Lathundar till R: Rstudio, dataimport, grafik, bearbetning av data, funktioner, Markdown
R är sannolikt den mest sofistikerade mjukvaran för analys, visualisering och presentation av data. R är en fullfjädrad plattform med vilken man kan genomföra allt ifrån enkla beräkningar till avancerad machine learning och artificiell intelligens (AI). För den som arbetar med, eller avser arbeta med, analys och presentation av data är R sannolikt det bästa alternativet, även om Python kommit allt närmare Rs nivå på senare år.
Eftersom många upplever R som ett tämligen svårt språk så har utvecklaren Hadley Wickham och Rstudio tog fram tidyverse som är en samling med flera paket, vilka underlättar arbetet i R avsevärt. I tidyverse ingår exempelvis ggplot2, dplyr, tidyr och purrr. Dessa paket har specifika syften och det är enormt värdefullt att gå igenom paketen för att lära sig använda funktionerna. För att underlätta detta har Rstudio tagit fram lathundar för respektive paket och dessa lathundar presenteras här nedan
Lathund för användning av Rstudio
Rstudio är den mest använda mjukvaran för den som vill arbeta med R. I Rstudio finns alla verktyg som behövs för att arbeta med R, oavsett vad syftet är.
Importera data till R med readr och omforma data med tidyr
readr. För att omforma data så att det kan bearbetas används tidyr.
Transformera data med dplyr
Hantera datum och tid i R med lubridate
Med lubridate underlättas hantering av datum, tid, tidszoner och tidsintervaller i R.
Hantera strängar med stringr
stringr ger dig alla verktyg för att hantera strängar i R.stringr innehåller funktioner för att hanterar regular expressions (regex), vilket är funktioner som används för att hitta, beskriva och matcha strängar och mönster (variabler som består av tecken).
Skapa grafik, grafer och visualiseringar: ggplot2
Tillämpa funktioner med purrr
Med purrr blir det lättare att arbeta med listor och funktioner. purrr används för att manipulera listor samt utföra funktioner iterativt på varje element i en lista eller en vektor. Detta är mycket användbart.
Skriv böcker, kompendier och skapa hemsidor med R Markdown
Ladda ner lathund för R Markdown
Ladda ner lathund för syntax i R Markdown
Skapa interaktiva webbapplikationer med Shiny
Med Shiny kan du skapa interaktiva webbapplikationer (webbappar). Shiny är ett kraftfullt verktyg för detta ändamål. Observera dock att R Markdown numera kan inkludera reaktiva komponenter.
R sparklyr för big data
Med sparklyr underlättas arbete med big data genom koppling till en Apache-server. Med paketet sparklyr kan du koppla upp dig mot en Spark session lokalt eller på distans.
Lathund för deep learning med Keras
Keras implementerar high-level neural networks (neurala nätverk).
