R ist die Sprache der Datenwissenschaft, die ein umfangreiches Paketsortiment umfasst. Diese Pakete sprechen verschiedene Regionen an, die R für ihre Datenzwecke verwenden. CRAN verfügt über 10.000 Pakete, was es zu einem Ozean an statistischer Arbeit der Superlative macht. Es gibt viele Pakete in R, aber wir werden das Wichtigste besprechen.

Es gibt einige am häufigsten verwendete und beliebte Pakete:

1) es gibt

Das Wort „Tidr“ kommt vom Wort „tidy“, was „klar“ bedeutet. Also die Lasst uns Das Paket wird verwendet, um die Daten „aufgeräumt“ zu machen. Dieses Paket funktioniert gut mit dplyr. Dieses Paket ist eine Weiterentwicklung des reshape2-Pakets.

2) ggplot2

Mit R können wir Grafiken deklarativ erstellen. R liefert die ggplot Paket für diesen Zweck. Dieses Paket ist für seine eleganten und hochwertigen Grafiken bekannt, was es von anderen Visualisierungspaketen unterscheidet.

3) ggraph

R bietet eine Erweiterung von ggplot, bekannt als ggraph . Die Begrenzung von ggplot ist die Abhängigkeit von tabellarischen Daten in ggraph beseitigt.

4) dplyr

R ermöglicht uns die Durchführung von Datenverarbeitung und Datenanalyse. R liefert die dplyr Bibliothek zu diesem Zweck. Diese Bibliothek ermöglicht mehrere Funktionen für den Datenrahmen in R.

5) ordentlichquant

Tidyquant ist ein Finanzpaket, das zur Durchführung quantitativer Finanzanalysen verwendet wird. Dieses Paket ergänzt die Tidyverse Universe als Finanzpaket, das zum Importieren, Analysieren und Visualisieren der Daten dient.

6) Dygraphen

Das Dygraphs-Paket bietet eine Schnittstelle zur Haupt-JavaScript-Bibliothek, die wir für die Diagrammerstellung verwenden können. Dieses Paket wird im Wesentlichen zum Plotten von Zeitreihendaten in R verwendet.

7) Broschüre

Zum Erstellen einer interaktiven Visualisierung bietet R die Flugblatt Paket. Dieses Paket ist eine Open-Source-JavaScript-Bibliothek. Die weltweit beliebtesten Websites wie die New York Times, Github und Flicker usw. verwenden Broschüren. Das Faltblattpaket erleichtert die Interaktion mit diesen Websites.

8) ggmap

Zur Abgrenzung der räumlichen Visualisierung dient die ggmap Paket verwendet wird. Es handelt sich um ein Kartierungspaket, das aus verschiedenen Tools zur Geolokalisierung und Routenplanung besteht.

9) Kleber

R liefert die Kleber Paket zur Durchführung der Datenverarbeitungsoperationen. Dieses Paket wird zum Auswerten von R-Ausdrücken verwendet, die in der Zeichenfolge vorhanden sind.

10) glänzend

R ermöglicht uns die Entwicklung interaktiver und ästhetisch ansprechender Web-Apps durch die Bereitstellung von a glänzend Paket. Dieses Paket stellt verschiedene Erweiterungen mit HTML-Widgets, CSS und JavaScript bereit.

11) Handlung

Das Plotly-Paket bietet interaktive und hochwertige Online-Grafiken. Dieses Paket erweitert die JavaScript-Bibliothek -plotly.js .

12) Ordnungstext

Der Ordnungstext Das Paket bietet verschiedene Funktionen des Text Mining für die Textverarbeitung und die Durchführung von Analysen mithilfe von ggplot, dplyr und anderen verschiedenen Tools.

13) stringr

Das stringr-Paket bietet Einfachheit und Konsistenz bei der Verwendung von Wrappern für die ' Zeichenfolge ' Paket. Das stringi-Paket erleichtert gängige String-Operationen.

14) umformen2

Dieses Paket erleichtert die flexible Reorganisation und Aggregation von Daten mithilfe der Funktionen „melt()“ und „decast()“.

15) Dichromat

Das R-Dichromat-Paket wird verwendet, um Rot-Grün- oder Blau-Grün-Kontraste aus den Farben zu entfernen.

16) verdauen

Das Digest-Paket wird für die Erstellung kryptografischer Hash-Objekte von R-Funktionen verwendet.

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17) MASSE

Der MASSE Das Paket bietet eine große Anzahl statistischer Funktionen. Es stellt Datensätze bereit, die in Verbindung mit dem Buch „Modern Applied Statistics with S.“ stehen.

18) Caret

R ermöglicht uns die Durchführung von Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben durch die Bereitstellung des Caret-Pakets. CaretEnsemble ist eine Funktion von Caret, die für die Kombination verschiedener Modelle verwendet wird.

19) e1071

Der e1071 Die Bibliothek bietet nützliche Funktionen, die für die Datenanalyse unerlässlich sind, wie Naive Bayes, Fourier-Transformationen, SVMs, Clustering und andere verschiedene Funktionen.

20) sentimentr

Das Sentiment-Paket stellt Funktionen zur Durchführung einer Sentiment-Analyse zur Verfügung. Es wird verwendet, um die Textpolarität auf Satzebene zu berechnen und eine Aggregation nach Zeilen oder Gruppierungsvariablen durchzuführen.