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Fonctions R utiles que vous ne connaissez peut-être pas

Presque tous les utilisateurs de R connaissent les packages populaires tels que dplyr et ggplot2. Mais avec plus de 10 000 packages sur CRAN et encore plus sur GitHub, il n'est pas toujours facile de dénicher des bibliothèques avec d'excellentes fonctions R. L'un des meilleurs moyens de trouver du code R sympa et nouveau pour vous est de voir ce que d'autres utilisateurs ont découvert. Alors, je partage quelques-unes de mes découvertes -- et j'espère que vous partagerez certaines des vôtres en retour ( coordonnées ci-dessous ).

Choisissez une palette ColorBrewer dans une application interactive. Besoin d'un schéma de couleurs pour une carte ou une application ? CouleurBrewer est bien connu comme source de palettes préconfigurées, et le package RColorBrewer les importe dans R. Mais il n'est pas toujours facile de se souvenir de ce qui est disponible. Palette_explorer du package tmaptools crée une application interactive qui vous montre les possibilités.



Tout d'abord, installez tmaptools avec |_+_|, puis chargez tmaptools avec |_+_| et lancez |_+_| (ou, ne chargez pas tmaptools et exécutez |_+_| ). Vous verrez toutes les palettes disponibles comme dans l'image ci-dessus, ainsi que des curseurs pour ajuster les options comme le nombre de couleurs. Il existe également des informations sur la syntaxe de base pour l'utilisation d'un schéma de couleurs sous chaque groupe de palettes.



palette_explorer a également besoin des packages shiny et shinyjs installés afin de générer l'application interactive.

Créez des vecteurs de caractères sans guillemets. Il peut être un peu ennuyeux de tourner manuellement |_+_| dans le |_+_| le format R doit utiliser ce texte comme vecteur de chaînes de caractères.



C'est pour cela que la fonction Cs du package Hmisc a été conçue. Après avoir chargé le package Hmisc,

install.packages('tmaptools')

évaluera la même chose que

library('tmaptools')

Si vous avez déjà ajouté manuellement des guillemets à une longue chaîne de mots, vous apprécierez son élégance. Notez le manque d'espace dans Internet Explorer - les espaces déclencheront la fonction Cs.



Bonus RStudio : Si vous utilisez RStudio, il existe une autre option pour la création élégante de chaînes vectorielles. Création du pro de la sécurité Bob Rudis un complément RStudio qui prend le texte sélectionné séparé par des virgules et ajoute les guillemets et c() nécessaires. Et il peut gérer les espaces. Installez-le avec |_+_| (ce qui signifie que vous avez également besoin du package devtools), et vous verrez Bare Combine comme option dans le menu RStudio Tools > Addins.

.wdtemp

Vous pouvez l'exécuter à partir de ce menu Addins, mais sélectionner du texte, puis quitter votre fenêtre de codage pour accéder au menu Outils> Addins pour sélectionner Bare Combine ne semble pas nécessairement moins lourd que de taper quelques guillemets. Bien mieux pour créer un raccourci clavier personnalisé pour le complément.

Vous pouvez le faire en allant dans Outils > Modifier les raccourcis clavier. Faites défiler vers le bas jusqu'à ce que vous voyiez Bare Combine dans la section Addins - ou recherchez Bare Combine dans la zone de filtre. Double-cliquez dans la zone de raccourci et tapez la ou les frappes que vous souhaitez attribuer au complément (j'ai utilisé |_+_|).

Désormais, chaque fois que vous souhaitez transformer du texte brut séparé par des virgules en un vecteur R de chaînes de caractères, vous pouvez surligner le texte et utiliser vos raccourcis clavier.

Soit dit en passant, les compléments RStudio sont pour la plupart tout simplement R. Si vous souhaitez avoir des raccourcis clavier pour des tâches R comme celle-ci, cela peut valoir la peine apprendre la syntaxe .

Enfin, le |_+_| du package datapasta offre une autre alternative non conventionnelle. Vous pouvez copier une chaîne comme |_+_| dans votre presse-papiers puis exécutez vector_paste(). C'est tout, juste |_+_|, et il convertit le contenu de votre presse-papiers en code R, tel que |_+_|. Cela fonctionne s'il y a des tabulations entre les mots ainsi que des virgules, ou si chaque mot est sur sa propre ligne.

Si vous préférez inclure des données dans votre commande, vous pouvez utiliser vector_paste() avec une syntaxe telle que |_+_| pour générer le code tel que |_+_|. datapasta a une autre fonction intéressante, y compris df_paste(), qui transformera un tableau copié dans votre presse-papiers à partir du Web, d'Excel ou d'une autre source, en code pour générer un bloc de données.

Produire un tableau interactif avec une ligne de code. Peu importe à quel point vous aimez et utilisez la ligne de commande, il est parfois toujours agréable de regarder un tableau de données de type feuille de calcul à analyser, trier et filtrer. RStudio a fourni une vue de base comme celle-ci ; mais pour les grands ensembles de données, j'aime le package DT de RStudio, un wrapper pour la bibliothèque JavaScript DataTables. |_+_| crée un tableau HTML interactif ; |_+_| ajoute une zone de filtre au-dessus de chaque ligne.

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Conversions de fichiers faciles. rio est l'un de mes packages R préférés. Au lieu de se rappeler quelles fonctions utiliser pour importer quels types de fichiers (read.csv? read.table? read_excel?), rio simplifie grandement le processus avec un |_+_| fonction pour quelques dizaines de formats de fichiers. Tant que l'extension de fichier est un format que rio reconnaît, il importera de manière appropriée à partir de fichiers tels que .csv, .json, .xlsx et .html (tableaux). Idem pour rio's |_+_| commande si vous souhaitez enregistrer dans un format de fichier particulier. Mais rio a une troisième fonction majeure : convertir, qui va importer et exporter en une seule étape. Vous avez un fichier Excel d'un million de lignes que vous devez enregistrer au format CSV ? Un tableau HTML que vous souhaitez enregistrer au format JSON ? Utilisez une syntaxe comme |_+_|, où le premier argument est votre fichier existant et le second est votre fichier souhaité avec l'extension souhaitée, et votre fichier sera créé.

Copiez et collez de R dans votre presse-papiers. bonus rio : Vous pouvez copier entre votre presse-papiers et R avec rio. Envoyez des données d'une petite variable R à votre presse-papiers avec |_+_|. L'importation dans le presse-papiers devrait également fonctionner, même si j'ai eu un succès mitigé avec cela.

Importez rapidement des fichiers volumineux et économisez de l'espace. Cela a récemment pris près de 30 secondes lors de la lecture dans une grande feuille de calcul. C'est faisable une fois, mais ennuyeux quand j'ai eu besoin d'y accéder plusieurs fois. Pour économiser de l'espace ainsi que le temps d'attente, le fst package était un excellent choix car il offre une compression ainsi que des performances élevées. Dans mes tests, |_+_| -- compression maximale -- était extrêmement rapide -- et le fichier .fst prenait environ un tiers de l'espace de la feuille de calcul d'origine.

Transformez un bloc de données de nombres en un des pourcentages. Si vous avez un bloc de données avec une colonne de catégories et les autres nombres -- imaginez, disons, un bloc de données montrant les résultats des élections par candidat et circonscription -- le |_+_| calculera tous les pourcentages pour vous. Vous pouvez choisir si le dénominateur de chaque pourcentage doit être additionné par 'row', 'col' ou 'all'. De plus, la fonction suppose automatiquement que la première ligne contient des informations sur la catégorie et les ignore, sans que vous ayez à traiter manuellement une colonne non numérique.

concierge a plusieurs autres fonctions utiles à connaître. |_+_| ajoute une ligne et/ou une colonne de totaux à un bloc de données. |_+_| trouvera les lignes dupliquées dans un bloc de données basé sur une ou plusieurs colonnes. Et, |_+_| prend les noms de colonnes avec des espaces et d'autres caractères non compatibles avec R et les rend compatibles avec R.

table() alternatives. Besoin de calculer des fréquences de variables dans une base de données ? j'aime les concierges fonction tabyl() , qui crée facilement des tableaux croisés avec des nombres et des pourcentages et renvoie un bloc de données.

De plus, le tabyl() du concierge peut être utilisé à la place du table() de la base R, renvoyant utilement une trame de données conventionnelle avec des nombres et des pourcentages.

Quelques fonctions supplémentaires préférées des lecteurs et des réseaux sociaux :

« Je suis un grand fan de xtabs() » pour les tableaux croisés, a posté Timothy Teravainen sur Google+. 'C'est en base R, mais j'ai malheureusement passé des années sans le savoir.'

Le format est |_+_|, qui renverra une table de fréquence avec col1 comme lignes et col2 comme colonnes.

Plus avec des citations. En réponse à la fonction Cs() qui ajoute guillemets, Kwan Lowe a vanté l'utilité de noquote(), qui bandes quotes -- utile pour importer certains types de données dans R. noquote() est une fonction de base R, destinée à faciliter la confusion des variables.

Facteurs de non factorisation. Autre fonction utile : unfactor() dans le paquet d'orgue , qui vise à détecter la classe «réelle» d'une colonne de facteurs de trame de données R, puis à la transformer en variables numériques ou de caractères.

Recherche de texte. Si vous avez utilisé des expressions régulières pour rechercher du texte commençant ou se terminant par une certaine chaîne de caractères, il existe un moyen plus simple. 'startsWith() et endsWith() -- est-ce que je ne les connaissais vraiment pas ?' a tweeté le scientifique des données Jonathan Carroll. 'Ça y est, je suis assis et je lis dox pour chaque fonction #rstats.'

Chargement des packages -- et installation automatique s'ils ne sont pas présents. Pour une recherche reproductible, un script R ne peut pas simplement charger des packages externes - il doit vérifier si ces packages sont chargés sur la machine de l'utilisateur et les installer s'ils ne le sont pas. Il existe plusieurs façons de le faire dans la base R, par exemple en utilisant require() pour vérifier si divers packages se chargent, puis en installant les packages s'ils ne le sont pas. Les paquet pacman simplifie énormément cela. Pour charger les packages et les installer à partir du CRAN s'ils ne sont pas disponibles, la syntaxe est : |_+_|. Il existe également une version p_load_gh() pour les packages sur GitHub. Merci à l'utilisateur de Twitter @Himmie_He pour le pourboire.

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Identifier le répertoire personnel de votre projet. La fonction here() du package here trouve le répertoire de travail d'un projet R en cours. Ceci est particulièrement pratique pour les projets RStudio lorsque a) votre code doit accéder à d'autres répertoires et b) vous souhaitez que ce code fonctionne sur d'autres systèmes avec une structure de répertoires différente. Merci à Jenny Bryan et Hadley Wickham pour cette information via Twitter.

Obtenez les valeurs minimales et maximales avec une seule commande. Besoin de trouver les valeurs minimales et maximales dans un vecteur ? La fonction range() de Base R fait exactement cela, en renvoyant un vecteur à 2 valeurs avec les valeurs les plus basses et les plus élevées. Le fichier d'aide indique que range() fonctionne sur les valeurs numériques et de caractères, mais j'ai également réussi à l'utiliser avec des objets de date.

Extraire ou opérer sur des éléments d'une liste comportant plusieurs couches de profondeur. Ceci est particulièrement utile si vous travaillez avec des données XML ou JSON importées dans R, ou si vous souhaitez opérer sur plusieurs blocs de données mais les garder séparés. Par exemple, ce tâche tweetée par @netzstreuner demandant s'il existait un meilleur moyen d'ajouter une colonne à chaque bloc de données dans une liste de blocs de données structurés de manière identique :

De @netzstreuner sur Twitter

Question de @netzstreuner sur Twitter concernant l'utilisation d'une colonne spécifique dans chaque bloc de données d'une liste

La réponse : la fonction modify_depth() de ronronnement. |_+_| exécutera myfunction() sur chaque élément de mylist au deuxième niveau de cette liste .

C'est pour une liste générique. Spécifiquement pour cette question impliquant un liste des trames de données , mute() de dplyr peut ajouter une nouvelle colonne à une trame de données. Pour faire cela pour un liste de trames de données, vous pouvez combiner mutate() et modify_depth(). Voici ma solution proposée à la question de @netzstreuner :

palette_explorer()

Ce code dit : 'Pour chaque élément situé à deux niveaux de la liste ll, ajoutez une colonne b en calculant si la valeur de la colonne a est divisible par 2 sans reste.'

Filtrez facilement une liste. |_+_| est un moyen très simple de filtrer les trames de données. Avez-vous déjà voulu quelque chose de similaire pour les listes ? Vérifiez le |_+_| du paquet rlist fonction, qui utilise la syntaxe |_+_| comme l'exemple du package de |_+_|.

Obtenir un nombre à partir d'une chaîne. Vous avez des chaînes de caractères qui devraient être des nombres ? lecteur |_+_| peut gérer des formats tels que |_+_| et |_+_|. La professeure de statistiques de l'Université Columbia, Joyce Robbins, a noté sur Twitter que vous voulez juste faire attention aux nombres négatifs avec certains formats. readr inclut d'autres fonctions parse_ pratiques, telles que |_+_|.

Prévisualisez un document R Markdown chaque fois que vous enregistrez. 'Juste un rappel amical que xaringan :::inf_mr() fonctionne sur n'importe quel Rmd, et vous permet de **live** prévisualiser votre RMarkdown dans la visionneuse,' Le scientifique des données Colin Fay a tweeté . Et c'est effectivement le cas. Chaque fois que vous enregistrez, un document sera régénéré automatiquement sans avoir spécifiquement besoin de tricoter ou de rendre.

Vérifiez la saisie de l'utilisateur lors de l'écriture d'une fonction. Base R |_+_| vous permet de saisir un vecteur de valeurs approuvées pour un argument, afin que les utilisateurs sachent qu'ils ont saisi quelque chose qui ne fonctionnera pas au lieu de recevoir un message d'erreur plus générique. Cette astuce vient d'Irene Steves Astuces de programmation fonctionnelle en httr tweeté par @dataandme .

Vous voulez partager vos propres favoris ? Dites-moi via Twitter @sharon000 ou par courriel à sharon_machlis@idg.com .

Pour plus d'informations sur les fonctions R utiles, voir Grands packages R pour l'importation, la discussion et la visualisation de données .