Top 7 biblioteci R în știința datelor pe care ar trebui să le utilizați acum

Publicat: 2020-02-12

Când vine vorba de alegerea bibliotecilor și pachetelor pentru Data Science, Python este primul nume care îmi vine în minte. Cu toate acestea, există un alt limbaj care a devenit un element de bază favorit pentru comunitatea Data Science - limbajul de programare R. Aflați cât de important este Python și R pentru comunitatea științei datelor.

R este un limbaj de programare, una dintre cele mai solicitate limbi de învățat în 2020. Deoarece a fost conceput cu accent pe calculul statistic, interfața și structura sa sunt foarte potrivite pentru sarcinile de calcul statistice și științifice. Motivul din spatele popularității în creștere a lui R este că are o sintaxă ușor de înțeles și este echipat cu fantasticul instrument RStudio și cu numeroase pachete R. Aceste pachete R pentru Data Science pot fi utilizate pentru a efectua diverse sarcini Data Science (ML), inclusiv manipularea datelor, vizualizarea datelor, construirea de modele și multe altele.

Fără alte prelungiri, să aruncăm o privire la unele dintre cele mai bune pachete R pentru Data Science!

Cuprins

Cele mai bune biblioteci R pentru știința datelor

1. Dplyr

Dplyr este o bibliotecă R care este cea mai potrivită pentru manipularea datelor. Încorporează cinci funcții care vă permit să rezolvați unele dintre cele mai comune provocări de manipulare a datelor. Aceste cinci funcții sunt:

  • mutate() – Este folosit pentru a adăuga variabile noi care sunt funcții ale variabilelor existente
  • select() – Este folosit pentru a alege variabile după numele lor.
  • filter() - Este folosit pentru a alege cazuri pe baza valorilor lor.
  • summarise() – Este folosit pentru a reduce mai multe valori într-un singur rezumat.
  • arrange() – Este folosit pentru modificarea ordinii/secvenței rândurilor

Aceste cinci funcții sunt tot ce aveți nevoie pentru a efectua o mare parte a sarcinilor de manipulare a datelor. Cu Dplyr, puteți utiliza același cod R pentru a lucra cu cadre de date locale și, de asemenea, cu tabele de baze de date la distanță.

2. ggplot2

ggplot2 este un instrument R conceput în mod explicit pentru a crea grafică prin implementarea standardelor The Grammar of Graphics. Cu ggplot2, puteți produce vizualizări grafice de înaltă calitate prin exprimarea relațiilor dintre atributele datelor și reprezentarea lor grafică.

Tot ce trebuie să faceți este să introduceți datele în sistemul ggplot2 și să-i comandați cum să faceți variabile pentru estetică și ce primitive grafice să utilizați - ggplot2 se va ocupa de orice altceva.

În timp ce instrumentul este încărcat cu o serie de funcții intuitive și este relativ ușor de utilizat, puteți oricând să apelați la comunitatea RStudio și la Stack Overflow pentru a căuta ajutor pentru orice probleme și probleme cu ggplot2. Aflați mai multe despre vizualizarea datelor în limbajul de programare R.

3. Esquisse

Esquisse este un alt instrument excelent de vizualizare a datelor în R. Este probabil cel mai simplu și mai simplu instrument de vizualizare care aduce una dintre cele mai bune caracteristici ale Tableau la R – faimosul drag and drop!

Esquisse este construit pe sistemul ggplot2. Deci, puteți explora cu ușurință datele în mediul Esquisse prin generarea de grafice ggplot2. În plus, puteți lansa funcția de completare Esquisse prin meniul RStudio. Cu ggplot2, crearea de diagrame este mult mai ușoară, deoarece nu trebuie să scrieți cod elaborat. Puteți crea orice tipare de vizualizare, de la grafice cu bare și curbe, la diagrame de împrăștiere și histograme și, de asemenea, să exportați graficul sau să preluați codul care generează graficul.

4. MLR

Dacă sunteți în căutarea unui instrument R pentru sarcini de învățare automată, MLR este doar instrumentul de care aveți nevoie. Acest pachet R a fost construit în mod explicit pentru Machine Learning. Prin urmare, include aproape toți algoritmii de învățare automată esențiali de care aveți nevoie pentru a efectua o gamă largă de sarcini ML.

Cadrul MLR oferă metode supravegheate precum clasificarea, regresia și analiza de supraviețuire, împreună cu metodele corespunzătoare de evaluare și optimizare, precum și metode nesupravegheate, cum ar fi gruparea. Structura sa este astfel încât să o puteți extinde singur sau să vă abateți de la metodele de confort implementate și să vă construiți propriile experimente sau algoritmi complexe.

5. Strălucitor

Dacă îți dorești colaborarea, Shiny este pachetul R pentru tine. Shiny reunește puterea de calcul a lui R și interactivitatea web-ului modern. Cea mai bună parte – aplicațiile strălucitoare sunt ușor de scris și dezvoltat, deoarece nu aveți nevoie de abilități speciale de dezvoltare web.

Shiny vă permite să interacționați și să comunicați cu echipa dvs. pe aceeași platformă pentru o mai mare transparență și colaborare. Este instrumentul perfect pentru construirea de aplicații web interactive direct din R. Puteți fie găzdui aplicații autonome pe o pagină web, fie le puteți încorpora în documentele R Markdown. Nu doar atât, Shiny vă permite și să creați tablouri de bord interactive. Este dotat cu o gamă largă de widget-uri de intrare încorporate. Odată ce aplicațiile dvs. Shiny sunt create, le puteți extinde folosind widget-uri html, teme CSS și acțiuni JavaScript.

6. Lubrifiat

Lubridate este o bibliotecă incredibilă de date R. Scopul principal al acestui pachet special este de a face rezolvarea cu date, ore și intervale de timp rapid și ușor. Are o sintaxă consistentă și memorabilă, care face ca lucrul cu datele să fie foarte rapid și eficient. Orice lucru care are legătură cu aritmetica datelor, puteți realiza asta cu ușurință cu Lubridate.

Lubridate permite analizarea ușoară și rapidă a date-orelor și oferă funcții simple pentru a obține și a seta componente ale unei date-ora, cum ar fi year(), month(), day(), hour(), minute() și secund() . Lubridate poate extinde, de asemenea, tipul de operații matematice pe care le puteți efectua cu obiecte dată-oră prin introducerea a trei noi clase de interval de timp:

  • Durate – Măsoară intervalul exact de timp dintre două puncte
  • Perioade – Poate urmări cu precizie orele ceasului în ciuda anilor bisecți, a secundelor bisecte și a orei de vară
  • Intervale – Este un rezumat proteic al informațiilor de timp dintre două puncte.

Obțineți cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Alăturați-vă programelor noastre Executive PG, Programelor de certificate avansate sau Programelor de master pentru a vă accelera cariera.

7. RCrawler

RCrawler este o bibliotecă R folosită în principal pentru accesarea cu crawlere pe web pe domenii și scraping de conținut. Poate accesa cu crawlere, analiza, stoca pagini, extrage conținut și poate produce date care pot fi implementate direct pentru aplicațiile de extragere a conținutului web. Un lucru de reținut atunci când utilizați acest instrument este că, deoarece procesul unei operațiuni de crawling este efectuat de mai multe procese sau noduri simultane în paralel, este mai bine să utilizați versiunea pe 64 de biți a lui R.

Cu Rcrawler, puteți studia structura site-ului web prin construirea unei reprezentări în rețea a hyperlinkurilor interne și externe ale unui site (noduri și margini).

Concluzie

Acestea sunt 7 biblioteci R excepționale pentru Data Science. Cu toate acestea, există multe, multe alte biblioteci R care servesc altor scopuri de știință a datelor, inclusiv Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl și DataScienceR, pentru a numi câteva.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma noastră PG în știința datelor, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

O bibliotecă și un pachet în R sunt două lucruri diferite?

Pachetul nu este altceva decât un spațiu de nume. În cadrul pachetului, există sub-pachete. Biblioteca conține o colecție de capabilități de cod asociate care vă permit să faceți o varietate de activități fără a fi nevoie să scrieți propriul cod. Un pachet este o colecție de funcții R, date și cod generat în limbajul de programare R. Biblioteca este locul unde sunt păstrate pachetele.

De ce este Dplyr considerat o bibliotecă R foarte utilă?

Pachetul Dplyr este o modalitate excelentă de a vă îmbunătăți fluxul de lucru. Facilitează analiza și manipularea datelor prin accelerarea, curățarea și simplificarea procesului. Dplyr este mult mai rapid decât alte funcții, mai tradiționale. Accesul direct la bazele de date externe și analiza acestora simplifică procesarea unor cantități uriașe de date. Putem evita aglomerarea spațiului nostru de lucru cu obiecte intermediare utilizând înlănțuirea funcțiilor. Codul este simplu de scris și de înțeles. Sintaxa este de asemenea simplă.

Ce este lattice în limbajul de programare R?

Inspirat de grafica Trellis, Lattice este o soluție puternică și elegantă de vizualizare a datelor la nivel înalt pentru R. Este construită având în vedere datele multivariate și permite condiționarea simplă pentru a genera diagrame „multiple mici”. Lattice este capabil să facă față celor mai multe cerințe grafice convenționale, fiind în același timp suficient de flexibil pentru a îndeplini majoritatea cerințelor nestandard.