În acest articol, vom trece în revistă lista unor pachete importante din R. Vom discuta despre pachetele cele mai populare și utilizate în mod obișnuit. Aceste pachete nu au un clasament în nicio ordine, dar fac parte din acest articol datorită funcționalităților și diverselor operații ale acestora.
R este lingua franca a științei datelor care cuprinde un depozit masiv de pachete. Aceste pachete fac apel la diverse domenii care utilizează R în scopuri de date. Există 10.000 de pachete în CRAN, ceea ce face ca acesta să fie un ocean de funcții statistice prin excelență. Deși nu este posibil să numim fiecare pachet în parte în acest articol, vom face tot posibilul să includem cele mai populare și utilizate în mod obișnuit în R.
Rămâneți la curent cu cele mai recente tendințe tehnologice
Alegați-vă la DataFlair pe Telegram!!
Lista pachetelor din R
Lista pachetelor majore din limbajul de programare R este următoarea:
tidyr
Așa cum sugerează și numele, folosim tidyr pentru a face datele „ordonate”. Acesta funcționează bine cu dplyr. Este practic o evoluție a pachetului reshape2, despre care vom discuta mai târziu.
Așteptați! În primul rând, învățați să instalați și să utilizați pachete în programarea R
ggplot2
Cu ggplot2, puteți crea grafice în mod declarativ. ggplot2 este renumit pentru graficele sale elegante și de calitate care îl diferențiază de alte pachete de vizualizare.
ggraph
ggraph este o extensie a ggplot2. Ea înlătură limitarea lui ggplot2, adică dependența sa de datele tabulare.
dplyr
Utilizăm această bibliotecă pentru a realiza manipularea și analiza datelor. Biblioteca dplyr facilitează mai multe funcții pentru cadrele de date în R.
Să revizuim conceptul de R Data Frame Operations
tidyquant
tidyquant este un pachet financiar care este utilizat pentru efectuarea de analize financiare cantitative. Acesta se adaugă la universul tidyverse ca pachet financiar. Îl putem utiliza pentru a importa, analiza și vizualiza datele.
dygraphs
Pachetul dygraphs din R oferă o interfață la biblioteca principală JavaScript pe care o putem utiliza pentru realizarea de grafice. Este folosit în special pentru reprezentarea grafică a datelor din serii de timp în R.
leaflet
Laylet este o bibliotecă JavaScript open-source pentru crearea de vizualizări interactive. Site-uri populare precum New York Times, Flickr, Github, etc. folosesc leaflet. Pachetul R al lui leaflet facilitează interacțiunea cu acesta.
Toate bibliotecile JavaScript esențiale pe care trebuie să le cunoașteți!
ggmap
Este un pachet de cartografiere care este folosit pentru delimitarea vizualizărilor spațiale. De asemenea, este alcătuit din diverse instrumente pentru geolocalizare și rutare.
glue
Dezvoltatorii au realizat acest pachet pentru a efectua operația de wrangling de date. Folosim acest pachet pentru evaluarea expresiilor R care sunt prezente în șirul de caractere.
shiny
Cu ajutorul lui shiny, puteți dezvolta aplicații web interactive și estetice folosind R. De asemenea, oferă diverse extensii cu CSS, widget-uri HTML și JavaScript.
plotly
Pachetul R ‘plotly’ oferă grafice online interactive și de calitate. Acesta se extinde pe biblioteca JavaScript -plotly.js.
tidytext
Acest pachet oferă diverse funcții de minerit de text pentru procesarea cuvintelor și efectuarea de analize de sentiment prin ‘dplyr’, ‘ggplot’ și alte instrumente diverse.
Explorați proiectul Data Science Project on Sentiment Analysis in R
stringr
Acest pachet oferă învelișuri consistente și simplu de utilizat pentru pachetul ‘stringi’ care facilitează operațiile comune cu șiruri de caractere.
reshape2
Acest pachet facilitează restructurarea și agregarea flexibilă a datelor folosind funcțiile melt() și decast().
dichromat
Pachetul R dichromat este pentru eliminarea contrastelor roșu-verde sau albastru-verde din culori.
digest
Ne folosim de pachetul digest pentru crearea de obiecte hash criptografice ale funcțiilor R.
MASS
MASS oferă un număr mare de funcții statistice. Acesta oferă seturi de date care sunt în conjuncție cu cartea „Modern Applied Statistics with S”.
caret
Pachetul caret oferă funcții pentru realizarea sarcinilor de clasificare și regresie. CaretEnsemble, o caracteristică a lui caret este pentru combinarea diferitelor modele.
Trebuie să știți despre clasificare în programarea R înainte de a continua
e1071
Această bibliotecă oferă funcții utile care sunt esențiale pentru analiza datelor, cum ar fi transformările Fourier, Naive Bayes, Clustering, SVM-uri și alte funcții diverse.
sentimentr
Acest pachet oferă funcții pentru efectuarea analizei sentimentelor. Acesta calculează polaritatea textului la nivel de propoziție și efectuează agregarea pe rânduri sau variabile de grupare.
Summary
În articolul de mai sus, am parcurs lista celor mai populare pachete din R. Am discutat despre diverse biblioteci pe care le folosim pentru manipularea, analiza și vizualizarea datelor. R este un limbaj în continuă evoluție care și-a creat un punct de sprijin în industria științei datelor. Sperăm că v-a plăcut să citiți acest articol. Dacă am omis vreun pachet pe care îl considerați important, nu uitați să comentați.
Următorul pas în seria noastră de tutoriale R DataFlair – Statistică și programare R
.