Programación en R: uso de paquetes de R

Name: Programación en R: uso de paquetes de R
Author: David Christensen

Amplíe sus conocimientos aprendiendo a usar paquetes

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Curso: bajo demanda

Hola, mi nombre es David Christensen, y en estos lecciones, aprenderá cómo instalar y usar paquetes en R. En esta lección, le mostraré cómo instalar paquetes desde la Red Integral de Archivos R, o CRAN. R es un lenguaje altamente extensible, con muchos paquetes. ya creado para manejar casi cualquier situación de datos que usted Poder imaginar. Hemos estado trabajando principalmente con las funciones básicas de R, pero ahora realmente podemos empezar a hacer algunas cosas interesantes con paquetes. Antes de poder utilizar un paquete, debemos instalarlo. Prácticamente todos los paquetes que instale provendrán del Red integral de archivos R, o CRAN. Puedes ver todos los paquetes disponibles visitando cran.rproject.org, luego haciendo clic en Paquetes disponibles, y luego haciendo clic en Tabla de paquetes disponibles. Esto le mostrará todos los paquetes disponibles dentro de CRAN. Vamos a demostrar cómo instalar algunos populares paquetes. Si desea ver una lista de otros paquetes populares, intente buscando en un navegador web los mejores paquetes de R. Para instalar un paquete desde CRAN, podemos usar la función Instalar paquetes. Entonces escribiré InstallPackages, y entre paréntesis, Necesitamos escribir el nombre del paquete que queremos instalar. Instalemos el paquete dplyr. dplyr es un paquete de datos muy popular y fácil de usar manipulación. Ejecutemos la función para instalar dplyr. Observe que cuando ejecutamos la función, recibimos una advertencia que dice que se requiere rtools para crear paquetes R, pero actualmente no está instalado. Es posible instalar paquetes sin rtools. Sin embargo, si queremos construirlos en nuestra máquina, necesitamos Primero instale el software rtools. Sigamos adelante e instalemos rtools en esta máquina. Para instalar rtools, regresaremos a cran.rproject.org. La dirección específica en el sitio web de rproject es la siguiente: papelera, ventanas de barra diagonal, herramientas de barra diagonal. Luego haré clic en la versión de rtools que sea apropiada. para mi instalación de R. Para mí, esto es rtools 4 .2. Entonces haré clic en rtools 4 .2. Luego haré clic en el instalador de rtools 4 .2 para comenzar la descarga. Una vez que se completa la descarga, puede abrir el instalador. Voy a aceptar la ubicación de instalación predeterminada y configuración por defecto. Esperaré a que se complete la instalación. Una vez completada la instalación, puede eliminar el archivo de instalación. Regresemos a RStudio e intentemos descargar otro paquete. Esta vez instalaré el paquete tidyr. Entonces comenzaremos con la función InstallPackages. Y entre paréntesis pondré tidyr. Genial, el paquete tidyr ya está instalado. Observe que esta vez no recibimos un error que indique que herramientas necesarias. Si por alguna razón necesitamos eliminar un paquete, podemos usar la función eliminar paquetes, colocando el nombre del paquete entre paréntesis. Gracias por ver. Estén atentos al próximo video donde les mostraré cómo instalar paquetes desde GitHub.

Principiante Proveedor : David Christensen 6 lecciones · 27m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese

Descripción del curso

En estas lecciones, aprenderá a descargar e instalar paquetes desde CRAN y GitHub y las diferencias entre ambos. Aprenderá por qué estos recursos son esenciales a medida que comience su viaje en la programación en R. También aprenderá a utilizar funciones de paquetes externos para la manipulación de datos, específicamente el popular paquete dplyr. Este potente paquete ampliará en gran medida su capacidad para tener el control total de sus datos y obtener resultados significativos para una amplia variedad de casos de uso.

También le presentaremos las funciones de pivote de tidyr, como pivot_wider() y las funciones unnest como separate_rows(). Estas son potentes herramientas para la manipulación de datos y lo ayudarán a organizar sus datos de manera más eficaz. Al final de estas lecciones, tendrá una comprensión total de cómo usar paquetes externos en R y debe ser capaz de manipular y organizar datos de manera efectiva mediante funciones externas.

Lo que aprenderás

Descargar e instalar paquetes de R desde CRAN y GitHub, y distinguir entre las dos fuentes
Usar funciones de paquetes externos para manipulación de datos con el paquete dplyr
Aplicar funciones de pivote de tidyr como pivot_wider() para remodelar datos
Usar funciones de desanidación como separate_rows() en tidyr para organizar datos
Manipular y organizar datos efectivamente usando funciones de paquetes externos en R

Puntos clave

CRAN y GitHub son recursos esenciales para descargar e instalar paquetes mientras comienza la programación en R.
El paquete dplyr expande su capacidad para tomar control total de sus datos en una amplia variedad de casos de uso.
tidyr proporciona funciones de pivote como pivot_wider() y funciones de desanidación como separate_rows() para remodelar datos.
Al final de las lecciones, tendrá una comprensión integral de cómo usar paquetes externos en R.
Las funciones de paquetes externos le permiten manipular y organizar datos de manera más efectiva.

Preguntas frecuentes

¿Qué cubre este curso?

Cubre cómo descargar e instalar paquetes desde CRAN y GitHub, las diferencias entre los dos, el uso de funciones de paquetes externos para manipulación de datos con dplyr y el uso de funciones de pivote de tidyr como pivot_wider() y funciones de desanidación como separate_rows().

¿Para quién es este curso?

Es para quienes comienzan su viaje en programación de R y desean usar paquetes externos para manipular y organizar datos.

¿Qué habilidades ganaré?

Ganará habilidades en R (Lenguaje de Programación), RStudio, Tidyr, el Paquete Knitr y paquetes estadísticos, y podrá manipular y organizar datos efectivamente usando funciones externas.

¿Qué paquetes se enseñan en este curso?

El curso se enfoca en dplyr para manipulación de datos y tidyr para remodelar datos con funciones de pivote como pivot_wider() y funciones de desanidación como separate_rows().

¿Qué temas incluyen las lecciones?

Las lecciones incluyen instalar paquetes desde CRAN y desde GitHub, trabajar con funciones de paquetes externos, una introducción a dplyr en dos partes e introducción a tidyr.