owen Harris
2 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)
3 Heikkinen, Miss. Laina
4 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)
5 Allen, Mr. William Henry
6 McCarthy, Mr. Timothy J
7 Palsson, Master. Gosta Leonard
8 Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)
9 Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)
10 Sandstrom, Miss. Marguerite Rut
11 Bonnell, Miss. Elizabeth
12 Saundercock, Mr. William Henry
13 Andersson, Mr. Anders Johan
14 Vestrom, Miss. Hulda Amanda Adolfina
15 Hewlett, Mrs. (Mary D Kingcome)
16 Rice, Master. Eugene
17 Vander Planke, Mrs. Julius (Emelia Maria Vandemoortele)
18 Fynney, Mr. Joseph J
19 Beesley, Mr. Lawrence
20 McGowan, Miss. Anna "Annie"
21 Sloper, Mr. William Thompson
22 Palsson, Miss. Torborg Danira
23 Asplund, Mrs. Carl Oscar (Selma Augusta Emilia Johansson)
24 Fortune, Mr. Charles Alexander
25 Uruchurtu, Don. Manuel E
26 Wheadon, Mr. Edward H
27 Meyer, Mr. Edgar Joseph
28 Holverson, Mr. Alexander Oskar
29 Cann, Mr. Ernest Charles
30 Vander Planke, Miss. Augusta Maria
31 Nicola-Yarred, Miss. Jamila
32 Ahlin, Mrs. Johan (Johanna Persdotter Larsson)
33 Turpin, Mrs. William John Robert (Dorothy Ann Wonnacott)
34 Laroche, Miss. Simonne Marie Anne Andree
35 Devaney, Miss. Margaret Delia
36 Arnold-Franchi, Mrs. Josef (Josefine Franchi)
37 Panula, Master. Juha Niilo
38 Nosworthy, Mr. Richard Cater
39 Harper, Mrs. Henry Sleeper (Myna Haxtun)
40 Faunthorpe, Mrs. Lizzie (Elizabeth Anne Wilkinson)
41 Ostby, Mr. Engelhart Cornelius
42 Rugg, Miss. Emily
43 Novel, Mr. Mansouer
44 West, Miss. Constance Mirium
45 Goodwin, Master. William Frederick
46 Sirayanian, Mr. Orsen
47 Icard, Miss. Amelie
48 Harris, Mr. Henry Birkhardt
49 Skoog, Master. Harald
50 Nye, Mrs. (Elizabeth Ramell)
51 Crease, Mr. Ernest James
52 Andersson, Miss. Erna Alexandra
53 Kink, Mr. Vincenz
54 Jenkin, Mr. Stephen Curnow
55 Goodwin, Miss. Lillian Amy
56 Hood, Mr. Ambrose Jr
57 Chronopoulos, Mr. Apostolos
58 Bing, Mr. Lee
59 Moen, Mr. Sigurd Hansen
60 Caldwell, Master. Alden Gates
61 Dowdell, Miss. Elizabeth
62 Waelens, Mr. Achille
63 Sheerlinck, Mr. Jan Baptist
64 Carrau, Mr. Francisco M
65 Ilett, Miss. Bertha
66 Backstrom, Mrs. Karl Alfred (Maria Mathilda Gustafsson)
67 Ford, Mr. William Neal
68 Fortune, Miss. Mabel Helen
69 Celotti, Mr. Francesco
70 Christmann, Mr. Emil
71 Andreasson, Mr. Paul Edvin
72 Chaffee, Mr. Herbert Fuller
73 Dean, Mr. Bertram Frank
74 Coxon, Mr. Daniel
75 Goldschmidt, Mr. George B
76 Greenfield, Mr. William Bertram
77 Doling, Mrs. John T (Ada Julia Bone)
78 Kantor, Mr. Sinai
79 Petranec, Miss. Matilda
80 White, Mr. Richard Frasar
81 Johansson, Mr. Gustaf Joel
82 Gustafsson, Mr. Anders Vilhelm
83 Mionoff, Mr. Stoytcho
84 Salkjelsvik, Miss. Anna Kristine
85 Rekic, Mr. Tido
86 Porter, Mr. Walter Chamberlain
87 Zabour, Miss. Hileni
88 Barton, Mr. David John
89 Jussila, Miss. Katriina
90 Attalah, Miss. Malake
91 Pekoniemi, Mr. Edvard
92 Connors, Mr. Patrick
93 Turpin, Mr. William John Robert
94 Baxter, Mr. Quigg Edmond
95 Andersson, Miss. Ellis Anna Maria
96 Hickman, Mr. Stanley George
97 Nasser, Mr. Nicholas
98 Webber, Miss. Susan
99 White, Mr. Percival Wayland
100 Nicola-Yarred, Master. Elias
101 Madsen, Mr. Fridtjof Arne
102 Ekstrom, Mr. Johan
103 Drazenoic, Mr. Jozef
104 Coelho, Mr. Domingos Fernandeo
105 Robins, Mrs. Alexander A (Grace Charity Laury)
106 Weisz, Mrs. Leopold (Mathilde Francoise Pede)
107 Sobey, Mr. Samuel James Hayden
108 Richard, Mr. Emile
109 Newsom, Miss. Helen Monypeny
110 Futrelle, Mr. Jacques Heath
111 Osen, Mr. Olaf Elon
112 Giglio, Mr. Victor
113 Nysten, Miss. Anna Sofia
114 Hakkarainen, Mrs. Pekka Pietari (Elin Matilda Dolck)
115 Burke, Mr. Jeremiah
116 Andrew, Mr. Edgardo Samuel
117 Nicholls, Mr. Joseph Charles
118 Andersson, Mr. August Edvard ("Wennerstrom")
119 Ford, Miss. Robina Maggie "Ruby"
120 Navratil, Mr. Michel ("Louis M Hoffman")
121 Byles, Rev. Thomas Roussel Davids
122 Bateman, Rev. Robert James
123 Pears, Mrs. Thomas (Edith Wearne)
124 Meo, Mr. Alfonzo
125 van Billiard, Mr. Austin Blyler
126 Williams, Mr. Charles Duane
127 Gilnagh, Miss. Katherine "Katie"
128 Corn, Mr. Harry
129 Cribb, Mr. John Hatfield
130 Watt, Mrs. James (Elizabeth "Bessie" Inglis Milne)
131 Bengtsson, Mr. John Viktor
132 Calic, Mr. Jovo
133 Panula, Master. Eino Viljami
134 Goldsmith, Master. Frank John William "Frankie"
135 Skoog, Mrs. William (Anna Bernhardina Karlsson)
136 Ling, Mr. Lee
137 Van der hoef, Mr. Wyckoff
138 Rice, Master. Arthur
139 Johnson, Miss. Eleanor Ileen
140 Sivola, Mr. Antti Wilhelm
141 Smith, Mr. James Clinch
142 Klasen, Mr. Klas Albin
143 Isham, Miss. Ann Elizabeth
144 Hale, Mr. Reginald
145 Leonard, Mr. Lionel
146 Asplund, Master. Clarence Gustaf Hugo
147 Becker, Master. Richard F
148 Kink-Heilmann, Miss. Luise Gretchen
149 Romaine, Mr. Charles Hallace ("Mr C Rolmane")
150 Bourke, Mr. John
151 Turcin, Mr. Stjepan
152 Pinsky, Mrs. (Rosa)
153 Carbines, Mr. William
154 Andersen-Jensen, Miss. Carla Christine Nielsine
155 Navratil, Master. Michel M
156 Brown, Mrs. James Joseph (Margaret Tobin)
157 Lurette, Miss. Elise
158 Olsen, Mr. Karl Siegwart Andreas
159 Yrois, Miss. Henriette ("Mrs Harbeck")
160 Vande Walle, Mr. Nestor Cyriel
161 Johanson, Mr. Jakob Alfred
162 Youseff, Mr. Gerious
163 Cohen, Mr. Gurshon "Gus"
164 Strom, Miss. Telma Matilda
165 Backstrom, Mr. Karl Alfred
166 Albimona, Mr. Nassef Cassem
167 Carr, Miss. Helen "Ellen"
168 Blank, Mr. Henry
169 Ali, Mr. Ahmed
170 Cameron, Miss. Clear Annie
171 Perkin, Mr. John Henry
172 Givard, Mr. Hans Kristensen
173 Newell, Miss. Madeleine
174 Honkanen, Miss. Eliina
175 Jacobsohn, Mr. Sidney Samuel
176 Bazzani, Miss. Albina
177 Harris, Mr. Walter
178 Sunderland, Mr. Victor Francis
179 Bracken, Mr. James H
180 Green, Mr. George Henry
181 Hoyt, Mr. Frederick Maxfield
182 Berglund, Mr. Karl Ivar Sven
183 Mellors, Mr. William John
184 Lovell, Mr. John Hall ("Henry")
185 Fahlstrom, Mr. Arne Jonas
186 Harris, Mrs. Henry Birkhardt (Irene Wallach)
187 Larsson, Mr. Bengt Edvin
188 Sjostedt, Mr. Ernst Adolf
189 Asplund, Miss. Lillian Gertrud
190 Leyson, Mr. Robert William Norman
191 Hold, Mr. Stephen
192 Collyer, Miss. Marjorie "Lottie"
193 Pengelly, Mr. Frederick William
194 Hunt, Mr. George Henry
195 Coleridge, Mr. Reginald Charles
196 Maenpaa, Mr. Matti Alexanteri
197 Attalah, Mr. Sleiman
198 Minahan, Dr. William Edward
199 Lindahl, Miss. Agda Thorilda Viktoria
200 Hamalainen, Mrs. William (Anna)
201 Beckwith, Mr. Richard Leonard
202 Carter, Rev. Ernest Courtenay
203 Strom, Mrs. Wilhelm (Elna Matilda Persson)
204 Stead, Mr. William Thomas
205 Lobb, Mr. William Arthur
206 Rosblom, Mrs. Viktor (Helena Wilhelmina)
207 Touma, Mrs. Darwis (Hanne Youssef Razi)
208 Cherry, Miss. Gladys
209 Ward, Miss. Anna
210 Parrish, Mrs. (Lutie Davis)
211 Asplund, Master. Edvin Rojj Felix
212 Taussig, Mr. Emil
213 Harrison, Mr. William
214 Reeves, Mr. David
215 Panula, Mr. Ernesti Arvid
216 Persson, Mr. Ernst Ulrik
217 Graham, Mrs. William Thompson (Edith Junkins)
218 Bissette, Miss. Amelia
219 Tornquist, Mr. William Henry
220 Mellinger, Mrs. (Elizabeth Anne Maidment)
221 Natsch, Mr. Charles H
222 Andrews, Miss. Kornelia Theodosia
223 Lindblom, Miss. Augusta Charlotta
224 Rice, Master. Eric
225 Abbott, Mrs. Stanton (Rosa Hunt)
226 Duane, Mr. Frank
227 Olsson, Mr. Nils Johan Goransson
228 de Pelsmaeker, Mr. Alfons
229 Dorking, Mr. Edward Arthur
230 Stankovic, Mr. Ivan
231 de Mulder, Mr. Theodore
232 Naidenoff, Mr. Penko
233 Hosono, Mr. Masabumi
234 Connolly, Miss. Kate
235 Barber, Miss. Ellen "Nellie"
236 Bishop, Mrs. Dickinson H (Helen Walton)
237 Levy, Mr. Rene Jacques
238 Haas, Miss. Aloisia
239 Mineff, Mr. Ivan
240 Hanna, Mr. Mansour
241 Allison, Miss. Helen Loraine
242 Baxter, Mrs. James (Helene DeLaudeniere Chaput)
243 Johnson, Mr. William Cahoone Jr
244 Allison, Master. Hudson Trevor
245 Penasco y Castellana, Mrs. Victor de Satode (Maria Josefa Perez de Soto y Vallejo)
246 Abelson, Mr. Samuel
247 Francatelli, Miss. Laura Mabel
248 Hays, Miss. Margaret Bechstein
249 Ryerson, Miss. Emily Borie
250 Lahtinen, Mrs. William (Anna Sylfven)
251 Hendekovic, Mr. Ignjac
252 Hart, Mr. Benjamin
253 Nilsson, Miss. Helmina Josefina
254 Kantor, Mrs. Sinai (Miriam Sternin)
255 Moraweck, Dr. Ernest
256 Wick, Miss. Mary Natalie
257 Spedden, Mrs. Frederic Oakley (Margaretta Corning Stone)
258 Dennis, Mr. Samuel
259 Danoff, Mr. Yoto
260 Slayter, Miss. Hilda Mary
261 Caldwell, Mrs. Albert Francis (Sylvia Mae Harbaugh)
262 Young, Miss. Marie Grice
263 Nysveen, Mr. Johan Hansen
264 Ball, Mrs. (Ada E Hall)
265 Goldsmith, Mrs. Frank John (Emily Alice Brown)
266 Hippach, Miss. Jean Gertrude
267 Partner, Mr. Austen
268 Graham, Mr. George Edward
269 Vander Planke, Mr. Leo Edmondus
270 Pears, Mr. Thomas Clinton
271 Burns, Miss. Elizabeth Margaret
272 Dahl, Mr. Karl Edwart
273 Blackwell, Mr. Stephen Weart
274 Navratil, Master. Edmond Roger
275 Fortune, Miss. Alice Elizabeth
276 Collander, Mr. Erik Gustaf
277 Sedgwick, Mr. Charles Frederick Waddington
278 Fox, Mr. Stanley Hubert
279 Brown, Miss. Amelia "Mildred"
280 Smith, Miss. Marion Elsie
281 Coutts, Master. William Loch "William"
282 Dimic, Mr. Jovan
283 Odahl, Mr. Nils Martin
284 Elias, Mr. Tannous
285 Arnold-Franchi, Mr. Josef
286 Vanden Steen, Mr. Leo Peter
287 Bowerman, Miss. Elsie Edith
288 Funk, Miss. Annie Clemmer
289 Skoog, Mr. Wilhelm
290 del Carlo, Mr. Sebastiano
291 Barbara, Mrs. (Catherine David)
292 Asim, Mr. Adola
293 Adahl, Mr. Mauritz Nils Martin
294 Warren, Mrs. Frank Manley (Anna Sophia Atkinson)
295 Aubart, Mme. Leontine Pauline
296 Harder, Mr. George Achilles
297 Wiklund, Mr. Jakob Alfred
298 Beavan, Mr. William Thomas
299 Ringhini, Mr. Sante
300 Palsson, Miss. Stina Viola
301 Landergren, Miss. Aurora Adelia
302 Widener, Mr. Harry Elkins
303 Betros, Mr. Tannous
304 Gustafsson, Mr. Karl Gideon
305 Bidois, Miss. Rosalie
306 Nakid, Miss. Maria ("Mary")
307 Tikkanen, Mr. Juho
308 Holverson, Mrs. Alexander Oskar (Mary Aline Towner)
309 Davies, Mr. Charles Henry
310 Goodwin, Master. Sidney Leonard
311 Buss, Miss. Kate
312 Lehmann, Miss. Bertha
313 Carter, Mr. William Ernest
314 Jansson, Mr. Carl Olof
315 Gustafsson, Mr. Johan Birger
316 Newell, Miss. Marjorie
317 Sandstrom, Mrs. Hjalmar (Agnes Charlotta Bengtsson)
318 Johansson, Mr. Erik
319 Olsson, Miss. Elina
320 McKane, Mr. Peter David
321 Pain, Dr. Alfred
322 Trout, Mrs. William H (Jessie L)
323 Niskanen, Mr. Juha
324 Adams, Mr. John
325 Jussila, Miss. Mari Aina
326 Hakkarainen, Mr. Pekka Pietari
327 Oreskovic, Miss. Marija
328 Gale, Mr. Shadrach
329 Widegren, Mr. Carl/Charles Peter
330 Richards, Master. William Rowe
331 Birkeland, Mr. Hans Martin Monsen
332 Minahan, Miss. Daisy E
333 Sundman, Mr. Johan Julian
334 Drew, Mrs. James Vivian (Lulu Thorne Christian)
335 Silven, Miss. Lyyli Karoliina
336 Matthews, Mr. William John
337 Van Impe, Miss. Catharina
338 Charters, Mr. David
339 Zimmerman, Mr. Leo
340 Danbom, Mrs. Ernst Gilbert (Anna Sigrid Maria Brogren)
341 Rosblom, Mr. Viktor Richard
342 Clarke, Mrs. Charles V (Ada Maria Winfield)
343 Phillips, Miss. Kate Florence ("Mrs Kate Louise Phillips Marshall")
344 Pickard, Mr. Berk (Berk Trembisky)
345 Bjornstrom-Steffansson, Mr. Mauritz Hakan
346 Louch, Mrs. Charles Alexander (Alice Adelaide Slow)
347 Kallio, Mr. Nikolai Erland
348 Silvey, Mr. William Baird
349 Carter, Miss. Lucile Polk
350 Ford, Miss. Doolina Margaret "Daisy"
351 Richards, Mrs. Sidney (Emily Hocking)
352 Fortune, Mr. Mark
353 Kvillner, Mr. Johan Henrik Johannesson
354 Hart, Mrs. Benjamin (Esther Ada Bloomfield)
355 Hampe, Mr. Leon
356 Petterson, Mr. Johan Emil
357 Reynaldo, Ms. Encarnacion
358 Dodge, Master. Washington
359 Mellinger, Miss. Madeleine Violet
360 Seward, Mr. Frederic Kimber
361 Baclini, Miss. Marie Catherine
362 Peuchen, Major. Arthur Godfrey
363 West, Mr. Edwy Arthur
364 Foreman, Mr. Benjamin Laventall
365 Goldenberg, Mr. Samuel L
366 Jalsevac, Mr. Ivan
367 Millet, Mr. Francis Davis
368 Toomey, Miss. Ellen
369 Anderson, Mr. Harry
370 Morley, Mr. William
371 Gee, Mr. Arthur H
372 Milling, Mr. Jacob Christian
373 Goncalves, Mr. Manuel Estanslas
374 Smart, Mr. John Montgomery
375 Baclini, Miss. Helene Barbara
376 Cacic, Mr. Luka
377 West, Mrs. Edwy Arthur (Ada Mary Worth)
378 Jerwan, Mrs. Amin S (Marie Marthe Thuillard)
379 Strandberg, Miss. Ida Sofia
380 Renouf, Mr. Peter Henry
381 Braund, Mr. Lewis Richard
382 Karlsson, Mr. Nils August
383 Hirvonen, Miss. Hildur E
384 Goodwin, Master. Harold Victor
385 Rouse, Mr. Richard Henry
386 Turkula, Mrs. (Hedwig)
387 Bishop, Mr. Dickinson H
388 Hoyt, Mrs. Frederick Maxfield (Jane Anne Forby)
389 Kent, Mr. Edward Austin
390 Somerton, Mr. Francis William
391 Coutts, Master. Eden Leslie "Neville"
392 Windelov, Mr. Einar
393 Molson, Mr. Harry Markland
394 Artagaveytia, Mr. Ramon
395 Stanley, Mr. Edward Roland
396 Eustis, Miss. Elizabeth Mussey
397 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels)
398 Svensson, Mr. Olof
399 Calic, Mr. Petar
400 Canavan, Miss. Mary
401 Laitinen, Miss. Kristina Sofia
402 Maioni, Miss. Roberta
403 Penasco y Castellana, Mr. Victor de Satode
404 Quick, Mrs. Frederick Charles (Jane Richards)
405 Olsen, Mr. Henry Margido
406 Lang, Mr. Fang
407 Daly, Mr. Eugene Patrick
408 McGough, Mr. James Robert
409 Rothschild, Mrs. Martin (Elizabeth L. Barrett)
410 Coleff, Mr. Satio
411 Walker, Mr. William Anderson
412 Lemore, Mrs. (Amelia Milley)
413 Angle, Mrs. William A (Florence "Mary" Agnes Hughes)
414 Pavlovic, Mr. Stefo
415 Perreault, Miss. Anne
416 Vovk, Mr. Janko
417 Hippach, Mrs. Louis Albert (Ida Sophia Fischer)
418 Farrell, Mr. James
419 Ridsdale, Miss. Lucy
420 Salonen, Mr. Johan Werner
421 Hocking, Mr. Richard George
422 Quick, Miss. Phyllis May
423 Elias, Mr. Joseph Jr
424 Cacic, Miss. Marija
425 Hart, Miss. Eva Miriam
426 Butt, Major. Archibald Willingham
427 LeRoy, Miss. Bertha
428 Frolicher, Miss. Hedwig Margaritha
429 Crosby, Miss. Harriet R
430 Andersson, Miss. Ingeborg Constanzia
431 Andersson, Miss. Sigrid Elisabeth
432 Beane, Mr. Edward
433 Douglas, Mr. Walter Donald
434 Nicholson, Mr. Arthur Ernest
435 Beane, Mrs. Edward (Ethel Clarke)
436 Goldsmith, Mr. Frank John
437 Davies, Master. John Morgan Jr
438 Thayer, Mr. John Borland Jr
439 Sharp, Mr. Percival James R
440 Leeni, Mr. Fahim ("Philip Zenni")
441 Ohman, Miss. Velin
442 Wright, Mr. George
443 Duff Gordon, Lady. (Lucille Christiana Sutherland) ("Mrs Morgan")
444 Taussig, Mrs. Emil (Tillie Mandelbaum)
445 de Messemaeker, Mrs. Guillaume Joseph (Emma)
446 Sivic, Mr. Husein
447 Norman, Mr. Robert Douglas
448 Davies, Mr. Alfred J
449 Stoytcheff, Mr. Ilia
450 Palsson, Mrs. Nils (Alma Cornelia Berglund)
451 Jonsson, Mr. Carl
452 Harris, Mr. George
453 Appleton, Mrs. Edward Dale (Charlotte Lamson)
454 Flynn, Mr. John Irwin ("Irving")
455 Rush, Mr. Alfred George John
456 Patchett, Mr. George
457 Garside, Miss. Ethel
458 Silvey, Mrs. William Baird (Alice Munger)
459 Jussila, Mr. Eiriik
460 Christy, Miss. Julie Rachel
461 Thayer, Mrs. John Borland (Marian Longstreth Morris)
462 Downton, Mr. William James
463 Ross, Mr. John Hugo
464 Taussig, Miss. Ruth
465 Jarvis, Mr. John Denzil
466 Frolicher-Stehli, Mr. Maxmillian
467 Gilinski, Mr. Eliezer
468 Rintamaki, Mr. Matti
469 Stephenson, Mrs. Walter Bertram (Martha Eustis)
470 Elsbury, Mr. William James
471 Chapman, Mr. John Henry
472 Van Impe, Mr. Jean Baptiste
473 Johnson, Mr. Alfred
474 Duff Gordon, Sir. Cosmo Edmund ("Mr Morgan")
475 Jacobsohn, Mrs. Sidney Samuel (Amy Frances Christy)
476 Torber, Mr. Ernst William
477 Homer, Mr. Harry ("Mr E Haven")
478 Lindell, Mr. Edvard Bengtsson
479 Karaic, Mr. Milan
480 Daniel, Mr. Robert Williams
481 Laroche, Mrs. Joseph (Juliette Marie Louise Lafargue)
482 Shutes, Miss. Elizabeth W
483 Andersson, Mrs. Anders Johan (Alfrida Konstantia Brogren)
484 Brocklebank, Mr. William Alfred
485 Herman, Miss. Alice
486 Danbom, Mr. Ernst Gilbert
487 Lobb, Mrs. William Arthur (Cordelia K Stanlick)
488 Becker, Miss. Marion Louise
489 Gavey, Mr. Lawrence
490 Yasbeck, Mr. Antoni
491 Kimball, Mr. Edwin Nelson Jr
492 Nakid, Mr. Sahid
493 Hansen, Mr. Henry Damsgaard
494 Bowen, Mr. David John "Dai"
495 Sutton, Mr. Frederick
496 Kirkland, Rev. Charles Leonard
497 Longley, Miss. Gretchen Fiske
498 Bostandyeff, Mr. Guentcho
499 Barkworth, Mr. Algernon Henry Wilson
500 Lundahl, Mr. Johan Svensson
501 Stahelin-Maeglin, Dr. Max
502 Skoog, Miss. Mabel
503 Davis, Miss. Mary
504 Leinonen, Mr. Antti Gustaf
505 Collyer, Mr. Harvey
506 Panula, Mrs. Juha (Maria Emilia Ojala)
507 Jensen, Mr. Hans Peder
508 Sagesser, Mlle. Emma
509 Skoog, Miss. Margit Elizabeth
510 Baclini, Miss. Eugenie
511 Harper, Mr. Henry Sleeper
512 Cor, Mr. Liudevit
513 Simonius-Blumer, Col. Oberst Alfons
514 Stanley, Miss. Amy Zillah Elsie
515 Doling, Miss. Elsie
516 Kalvik, Mr. Johannes Halvorsen
517 Hegarty, Miss. Hanora "Nora"
518 Hickman, Mr. Leonard Mark
519 Bourke, Mrs. John (Catherine)
520 Eitemiller, Mr. George Floyd
521 Newell, Mr. Arthur Webster
522 Frauenthal, Dr. Henry William
523 Badt, Mr. Mohamed
524 Colley, Mr. Edward Pomeroy
525 Coleff, Mr. Peju
526 Lindqvist, Mr. Eino William
527 Hickman, Mr. Lewis
528 Butler, Mr. Reginald Fenton
529 Cook, Mr. Jacob
530 Brown, Mrs. Thomas William Solomon (Elizabeth Catherine Ford)
531 Davidson, Mr. Thornton
532 Mitchell, Mr. Henry Michael
533 Wilhelms, Mr. Charles
534 Edvardsson, Mr. Gustaf Hjalmar
535 Sawyer, Mr. Frederick Charles
536 Turja, Miss. Anna Sofia
537 Goodwin, Mrs. Frederick (Augusta Tyler)
538 Cardeza, Mr. Thomas Drake Martinez
539 Hassab, Mr. Hammad
540 Olsvigen, Mr. Thor Anderson
541 Goodwin, Mr. Charles Edward
542 Brown, Mr. Thomas William Solomon
543 Laroche, Mr. Joseph Philippe Lemercier
544 Panula, Mr. Jaako Arnold
545 Dakic, Mr. Branko
546 Fischer, Mr. Eberhard Thelander
547 Madill, Miss. Georgette Alexandra
548 Dick, Mr. Albert Adrian
549 Karun, Miss. Manca
550 Saad, Mr. Khalil
551 Weir, Col. John
552 Chapman, Mr. Charles Henry
553 Kelly, Mr. James
554 Thayer, Mr. John Borland
555 Humblen, Mr. Adolf Mathias Nicolai Olsen
556 Astor, Mrs. John Jacob (Madeleine Talmadge Force)
557 Silverthorne, Mr. Spencer Victor
558 Barbara, Miss. Saiide
559 Gallagher, Mr. Martin
560 Hansen, Mr. Henrik Juul
561 Morley, Mr. Henry Samuel ("Mr Henry Marshall")
562 Kelly, Mrs. Florence "Fannie"
563 Calderhead, Mr. Edward Pennington
564 Cleaver, Miss. Alice
565 Mayne, Mlle. Berthe Antonine ("Mrs de Villiers")
566 Taylor, Mr. Elmer Zebley
567 Larsson, Mr. August Viktor
568 Greenberg, Mr. Samuel
569 Soholt, Mr. Peter Andreas Lauritz Andersen
570 Endres, Miss. Caroline Louise
571 Troutt, Miss. Edwina Celia "Winnie"
572 Johnson, Mr. Malkolm Joackim
573 Harper, Miss. Annie Jessie "Nina"
574 Jensen, Mr. Svend Lauritz
575 Gillespie, Mr. William Henry
576 Hodges, Mr. Henry Price
577 Chambers, Mr. Norman Campbell
578 Oreskovic, Mr. Luka
579 Renouf, Mrs. Peter Henry (Lillian Jefferys)
580 Bryhl, Mr. Kurt Arnold Gottfrid
581 Ilmakangas, Miss. Pieta Sofia
582 Allen, Miss. Elisabeth Walton
583 Hassan, Mr. Houssein G N
584 Berriman, Mr. William John
585 Troupiansky, Mr. Moses Aaron
586 Williams, Mr. Leslie
587 Ford, Mrs. Edward (Margaret Ann Watson)
588 Lesurer, Mr. Gustave J
589 Cavendish, Mr. Tyrell William
590 Ryerson, Miss. Susan Parker "Suzette"
591 McNamee, Mr. Neal
592 Stranden, Mr. Juho
593 Crosby, Capt. Edward Gifford
594 Abbott, Mr. Rossmore Edward
595 Sinkkonen, Miss. Anna
596 Marvin, Mr. Daniel Warner
597 Connaghton, Mr. Michael
598 Wells, Miss. Joan
599 Moor, Master. Meier
600 Vande Velde, Mr. Johannes Joseph
601 Jonkoff, Mr. Lalio
602 Herman, Mrs. Samuel (Jane Laver)
603 Hamalainen, Master. Viljo
604 Carlsson, Mr. August Sigfrid
605 Bailey, Mr. Percy Andrew
606 Theobald, Mr. Thomas Leonard
607 Rothes, the Countess. of (Lucy Noel Martha Dyer-Edwards)
608 Nirva, Mr. Iisakki Antino Aijo
609 Barah, Mr. Hanna Assi
610 Carter, Mrs. William Ernest (Lucile Polk)
611 Eklund, Mr. Hans Linus
612 Hogeboom, Mrs. John C (Anna Andrews)
613 Mangan, Miss. Mary
614 Gronnestad, Mr. Daniel Danielsen
615 Lievens, Mr. Rene Aime
616 Jensen, Mr. Niels Peder
617 Mack, Mrs. (Mary)
618 Hocking, Mrs. Elizabeth (Eliza Needs)
619 Myhrman, Mr. Pehr Fabian Oliver Malkolm
620 Emanuel, Miss. Virginia Ethel
621 Robert, Mrs. Edward Scott (Elisabeth Walton McMillan)
622 Ayoub, Miss. Banoura
623 Dick, Mrs. Albert Adrian (Vera Gillespie)
624 Long, Mr. Milton Clyde
625 Ali, Mr. William
626 Harmer, Mr. Abraham (David Lishin)
627 Sjoblom, Miss. Anna Sofia
628 Rice, Master. George Hugh
629 Dean, Master. Bertram Vere
630 Guggenheim, Mr. Benjamin
631 Gaskell, Mr. Alfred
632 Dantcheff, Mr. Ristiu
633 Otter, Mr. Richard
634 Leader, Dr. Alice (Farnham)
635 Osman, Mrs. Mara
636 Ibrahim Shawah, Mr. Yousseff
637 Van Impe, Mrs. Jean Baptiste (Rosalie Paula Govaert)
638 Ponesell, Mr. Martin
639 Collyer, Mrs. Harvey (Charlotte Annie Tate)
640 Carter, Master. William Thornton II
641 Thomas, Master. Assad Alexander
642 Hedman, Mr. Oskar Arvid
643 Johansson, Mr. Karl Johan
644 Andrews, Mr. Thomas Jr
645 Pettersson, Miss. Ellen Natalia
646 Meyer, Mr. August
647 Chambers, Mrs. Norman Campbell (Bertha Griggs)
648 Alexander, Mr. William
649 Lester, Mr. James
650 Slemen, Mr. Richard James
651 Andersson, Miss. Ebba Iris Alfrida
652 Tomlin, Mr. Ernest Portage
653 Heininen, Miss. Wendla Maria
654 Mallet, Mr. Albert
655 Holm, Mr. John Fredrik Alexander
656 Skoog, Master. Karl Thorsten
657 Hays, Mrs. Charles Melville (Clara Jennings Gregg)
658 Lulic, Mr. Nikola
659 Reuchlin, Jonkheer. John George
660 Moor, Mrs. (Beila)
661 Panula, Master. Urho Abraham
662 Mallet, Master. Andre
663 Stone, Mrs. George Nelson (Martha Evelyn)
664 Yasbeck, Mrs. Antoni (Selini Alexander)
665 Richards, Master. George Sibley
666 Augustsson, Mr. Albert
667 Allum, Mr. Owen George
668 Compton, Miss. Sara Rebecca
669 Pasic, Mr. Jakob
670 Chip, Mr. Chang
671 Alhomaki, Mr. Ilmari Rudolf
672 Mudd, Mr. Thomas Charles
673 Serepeca, Miss. Augusta
674 Lemberopolous, Mr. Peter L
675 Culumovic, Mr. Jeso
676 Abbing, Mr. Anthony
677 Markoff, Mr. Marin
678 Harper, Rev. John
679 Andersson, Master. Sigvard Harald Elias
680 Svensson, Mr. Johan
681 Boulos, Miss. Nourelain
682 Lines, Miss. Mary Conover
683 Carter, Mrs. Ernest Courtenay (Lilian Hughes)
684 Aks, Mrs. Sam (Leah Rosen)
685 Wick, Mrs. George Dennick (Mary Hitchcock)
686 Daly, Mr. Peter Denis
687 Baclini, Mrs. Solomon (Latifa Qurban)
688 Hansen, Mr. Claus Peter
689 Giles, Mr. Frederick Edward
690 Swift, Mrs. Frederick Joel (Margaret Welles Barron)
691 Gill, Mr. John William
692 Bystrom, Mrs. (Karolina)
693 Duran y More, Miss. Asuncion
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697 Beckwith, Mrs. Richard Leonard (Sallie Monypeny)
698 Carlsson, Mr. Frans Olof
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700 Abelson, Mrs. Samuel (Hannah Wizosky)
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397 female 25.00 1 2 113781 S
398 male 24.00 0 0 350035 S
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400 female 21.00 0 0 364846 Q
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415 female 30.00 0 0 12749 S
416 male 22.00 0 0 349252 S
417 female 44.00 0 1 111361 C
418 male 40.50 0 0 367232 Q
419 female 50.00 0 0 W./C. 14258 S
420 male 39.00 0 0 3101296 S
421 male 23.00 2 1 29104 S
422 female 2.00 1 1 26360 S
423 male 17.00 1 1 2690 C
424 female 30.00 0 0 315084 S
425 female 7.00 0 2 F.C.C. 13529 S
426 male 45.00 0 0 113050 S
427 female 30.00 0 0 PC 17761 C
428 female 22.00 0 2 13568 C
429 female 36.00 0 2 WE/P 5735 S
430 female 9.00 4 2 347082 S
431 female 11.00 4 2 347082 S
432 male 32.00 1 0 2908 S
433 male 50.00 1 0 PC 17761 C
434 male 64.00 0 0 693 S
435 female 19.00 1 0 2908 S
436 male 33.00 1 1 363291 S
437 male 8.00 1 1 C.A. 33112 S
438 male 17.00 0 2 17421 C
439 male 27.00 0 0 244358 S
440 male 22.00 0 0 2620 C
441 female 22.00 0 0 347085 S
442 male 62.00 0 0 113807 S
443 female 48.00 1 0 11755 C
444 female 39.00 1 1 110413 S
445 female 36.00 1 0 345572 S
446 male 40.00 0 0 349251 S
447 male 28.00 0 0 218629 S
448 male 24.00 2 0 A/4 48871 S
449 male 19.00 0 0 349205 S
450 female 29.00 0 4 349909 S
451 male 32.00 0 0 350417 S
452 male 62.00 0 0 S.W./PP 752 S
453 female 53.00 2 0 11769 S
454 male 36.00 0 0 PC 17474 S
455 male 16.00 0 0 A/4. 20589 S
456 male 19.00 0 0 358585 S
457 female 34.00 0 0 243880 S
458 female 39.00 1 0 13507 S
459 male 32.00 0 0 STON/O 2. 3101286 S
460 female 25.00 1 1 237789 S
461 female 39.00 1 1 17421 C
462 male 54.00 0 0 28403 S
463 male 36.00 0 0 13049 C
464 female 18.00 0 2 110413 S
465 male 47.00 0 0 237565 S
466 male 60.00 1 1 13567 C
467 male 22.00 0 0 14973 S
468 male 35.00 0 0 STON/O 2. 3101273 S
469 female 52.00 1 0 36947 C
470 male 47.00 0 0 A/5 3902 S
471 male 37.00 1 0 SC/AH 29037 S
472 male 36.00 1 1 345773 S
473 male 49.00 0 0 LINE S
474 male 49.00 1 0 PC 17485 C
475 female 24.00 2 1 243847 S
476 male 44.00 0 0 364511 S
477 male 35.00 0 0 111426 C
478 male 36.00 1 0 349910 S
479 male 30.00 0 0 349246 S
480 male 27.00 0 0 113804 S
481 female 22.00 1 2 SC/Paris 2123 C
482 female 40.00 0 0 PC 17582 S
483 female 39.00 1 5 347082 S
484 male 35.00 0 0 364512 S
485 female 24.00 1 2 220845 S
486 male 34.00 1 1 347080 S
487 female 26.00 1 0 A/5. 3336 S
488 female 4.00 2 1 230136 S
489 male 26.00 0 0 31028 S
490 male 27.00 1 0 2659 C
491 male 42.00 1 0 11753 S
492 male 20.00 1 1 2653 C
493 male 21.00 0 0 350029 S
494 male 21.00 0 0 54636 S
495 male 61.00 0 0 36963 S
496 male 57.00 0 0 219533 Q
497 female 21.00 0 0 13502 S
498 male 26.00 0 0 349224 S
499 male 80.00 0 0 27042 S
500 male 51.00 0 0 347743 S
501 male 32.00 0 0 13214 C
502 female 9.00 3 2 347088 S
503 female 28.00 0 0 237668 S
504 male 32.00 0 0 STON/O 2. 3101292 S
505 male 31.00 1 1 C.A. 31921 S
506 female 41.00 0 5 3101295 S
507 male 20.00 0 0 350050 S
508 female 24.00 0 0 PC 17477 C
509 female 2.00 3 2 347088 S
510 female 0.75 2 1 2666 C
511 male 48.00 1 0 PC 17572 C
512 male 19.00 0 0 349231 S
513 male 56.00 0 0 13213 C
514 female 23.00 0 0 CA. 2314 S
515 female 18.00 0 1 231919 S
516 male 21.00 0 0 8475 S
517 female 18.00 0 0 365226 Q
518 male 24.00 2 0 S.O.C. 14879 S
519 female 32.00 1 1 364849 Q
520 male 23.00 0 0 29751 S
521 male 58.00 0 2 35273 C
522 male 50.00 2 0 PC 17611 S
523 male 40.00 0 0 2623 C
524 male 47.00 0 0 5727 S
525 male 36.00 0 0 349210 S
526 male 20.00 1 0 STON/O 2. 3101285 S
527 male 32.00 2 0 S.O.C. 14879 S
528 male 25.00 0 0 234686 S
529 male 43.00 0 0 A/5 3536 S
530 female 40.00 1 1 29750 S
531 male 31.00 1 0 F.C. 12750 S
532 male 70.00 0 0 C.A. 24580 S
533 male 31.00 0 0 244270 S
534 male 18.00 0 0 349912 S
535 male 24.50 0 0 342826 S
536 female 18.00 0 0 4138 S
537 female 43.00 1 6 CA 2144 S
538 male 36.00 0 1 PC 17755 C
539 male 27.00 0 0 PC 17572 C
540 male 20.00 0 0 6563 S
541 male 14.00 5 2 CA 2144 S
542 male 60.00 1 1 29750 S
543 male 25.00 1 2 SC/Paris 2123 C
544 male 14.00 4 1 3101295 S
545 male 19.00 0 0 349228 S
546 male 18.00 0 0 350036 S
547 female 15.00 0 1 24160 S
548 male 31.00 1 0 17474 S
549 female 4.00 0 1 349256 C
550 male 25.00 0 0 2672 C
551 male 60.00 0 0 113800 S
552 male 52.00 0 0 248731 S
553 male 44.00 0 0 363592 S
554 male 49.00 1 1 17421 C
555 male 42.00 0 0 348121 S
556 female 18.00 1 0 PC 17757 C
557 male 35.00 0 0 PC 17475 S
558 female 18.00 0 1 2691 C
559 male 25.00 0 0 36864 Q
560 male 26.00 1 0 350025 S
561 male 39.00 0 0 250655 S
562 female 45.00 0 0 223596 S
563 male 42.00 0 0 PC 17476 S
564 female 22.00 0 0 113781 S
565 female 24.00 0 0 PC 17482 C
566 male 48.00 1 0 19996 S
567 male 29.00 0 0 7545 S
568 male 52.00 0 0 250647 S
569 male 19.00 0 0 348124 S
570 female 38.00 0 0 PC 17757 C
571 female 27.00 0 0 34218 S
572 male 33.00 0 0 347062 S
573 female 6.00 0 1 248727 S
574 male 17.00 1 0 350048 S
575 male 34.00 0 0 12233 S
576 male 50.00 0 0 250643 S
577 male 27.00 1 0 113806 S
578 male 20.00 0 0 315094 S
579 female 30.00 3 0 31027 S
580 male 25.00 1 0 236853 S
581 female 25.00 1 0 STON/O2. 3101271 S
582 female 29.00 0 0 24160 S
583 male 11.00 0 0 2699 C
584 male 23.00 0 0 28425 S
585 male 23.00 0 0 233639 S
586 male 28.50 0 0 54636 S
587 female 48.00 1 3 W./C. 6608 S
588 male 35.00 0 0 PC 17755 C
589 male 36.00 1 0 19877 S
590 female 21.00 2 2 PC 17608 C
591 male 24.00 1 0 376566 S
592 male 31.00 0 0 STON/O 2. 3101288 S
593 male 70.00 1 1 WE/P 5735 S
594 male 16.00 1 1 C.A. 2673 S
595 female 30.00 0 0 250648 S
596 male 19.00 1 0 113773 S
597 male 31.00 0 0 335097 Q
598 female 4.00 1 1 29103 S
599 male 6.00 0 1 392096 S
600 male 33.00 0 0 345780 S
601 male 23.00 0 0 349204 S
602 female 48.00 1 2 220845 S
603 male 0.67 1 1 250649 S
604 male 28.00 0 0 350042 S
605 male 18.00 0 0 29108 S
606 male 34.00 0 0 363294 S
607 female 33.00 0 0 110152 S
608 male 41.00 0 0 SOTON/O2 3101272 S
609 male 20.00 0 0 2663 C
610 female 36.00 1 2 113760 S
611 male 16.00 0 0 347074 S
612 female 51.00 1 0 13502 S
613 female 30.50 0 0 364850 Q
614 male 32.00 0 0 8471 S
615 male 24.00 0 0 345781 S
616 male 48.00 0 0 350047 S
617 female 57.00 0 0 S.O./P.P. 3 S
618 female 54.00 1 3 29105 S
619 male 18.00 0 0 347078 S
620 female 5.00 0 0 364516 S
621 female 43.00 0 1 24160 S
622 female 13.00 0 0 2687 C
623 female 17.00 1 0 17474 S
624 male 29.00 0 0 113501 S
625 male 25.00 0 0 SOTON/O.Q. 3101312 S
626 male 25.00 0 0 374887 S
627 female 18.00 0 0 3101265 S
628 male 8.00 4 1 382652 Q
629 male 1.00 1 2 C.A. 2315 S
630 male 46.00 0 0 PC 17593 C
631 male 16.00 0 0 239865 S
632 male 25.00 0 0 349203 S
633 male 39.00 0 0 28213 S
634 female 49.00 0 0 17465 S
635 female 31.00 0 0 349244 S
636 male 30.00 0 0 2685 C
637 female 30.00 1 1 345773 S
638 male 34.00 0 0 250647 S
639 female 31.00 1 1 C.A. 31921 S
640 male 11.00 1 2 113760 S
641 male 0.42 0 1 2625 C
642 male 27.00 0 0 347089 S
643 male 31.00 0 0 347063 S
644 male 39.00 0 0 112050 S
645 female 18.00 0 0 347087 S
646 male 39.00 0 0 248723 S
647 female 33.00 1 0 113806 S
648 male 26.00 0 0 3474 S
649 male 39.00 0 0 A/4 48871 S
650 male 35.00 0 0 28206 S
651 female 6.00 4 2 347082 S
652 male 30.50 0 0 364499 S
653 female 23.00 0 0 STON/O2. 3101290 S
654 male 31.00 1 1 S.C./PARIS 2079 C
655 male 43.00 0 0 C 7075 S
656 male 10.00 3 2 347088 S
657 female 52.00 1 1 12749 S
658 male 27.00 0 0 315098 S
659 male 38.00 0 0 19972 S
660 female 27.00 0 1 392096 S
661 male 2.00 4 1 3101295 S
662 male 1.00 0 2 S.C./PARIS 2079 C
663 female 62.00 0 0 113572 <NA>
664 female 15.00 1 0 2659 C
665 male 0.83 1 1 29106 S
666 male 23.00 0 0 347468 S
667 male 18.00 0 0 2223 S
668 female 39.00 1 1 PC 17756 C
669 male 21.00 0 0 315097 S
670 male 32.00 0 0 1601 S
671 male 20.00 0 0 SOTON/O2 3101287 S
672 male 16.00 0 0 S.O./P.P. 3 S
673 female 30.00 0 0 113798 C
674 male 34.50 0 0 2683 C
675 male 17.00 0 0 315090 S
676 male 42.00 0 0 C.A. 5547 S
677 male 35.00 0 0 349213 C
678 male 28.00 0 1 248727 S
679 male 4.00 4 2 347082 S
680 male 74.00 0 0 347060 S
681 female 9.00 1 1 2678 C
682 female 16.00 0 1 PC 17592 S
683 female 44.00 1 0 244252 S
684 female 18.00 0 1 392091 S
685 female 45.00 1 1 36928 S
686 male 51.00 0 0 113055 S
687 female 24.00 0 3 2666 C
688 male 41.00 2 0 350026 S
689 male 21.00 1 0 28134 S
690 female 48.00 0 0 17466 S
691 male 24.00 0 0 233866 S
692 female 42.00 0 0 236852 S
693 female 27.00 1 0 SC/PARIS 2149 C
694 male 31.00 0 0 PC 17590 S
695 male 4.00 1 1 347742 S
696 male 26.00 0 0 349248 S
697 female 47.00 1 1 11751 S
698 male 33.00 0 0 695 S
699 male 47.00 0 0 345765 S
700 female 28.00 1 0 P/PP 3381 C
701 female 15.00 0 0 2667 C
702 male 20.00 0 0 7534 S
703 male 19.00 0 0 349212 S
704 female 56.00 0 1 11767 C
705 female 25.00 0 1 230433 S
706 male 33.00 0 0 349257 S
707 female 22.00 0 0 7552 S
708 male 28.00 0 0 C.A./SOTON 34068 S
709 male 25.00 0 0 SOTON/OQ 392076 S
710 female 39.00 0 5 382652 Q
711 male 27.00 0 0 211536 S
712 female 19.00 0 0 112053 S
713 male 26.00 0 0 111369 C
714 male 32.00 0 0 370376 Q
Renommer l’une des colonnes du dataframe df_museum
séparer les noms, prénoms et civilité dans la colonne Noms
La fonction mutate de dplyr (en bonus La fonction separate de tidyr et la fonction str_remove de stringr)
library(dplyr) # Pour la manipulation de données (ajout/suppression de colonnes, etc.)
library(stringr) # Pour les opérations sur les chaînes de caractères (suppression, séparation, etc.)
library(tidyr) # Pour la manipulation des données (séparation de colonnes, etc.)
Name_without_title <- str_remove(df2$Name, "Mr. | Ms. | Rev.| Mrs. | Master. | Miss.") #Suppression des titres dans les noms
df2 <- df2 %>%
mutate(Name_without_title, .after = Name) # Ajoute une nouvelle colonne et la place juste après la colonne Name
df3 <- df2 %>%
separate(Name_without_title, sep="," , into = c("family_name", "first_names"), remove = FALSE) # Divise la colonne Name_without_title en deux nouvelles colonnes, remove = FALSE conserve la colonne originale
head(df3,30)Avoir une liste de tous les titres et civilités utilisées
library(stringr) # comporte la fonction *str_split_fixed*
library(tidyr) # comporte la fonction *separate*
df_titles <- separate(df1, Name, into = c('First_name', 'Name'), sep = c(", "))
df_titles <- data.frame(str_split_fixed(df_titles$Name, ' ', 6))
unique(df_titles$X1) [1] "Mr." "Mrs." "Miss." "Master." "Don." "Rev."
[7] "Dr." "Mme." "Ms." "Major." "Lady." "Sir."
[13] "Mlle." "Col." "Capt." "the" "Jonkheer."
En utilisant la fonction readr::parse_number, on ne va conserver que des nombres dans deux colonnes séparées “lon” et “lat” Le contenu de la colonne coord (Point(-6.92809 37.21148)) doit être réparti en deux colonnes lon et lat comportant chacune le contenu -6.92809 et 37.21148 Séparer la colonne coord en deux colonnes : longitude (“lon”) et latitude (“lat”)
Dans le code ci-dessous, ajouter la ligne qui commence par separate (on se débarrasse de coord au passage)
Renommer l’une des colonnes du dataframe df_museum
regrouper les données et faire des tableaux croisés dynamiques
regrouper les données et faire des tableaux croisés dynamiques
# A tibble: 6 × 3
# Groups: Pclass [3]
Pclass Survived number_deceased
<int> <int> <int>
1 1 0 64
2 1 1 122
3 2 0 90
4 2 1 83
5 3 0 270
6 3 1 85
produire des graphiques à partir des données
A l’aide du paquet ggplot2
library(ggplot2)
ggplot(deceased_by_class,
aes(x = Pclass, y = number_deceased, fill = factor(Survived))) + # Définition des axes et des variables à représenter
geom_col() + # Type de réprésentation
labs(x = "Class",
y = "Passengers",
fill = "Survived") # Légende
ggsave("../data/processed/titanic_plot.png", width = 10, height = 8, dpi = 300) # sauvegarde du graphique en pngproduire des graphiques à partir des données
A l’aide du paquet ggplot2
Produire des cartes à partir de données (au moyen du paquet sf et ggplot2)
Rien à faire pour cette slide. aller à la suivante
Voici comment cette carte est générée
library(sf)
library(ggplot2)
library(ggspatial)
library(geometry)
library(prettymapr)
library(viridis) # ajouter des couleurs au graphique
# Convert to sf object
carte <- st_as_sf(df3_museum,
coords = c("lon_number", "lat_number"),
crs = 4326) # 4326 correspond au système de référence de coordonnées (en anglais crs) lié au fonds de carte osm
ggplot() + # comme pour un graphique en barres, on utilise le paquet ggplot la fonction annotation_map_tile du paquet sf
annotation_map_tile(type = "osm") + # permet de choisir un fonds de carte il faut ajouter le package ggspatial pour choisir le fonds de carte libre d'OpenStreetMap
# assigne aux valeurs présentes dans visits une gamme de couleur (le paquet viridis permet d'obtenir davantage de couelurs)
geom_sf(aes(size = visits, color = visits),
data = carte) +
scale_size(range = c(2, 10), # Ajuste le rayon des cercles et l'écart entre ces rayons entre les valeurs les plus hautes et
name = "Visits") + # les valeurs les plus basses
scale_color_viridis(option = "plasma",
name = "Nombre de visites") +
labs(title = "Quels musées reçoivent le plus de visites", # titre et sous-titre du graphique
subtitle = "données issues du fichier museum.csv") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "bottom") # emplacement de la légendeCC-by:4.0 Damien Belvèze