Données en ligne

Une chose formidable avec internet, c’est qu’il y a des données partout. Voici quelques exemples :

Taux des obligations d'État US (sur le site de la Fed).

url <- "collez ce lien entre les guillemets"
X <- read.csv(url, skip = 5, na.string = "ND")
plot(as.Date(X$Time.Period), X$RIFLGFCY10_N.B, type = "l", col = "blue",
      main = "US 10-Yrs Constant Maturity", xlab = "Time",
      ylab = "Yield (%)")

Et vous obtenez :

Évènements climatiques sévères aux US en 2013 (site de la NOAA, attention, c'est du lourd !).

url <- "collez ce lien entre les guillemets"
X <- read.csv(url)

Une table de contingence (mois / type d’évènement) :

mat <- with(X, table(BEGIN_YEARMONTH, EVENT_TYPE))
> mat[, 1:4]
               EVENT_TYPE
BEGIN_YEARMONTH Astronomical Low Tide Avalanche Blizzard Coastal Flood
         201301                     1         4       72             2
         201302                     3         1      344            16
         201303                    10         4      134            41
         201304                     0         4       23             0
         201305                     7         0        0             9
         201306                     0         0        0             0
         201307                     0         1        0             1
         201308                     1         0        0             4
         201309                     1         0        0             2
         201310                     0         3       42             8

Données sur glacier Guoqu au Tibet (toujours sur le site de la NOAA).

url <- "collez ce lien entre les guillemets"
X <- read.table(url, skip = 93, h = T)

Concentration de Sodium (en microgrammes par litre) en fonction de la profondeur (en mètres) :

> plot(X$Depth.m., X$Na.ug.L., type = "b")

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