Neste artigo, vamos percorrer a lista de alguns pacotes importantes do R. Vamos discutir os pacotes mais populares e comumente usados. Estes pacotes não têm rankings em nenhuma ordem mas são parte deste artigo devido às suas funcionalidades e operações diversas.
R é a lingua franca da Data Science que compreende um repositório massivo de pacotes. Estes pacotes apelam para vários campos que fazem uso de R para seus propósitos de dados. Existem 10.000 pacotes no CRAN, tornando-o um oceano de funções estatísticas quintessenciais. Embora não seja possível nomear cada pacote neste artigo, faremos o nosso melhor para incluir os pacotes mais populares e comumente usados em R.
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Lista de Pacotes em R
A lista dos principais pacotes em linguagem de programação R é a seguinte:
tidyr
Como o nome sugere, nós usamos tidyr para tornar os dados ‘arrumados’. Ele funciona bem com o dplyr. Isto é basicamente uma evolução do pacote reshape2 que discutiremos mais tarde.
Espere! Primeiro, aprenda a Instalar e Usar Pacotes em Programação R
ggplot2
Com o ggplot2, você pode criar gráficos declarativamente. O ggplot2 é famoso por seus gráficos elegantes e de qualidade que o diferencia de outros pacotes de visualização.
ggraph
ggraph é uma extensão do ggplot2. Ele tira a limitação do ggplot2, ou seja, sua dependência de dados tabulares.
dplyr
Utilizamos esta biblioteca para a realização de discussão e análise de dados. A biblioteca dplyr facilita várias funções para os quadros de dados em R.
Vamos rever o conceito de R Data Frame Operations
tidyquant
tidyquant é um pacote financeiro que é usado para realizar análises financeiras quantitativas. Ele se acrescenta ao universo arrumado como um pacote financeiro. Podemos usá-lo para importar, analisar e visualizar os dados.
dygraphs
O pacote de dygraphs em R fornece uma interface para a principal biblioteca JavaScript que podemos usar para gráficos. Ela é especialmente usada para plotar dados da série temporal em R.
folheto
O folheto é uma biblioteca JavaScript de código aberto para a criação de visualizações interativas. Sites populares como o New York Times, Flickr, Github, etc. usam folheto. A embalagem R do folheto facilita a interação com ele.
Todas as bibliotecas JavaScript essenciais que você deve conhecer!
ggmap
Esta é uma embalagem de mapeamento que é usada para delinear visualizações espaciais. Ele também consiste de várias ferramentas para geolocalização e roteamento.
cola
Os desenvolvedores fizeram este pacote para realizar a operação de manipulação de dados. Nós usamos este pacote para avaliar as expressões R que estão presentes dentro da string.
shiny
Com a ajuda do shiny, você pode desenvolver aplicativos web interativos e esteticamente agradáveis usando R. Ele também fornece várias extensões com CSS, widgets HTML e JavaScript.
plotly
O pacote R ‘plotly’ fornece gráficos interativos e de qualidade online. Ele se estende sobre a biblioteca JavaScript -plotly.js.
tidytext
Este pacote fornece várias funções de mineração de texto para processamento de texto e análise de sentimentos através de ‘dplyr’, ‘ggplot’ e outras ferramentas diversas.
Explorar o Projeto de Ciência de Dados sobre Análise de Sentimentos em R
stringr
Este pacote fornece envoltórios consistentes e simples de usar para o pacote ‘stringi’, o que facilita operações de string comuns.
reshape2
Este pacote facilita a reestruturação flexível e agregação de dados usando as funções melt() e decast().
dichromat
O pacote R dichromat é para remover os contrastes vermelho-verde ou azul-verde das cores.
digest
Fazemos uso do pacote digest para a criação de objetos de hash criptográficos das funções R.
MASS
MASS fornece um grande número de funções estatísticas. Ele fornece conjuntos de dados que estão em conjunto com o livro “Modern Applied Statistics with S”.
caret
O pacote caret fornece funções para realizar tarefas de classificação e regressão. CaretEnsemble, uma característica do caret é para a combinação de diferentes modelos.
Você deve conhecer a Classificação na Programação R antes de prosseguir adiante
e1071
Esta biblioteca fornece funções úteis que são essenciais para a análise de dados como Fourier Transforms, Naive Bayes, Clustering, SVMs e outras funções diversas.
sentimentr
Este pacote fornece funções para a realização de análise de sentimentos. Ele calcula a polaridade do texto no nível da frase e executa a agregação por linhas ou variáveis de agrupamento.
Summary
No artigo acima, passamos pela lista dos pacotes mais populares do R. Discutimos várias bibliotecas que utilizamos para a discussão, análise e visualização de dados. R é uma linguagem em constante evolução que tem criado sua base na indústria de Ciência de Dados. Esperamos que tenha gostado de ler este artigo. Se nós perdemos algum pacote que você considera importante, não deixe de comentar.
O próximo passo no nosso Tutorial R DataFlair Series – Statistics and R Programming