Dans cet article, nous allons parcourir la liste de certains paquets importants de R. Nous discuterons des paquets les plus populaires et les plus utilisés. Ces paquets n’ont pas de classement dans un ordre quelconque mais font partie de cet article en raison de leurs fonctionnalités et de leurs diverses opérations.
R est la lingua franca de la science des données qui comprend un référentiel massif de paquets. Ces paquets font appel à divers domaines qui utilisent R pour leurs données. Il existe 10 000 paquets dans CRAN, ce qui en fait un océan de fonctions statistiques essentielles. Bien qu’il ne soit pas possible de nommer chaque paquet dans cet article, nous ferons de notre mieux pour inclure les paquets les plus populaires et les plus couramment utilisés dans R.
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Liste des packages en R
La liste des principaux packages du langage de programmation R est la suivante :
tidyr
Comme son nom l’indique, nous utilisons tidyr pour rendre les données ‘tidy’. Il fonctionne bien avec dplyr. Il s’agit essentiellement d’une évolution du paquet reshape2 dont nous parlerons plus tard.
Attendez ! D’abord, apprenez à installer et à utiliser des paquets dans la programmation R
ggplot2
Avec ggplot2, vous pouvez créer des graphiques de manière déclarative. ggplot2 est célèbre pour ses graphiques élégants et de qualité qui le distinguent des autres paquets de visualisation.
ggraph
ggraph est une extension de ggplot2. Elle supprime la limitation de ggplot2, c’est-à-dire sa dépendance aux données tabulaires.
dplyr
Nous utilisons cette bibliothèque pour effectuer des manipulations et des analyses de données. La bibliothèque dplyr facilite plusieurs fonctions pour les cadres de données dans R.
Revoyons le concept de R Data Frame Operations
tidyquant
tidyquant est un paquet financier qui est utilisé pour effectuer des analyses financières quantitatives. Il s’ajoute à l’univers tidyverse en tant que package financier. Nous pouvons l’utiliser pour importer, analyser et visualiser les données.
dygraphs
Le paquet dygraphs dans R fournit une interface à la bibliothèque principale JavaScript que nous pouvons utiliser pour les graphiques. Il est particulièrement utilisé pour tracer des données de séries temporelles dans R.
leaflet
Le leaflet est une bibliothèque JavaScript open-source pour créer des visualisations interactives. Des sites web populaires comme le New York Times, Flickr, Github, etc. utilisent leaflet. Le package R de leaflet permet d’interagir facilement avec lui.
Toutes les bibliothèques JavaScript essentielles que vous devez connaître !
ggmap
C’est un package de cartographie qui est utilisé pour délimiter les visualisations spatiales. Il se compose également de divers outils de géolocalisation et de routage.
glue
Les développeurs ont fait ce paquet pour effectuer l’opération de wrangling de données. Nous utilisons ce paquet pour évaluer les expressions R qui sont présentes dans la chaîne de caractères.
shiny
Avec l’aide de shiny, vous pouvez développer des applications web interactives et esthétiques en utilisant R. Il fournit également diverses extensions avec CSS, widgets HTML et JavaScript.
plotly
Le paquet R ‘plotly’ fournit des graphiques interactifs et de qualité en ligne. Il s’étend sur la bibliothèque JavaScript -plotly.js.
tidytext
Ce paquet fournit diverses fonctions de fouille de textes pour le traitement de mots et la réalisation d’analyses de sentiments à travers ‘dplyr’, ‘ggplot’ et d’autres outils divers.
Do explorer le projet de science des données sur l’analyse des sentiments dans R
stringr
Ce paquet fournit des wrappers cohérents et simples à utiliser pour le paquet ‘stringi’ qui facilite les opérations courantes sur les chaînes de caractères.
reshape2
Ce paquet facilite la restructuration et l’agrégation flexibles des données en utilisant les fonctions melt() et decast().
dichromat
Le paquet R dichromat permet de supprimer les contrastes rouge-vert ou bleu-vert des couleurs.
digest
Nous faisons usage du paquet digest pour la création d’objets de hachage cryptographique de fonctions R.
MASS
MASS fournit un grand nombre de fonctions statistiques. Il fournit des jeux de données qui sont en liaison avec le livre « Modern Applied Statistics with S ».
caret
Le paquet caret fournit des fonctions pour effectuer des tâches de classification et de régression. CaretEnsemble, une fonctionnalité de caret est pour la combinaison de différents modèles.
Vous devez connaître la classification en programmation R avant de poursuivre
e1071
Cette bibliothèque fournit des fonctions utiles qui sont essentielles pour l’analyse des données comme les transformées de Fourier, Naive Bayes, Clustering, SVMs et d’autres fonctions diverses.
sentimentr
Ce paquet fournit des fonctions pour effectuer l’analyse des sentiments. Il calcule la polarité du texte au niveau de la phrase et effectue des agrégations par lignes ou variables de regroupement.
Summary
Dans l’article ci-dessus, nous avons parcouru la liste des packages les plus populaires de R. Nous avons discuté des différentes bibliothèques que nous utilisons pour le traitement, l’analyse et la visualisation des données. R est un langage en constante évolution qui a créé son ancrage dans l’industrie de la science des données. Nous espérons que vous avez apprécié la lecture de cet article. Si nous avons omis un paquet que vous considérez comme important, n’hésitez pas à commenter.
La prochaine étape de notre série de tutoriels R DataFlair – Statistiques et programmation R
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