Если вы программист или аналитик данных и хотите расширить свои навыки, то изучение языка программирования R должно быть на первом месте в вашем списке. R — мощный и универсальный язык, широко используемый в области анализа данных, статистики и машинного обучения. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы R, которые помогут вам лучше владеть языком. Итак, берите кофе, садитесь поудобнее и приступим!
- Манипулирование данными с помощью dplyr:
Один из самых популярных пакетов в R — dplyr, который предоставляет набор функций для эффективного манипулирования данными. С помощью dplyr вы можете с легкостью фильтровать, упорядочивать, изменять и суммировать данные. Вот пример, демонстрирующий некоторые его функциональные возможности:
library(dplyr)
# Filter rows based on a condition
filtered_data <- filter(data, condition)
# Arrange rows based on a variable
arranged_data <- arrange(data, variable)
# Add a new column to the data
mutated_data <- mutate(data, new_column = expression)
# Summarize data using grouping variables
summarized_data <- data %>%
group_by(grouping_variable) %>%
summarise(summary_variable = summarise_expression)- Визуализация данных с помощью ggplot2:
Визуализация данных — важнейшая часть анализа данных, а ggplot2 — это популярный пакет в R для создания потрясающих и информативных визуализаций. Вот пример того, как можно создать точечную диаграмму с помощью ggplot2:
library(ggplot2)
# Create a scatter plot
ggplot(data, aes(x = variable1, y = variable2)) +
geom_point()- Построение моделей машинного обучения с помощью курсора.
Если вы интересуетесь машинным обучением, пакет Caret в R предоставляет унифицированный интерфейс для построения и оценки прогнозных моделей. Вот пример, демонстрирующий, как обучить модель случайного леса с помощью курсора:
library(caret)
# Train a random forest model
model <- train(target_variable ~ ., data = training_data, method = "rf")
# Make predictions on new data
predictions <- predict(model, new_data)- Парсинг веб-сайтов с помощью rvest:
Иногда вам может потребоваться извлечь данные с веб-сайтов для анализа. Пакет rvest в R позволяет парсить веб-страницы и извлекать нужную информацию. Вот пример, показывающий, как извлечь таблицу с веб-страницы:
library(rvest)
# Scrape a table from a webpage
url <- "https://www.example.com"
table <- url %>%
read_html() %>%
html_table()В этой статье мы рассмотрели лишь несколько примеров из множества методов и пакетов, доступных в R для манипулирования данными, визуализации, машинного обучения и очистки веб-страниц. Освоив эти методы, вы будете хорошо подготовлены к решению широкого спектра задач анализа данных с использованием R. Итак, начните изучать, экспериментировать и получать удовольствие от программирования с помощью R!