この記事では、R のいくつかの重要なパッケージのリストについて説明します。 これらのパッケージには順位はありませんが、その機能性と多様な操作のためにこの記事の一部となっています。
Rは、パッケージの大規模なリポジトリで構成されるデータサイエンスの共通語です。 これらのパッケージは、データ目的で R を使用するさまざまな分野にアピールしています。 CRANには10,000のパッケージがあり、統計関数の真髄が詰まった海となっています。 この記事ですべてのパッケージを挙げることはできませんが、R で最も人気があり、一般的に使用されるパッケージを含めるように最善を尽くします。
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List of Packages in R
プログラミング言語Rの主要パッケージのリストは以下の通りです：
tidyr
名前の通り、データを「tidy」するためにtidyrを使用するのです。 dplyrと一緒に使うとうまくいきます。
待って！まずはRプログラミングでパッケージのインストールと利用を学ぶ
ggplot2
ggplot2を使うと、グラフィックを宣言的に作成することができるようになります。 ggplot2 は、他の可視化パッケージとは一線を画す、エレガントで高品質なグラフで有名です。
ggraph
ggraph は ggplot2 の拡張です。
dplyr
私たちはこのライブラリを、データ整理やデータ分析を行うために使用しています。 dplyrライブラリはRのデータフレームのためのいくつかの機能を容易にします。
Rのデータフレーム操作の概念を見直そう
tidyquant
tidyquantは金融パッケージであり、定量金融分析を行うために使用されます。 それは金融パッケージとしてtidyverseユニバースに追加されます。 4599>
dygraphs
Rのdygraphsパッケージは、私たちがチャート作成に使用できるメインのJavaScriptライブラリへのインタフェースを提供するものである。 特に R.
leaflet
リーフレットは、インタラクティブなビジュアライゼーションを作成するためのオープンソースの JavaScript ライブラリである。 New York Times、Flickr、Githubなどの人気サイトがleafletを使用しています。 leafletのRパッケージを使用すると、簡単に対話することができます。
知っておくべき必須JavaScriptライブラリのすべて！
ggmap
これは、空間の視覚化を区切るために使用するマッピング・パッケージです。 また、ジオロケーションとルーティングのためのさまざまなツールで構成されています。
glue
開発者は、データラングリングの操作を実行するためにこのパッケージを作りました。 我々は、文字列内に存在する R 式を評価するためにこのパッケージを使用する。
shiny
shinyの助けを借りて、Rを使用してインタラクティブで美しいウェブアプリケーションを開発することができる。
tidytext
このパッケージは、’dplyr’, ‘ggplot’ と他の雑多なツールによって、単語処理や感情分析を行うためのテキストマイニングの様々な機能を提供します。
Data Science Project on Sentiment Analysis in R
stringr
このパッケージは文字列操作を容易にする ‘stringi’ パッケージの一貫した、使いやすいラッパーを提供しています。
reshape2
このパッケージは melt() と decast() 関数を使って、データの柔軟な再構築と集約を容易にします。
dichromat
R dichromat パッケージは色から赤-緑または青-緑コントラストを除去するためのものです。
digest
R関数の暗号ハッシュオブジェクトを作成するためにdigestパッケージを使用します。
MASS
MASSは多くの統計関数を提供しています。 書籍「Sによる現代応用統計学」と連携したデータセットを提供している。
caret
caretパッケージは、分類と回帰のタスクを実行するための関数を提供する。
You must know about Classification in R Programming before proceed
e1071
このライブラリは、Fourier Transforms, Naive Bayes, Clustering, SVMs and other miscellaneous functionsといったデータ分析に不可欠な便利な関数を提供します。 文レベルでのテキストの極性を計算し、行またはグループ化変数による集計を実行します。
まとめ
上記の記事では、R で最も人気のあるパッケージのリストを調べました。 Rは進化し続ける言語であり、データサイエンス業界においてその足場を築いてきました。 この記事を楽しんで読んでいただけたら幸いです。
RチュートリアルDataFlairシリーズの次のステップ-統計とRプログラミング
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