In diesem Artikel werden wir die Liste einiger wichtiger Pakete in R durchgehen. Wir werden die beliebtesten und am häufigsten verwendeten Pakete diskutieren. Diese Pakete haben keine Rangfolge, sondern sind aufgrund ihrer Funktionalitäten und vielfältigen Operationen Teil dieses Artikels.
R ist die Lingua franca der Datenwissenschaft, die ein riesiges Repository von Paketen umfasst. Diese Pakete richten sich an verschiedene Bereiche, die R für ihre Datenzwecke nutzen. Es gibt 10.000 Pakete in CRAN, was es zu einem Ozean von essentiellen statistischen Funktionen macht. Es ist zwar nicht möglich, in diesem Artikel jedes einzelne Paket zu nennen, aber wir werden unser Bestes tun, um die beliebtesten und am häufigsten verwendeten Pakete in R aufzuführen.
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Liste der Pakete in R
Die Liste der wichtigsten Pakete in der Programmiersprache R lautet wie folgt:
tidyr
Wie der Name schon sagt, verwenden wir tidyr, um die Daten ‚aufzuräumen‘. Es funktioniert gut mit dplyr. Es ist im Grunde eine Weiterentwicklung des reshape2-Pakets, das wir später besprechen werden.
Warten Sie! Lernen Sie zunächst, wie man Pakete in der R-Programmierung installiert und verwendet
ggplot2
Mit ggplot2 können Sie Grafiken deklarativ erstellen. ggplot2 ist berühmt für seine eleganten und hochwertigen Grafiken, die es von anderen Visualisierungspaketen abhebt.
ggraph
ggraph ist eine Erweiterung von ggplot2. Sie hebt die Beschränkung von ggplot2 auf, nämlich die Abhängigkeit von tabellarischen Daten.
dplyr
Wir verwenden diese Bibliothek für die Datenverarbeitung und Datenanalyse. Die dplyr-Bibliothek ermöglicht mehrere Funktionen für die Datenrahmen in R.
Lassen Sie uns das Konzept der R-Datenrahmenoperationen überarbeiten
tidyquant
tidyquant ist ein Finanzpaket, das für die Durchführung quantitativer Finanzanalysen verwendet wird. Es ergänzt das tidyverse-Universum als Finanzpaket. Wir können es zum Importieren, Analysieren und Visualisieren von Daten verwenden.
dygraphs
Das dygraphs-Paket in R bietet eine Schnittstelle zur Haupt-JavaScript-Bibliothek, die wir für die Erstellung von Diagrammen verwenden können. Es wird vor allem für das Plotten von Zeitreihendaten in R verwendet.
leaflet
Das leaflet ist eine Open-Source-JavaScript-Bibliothek zur Erstellung interaktiver Visualisierungen. Beliebte Webseiten wie die New York Times, Flickr, Github, etc. nutzen leaflet. Das R-Paket von leaflet macht es einfach, damit zu interagieren.
Alle essentiellen JavaScript-Bibliotheken, die man kennen muss!
ggmap
Das ist ein Mapping-Paket, das zur Darstellung von räumlichen Visualisierungen verwendet wird. Es besteht auch aus verschiedenen Werkzeugen für Geolocation und Routing.
glue
Die Entwickler haben dieses Paket für die Durchführung der Operation des Datenwrangling gemacht. Wir verwenden dieses Paket für die Auswertung von R-Ausdrücken, die innerhalb der Zeichenkette vorhanden sind.
shiny
Mit Hilfe von shiny können Sie interaktive und ästhetisch ansprechende Webanwendungen mit R entwickeln. Es bietet auch verschiedene Erweiterungen mit CSS, HTML-Widgets und JavaScript.
plotly
Das R-Paket ‚plotly‘ bietet interaktive und hochwertige Online-Grafiken. Es baut auf der JavaScript-Bibliothek -plotly.js auf.
tidytext
Dieses Paket bietet verschiedene Funktionen des Textmineings für die Textverarbeitung und die Durchführung von Stimmungsanalysen durch ‚dplyr‘, ‚ggplot‘ und andere verschiedene Werkzeuge.
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stringr
Dieses Paket bietet konsistente und einfach zu verwendende Wrapper für das ’stringi‘-Paket, das gängige String-Operationen erleichtert.
reshape2
Dieses Paket erleichtert die flexible Umstrukturierung und Aggregation von Daten mit den Funktionen melt() und decast().
dichromat
Das R-Paket dichromat dient zur Entfernung von Rot-Grün- oder Blau-Grün-Kontrasten aus den Farben.
digest
Wir nutzen das digest-Paket zur Erstellung von kryptographischen Hash-Objekten von R-Funktionen.
MASS
MASS bietet eine große Anzahl von statistischen Funktionen. Es stellt Datensätze zur Verfügung, die in Verbindung mit dem Buch „Modern Applied Statistics with S“ stehen.
caret
Das Paket caret stellt Funktionen zur Durchführung von Klassifikations- und Regressionsaufgaben zur Verfügung. CaretEnsemble, eine Funktion von caret, dient der Kombination verschiedener Modelle.
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e1071
Diese Bibliothek bietet nützliche Funktionen, die für die Datenanalyse unerlässlich sind, wie Fourier-Transformationen, Naive Bayes, Clustering, SVMs und andere verschiedene Funktionen.
sentimentr
Dieses Paket bietet Funktionen für die Durchführung von Stimmungsanalysen. Es berechnet die Textpolarität auf Satzebene und führt eine Aggregation nach Zeilen oder Gruppierungsvariablen durch.
Zusammenfassung
Im obigen Artikel sind wir die Liste der beliebtesten Pakete in R durchgegangen. Wir haben verschiedene Bibliotheken besprochen, die wir für die Datenverarbeitung, Analyse und Visualisierung verwenden. R ist eine sich ständig weiterentwickelnde Sprache, die sich in der Data-Science-Branche einen festen Platz geschaffen hat. Wir hoffen, dass Ihnen die Lektüre dieses Artikels gefallen hat. Wenn wir ein Paket ausgelassen haben, das Sie für wichtig halten, kommentieren Sie es bitte.
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