Top 7 R-Bibliotheken in Data Science, die Sie jetzt verwenden sollten

Wenn es um die Auswahl von Bibliotheken und Paketen für Data Science geht, ist Python der erste Name, der einem in den Sinn kommt. Es gibt jedoch eine andere Sprache, die zu einem beliebten Grundnahrungsmittel der Data Science-Community geworden ist – die Programmiersprache R. Erfahren Sie, wie wichtig Python & R für die Data-Science-Community sind.

R ist eine Programmiersprache, eine der am meisten nachgefragten Sprachen, die es im Jahr 2020 zu lernen gilt. Da sie mit Schwerpunkt auf statistischer Berechnung entwickelt wurde, eignen sich ihre Schnittstelle und Struktur hervorragend für statistische und wissenschaftliche Berechnungsaufgaben. Der Grund für die zunehmende Popularität von R ist, dass es eine leicht verständliche Syntax hat und mit dem fantastischen RStudio-Tool und zahlreichen R-Paketen ausgestattet ist. Diese R-Pakete für Data Science können verwendet werden, um verschiedene Data Science (ML)-Aufgaben auszuführen, darunter Datenmanipulation, Datenvisualisierung, Modellerstellung und vieles mehr.

Werfen wir ohne weiteres einen Blick auf einige der besten R-Pakete für Data Science!

Beste R-Bibliotheken für Data Science

1. Dplyr

Dplyr ist eine R-Bibliothek, die sich am besten für die Datenmanipulation eignet. Es enthält fünf Funktionen, mit denen Sie einige der häufigsten Herausforderungen bei der Datenmanipulation lösen können. Diese fünf Funktionen sind:

• mutate() – Es wird verwendet, um neue Variablen hinzuzufügen, die Funktionen bestehender Variablen sind
• select() – Es wird verwendet, um Variablen nach ihren Namen auszuwählen.
• filter()- Es wird verwendet, um Fälle basierend auf ihren Werten auszuwählen.
• summarise() – Es wird verwendet, um mehrere Werte in einer einzigen Zusammenfassung zu reduzieren.
• Arrange() – Es wird verwendet, um die Reihenfolge/Reihenfolge der Zeilen zu ändern

Diese fünf Funktionen sind alles, was Sie brauchen, um eine Vielzahl von Datenbearbeitungsaufgaben durchzuführen. Mit Dplyr können Sie denselben R-Code verwenden, um mit lokalen Datenrahmen und auch mit entfernten Datenbanktabellen zu arbeiten.

2. ggplot2

ggplot2 ist ein R-Tool, das explizit zum Erstellen von Grafiken entwickelt wurde, indem es die Standards von The Grammar of Graphics implementiert. Mit ggplot2 können Sie hochwertige grafische Visualisierungen erstellen, indem Sie Beziehungen zwischen den Datenattributen und ihrer grafischen Darstellung ausdrücken.

Alles, was Sie tun müssen, ist, die Daten in das ggplot2-System einzuspeisen und ihm zu befehlen, wie es Variablen zu Ästhetik macht und welche grafischen Primitive verwendet werden sollen – ggplot2 kümmert sich um alles andere.

Während das Tool mit einer Vielzahl intuitiver Funktionen ausgestattet ist und relativ einfach zu bedienen ist, können Sie jederzeit auf die RStudio-Community und Stack Overflow zurückgreifen, um Hilfe bei Problemen mit ggplot2 zu erhalten. Erfahren Sie mehr über die Datenvisualisierung in der Programmiersprache R.

3. Esquise

Esquisse ist ein weiteres hervorragendes Datenvisualisierungstool in R. Es ist wahrscheinlich das einfachste und unkomplizierteste Visualisierungstool, das eine der besten Funktionen von Tableau in R bringt – das berühmte Drag & Drop!

Esquisse baut auf dem ggplot2-System auf. So können Sie die Daten in der Esquisse-Umgebung einfach untersuchen, indem Sie ggplot2-Diagramme generieren. Außerdem können Sie die Esquisse-Add-In-Funktion über das RStudio-Menü starten. Mit ggplot2 ist das Erstellen von Plots viel einfacher, da Sie keinen aufwändigen Code schreiben müssen. Sie können beliebige Visualisierungsmuster erstellen, von Balkendiagrammen und Kurven bis hin zu Streudiagrammen und Histogrammen, und auch das Diagramm exportieren oder den Code abrufen, der das Diagramm generiert.

4. MLR

Wenn Sie nach einem R-Tool für Machine-Learning-Aufgaben suchen, ist MLR genau das richtige Tool für Sie. Dieses R-Paket wurde explizit für maschinelles Lernen erstellt. Daher enthält es fast alle wesentlichen Algorithmen für maschinelles Lernen, die Sie zum Ausführen einer Vielzahl von ML-Aufgaben benötigen.

Das MLR-Framework bietet überwachte Methoden wie Klassifikation, Regression und Überlebensanalyse mit den entsprechenden Bewertungs- und Optimierungsmethoden sowie unüberwachte Methoden wie Clustering. Seine Struktur ist so, dass Sie es entweder selbst erweitern oder von den implementierten Komfortmethoden abweichen und Ihre eigenen komplexen Experimente oder Algorithmen konstruieren können.

5. Glänzend

Wenn Sie Zusammenarbeit wünschen, ist Shiny das R-Paket für Sie. Shiny vereint die Rechenleistung von R und die Interaktivität des modernen Webs. Das Beste daran – Shiny-Apps sind einfach zu schreiben und zu entwickeln, da Sie keine speziellen Webentwicklungsfähigkeiten benötigen.

Mit Shiny können Sie mit Ihrem Team auf derselben Plattform interagieren und kommunizieren, um mehr Transparenz und Zusammenarbeit zu erreichen. Es ist das perfekte Tool zum Erstellen interaktiver Web-Apps direkt aus R. Sie können entweder eigenständige Apps auf einer Webseite hosten oder sie in R Markdown-Dokumente einbetten. Darüber hinaus können Sie mit Shiny auch interaktive Dashboards erstellen. Es ist vollgepackt mit einer großen Auswahl an integrierten Eingabe-Widgets. Sobald Ihre Shiny-Apps erstellt sind, können Sie sie mit HTML-Widgets, CSS-Designs und JavaScript-Aktionen erweitern.

6. Schmieren

Lubridate ist eine unglaubliche R-Bibliothek zur Datenverarbeitung. Das Hauptziel dieses speziellen Pakets ist es, den Umgang mit Datumsangaben und Zeitspannen schnell und einfach zu machen. Es hat eine konsistente und einprägsame Syntax, die das Arbeiten mit Datumsangaben super schnell und effizient macht. Alles, was mit Datenarithmetik zu tun hat, können Sie mit Lubridate ganz einfach erledigen.

Lubridate ermöglicht ein einfaches und schnelles Parsen von Datums- und Uhrzeitangaben und bietet einfache Funktionen zum Abrufen und Festlegen von Komponenten einer Datums-/Uhrzeit wie year(), month(), day(), hour(), minute() und second() . Lubridate kann auch die Art der mathematischen Operationen erweitern, die Sie mit Datums-/Uhrzeitobjekten durchführen können, indem drei neue Zeitspannenklassen eingeführt werden:

• Dauer – Misst die genaue Zeitspanne zwischen zwei Punkten
• Perioden – Es kann Uhrzeiten trotz Schaltjahren, Schaltsekunden und Sommerzeit genau verfolgen
• Intervalle – Es ist eine proteische Zusammenfassung der Zeitinformationen zwischen zwei Punkten.

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7. RCrawler

RCrawler ist eine R-Bibliothek, die hauptsächlich für domänenbasiertes Web-Crawling und Content-Scraping verwendet wird. Es kann Seiten crawlen, parsen, speichern, Inhalte extrahieren und Daten produzieren, die direkt für Web-Content-Mining-Anwendungen implementiert werden können. Eine Sache, die Sie bei der Verwendung dieses Tools beachten sollten, ist, dass es besser ist, die 64-Bit-Version von R zu verwenden, da der Prozess eines Crawling-Vorgangs von mehreren gleichzeitigen Prozessen oder Knoten parallel ausgeführt wird.

Mit Rcrawler können Sie die Website-Struktur untersuchen, indem Sie eine Netzwerkdarstellung der internen und externen Hyperlinks (Knoten und Kanten) einer Website erstellen.

Fazit

Dies sind 7 außergewöhnliche R-Bibliotheken für Data Science. Es gibt jedoch viele, viele andere R-Bibliotheken, die anderen datenwissenschaftlichen Zwecken dienen, darunter Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl und DataScienceR, um nur einige zu nennen.

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