Programação em R: utilização de pacotes R

Name: Programação em R: utilização de pacotes R
Author: David Christensen

Expanda os seus poderes aprendendo a usar pacotes

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Curso: sob demanda

Olá, meu nome é David Christensen, e nestes lições, você aprenderá como instalar e usar pacotes em R. Nesta lição, mostrarei como instalar pacotes do a Comprehensive R Archive Network, ou CRAN. R é uma linguagem altamente extensível, com muitos pacotes já criado para lidar com praticamente qualquer situação de dados que você pode imaginar. Trabalhamos principalmente com as funções básicas do R, mas agora podemos realmente começar a fazer algumas coisas interessantes com pacotes. Antes de podermos usar um pacote, precisamos instalá-lo. Praticamente todos os pacotes que você instalar virão do Rede abrangente de arquivos R, ou CRAN. Você pode ver todos os pacotes disponíveis visitando cran.rproject.org e clicando em Pacotes Disponíveis, e clicando em Tabela de Pacotes Disponíveis. Isso mostrará todos os pacotes disponíveis no CRAN. Vamos demonstrar a instalação de alguns aplicativos populares pacotes. Se você quiser ver uma lista de outros pacotes populares, tente pesquisando em um navegador da web os principais pacotes R. Para instalar um pacote do CRAN, podemos usar a função Instalar pacotes. Então vou digitar InstallPackages, e entre parênteses, precisamos digitar o nome do pacote que queremos instalar. Vamos instalar o pacote dplyr. dplyr é um pacote de dados altamente popular e fácil de usar. manipulação. Vamos executar a função para instalar o dplyr. Observe que quando executamos a função, recebemos um aviso de que diz que o rtools é necessário para construir pacotes R, mas não está instalado atualmente. É possível instalar pacotes sem rtools. No entanto, se quisermos construí-los em nossa máquina, precisamos instale o software rtools primeiro. Vamos instalar o rtools nesta máquina. Para instalar o rtools, voltaremos para cran.rproject.org. O endereço específico no site do rproject é encaminhado barra de lixo, barras de janelas, barras de rtools. Em seguida, clicarei na versão do rtools apropriada para minha instalação R. Para mim, este é o rtools 4 .2. Então clicarei em rtools 4 .2. Em seguida, clicarei no instalador do rtools 4 .2 para iniciar o download. Assim que o download for concluído, você pode abrir o instalador. Vou aceitar o local de instalação padrão e configurações padrão. Vou aguardar a conclusão da instalação. Assim que a instalação for concluída, você pode excluir o arquivo do instalador. Vamos voltar ao RStudio e tentar baixar outro pacote. Desta vez, instalarei o pacote tidyr. Então, começaremos com a função InstallPackages. E entre parênteses colocarei tidyr. Ótimo, o pacote tidyr agora está instalado. Observe que desta vez não recebemos um erro indicando que ferramentas necessárias. Se por algum motivo precisarmos remover um pacote, podemos usar a função remover pacotes, colocando o nome do pacote entre parênteses. Obrigado por assistir. Fique ligado no próximo vídeo onde mostrarei como fazer instale pacotes do GitHub.

Principiante Fornecedor : David Christensen 6 lições · 27m em Árabe, Alemão, Inglês, Espanhol, Francês, Português, Chinese

Descrição do curso

Nestas lições, aprenderá como descarregar e instalar pacotes do CRAN e do GitHub, e as diferenças entre os dois. Aprenderá por que esses recursos são essenciais ao iniciar sua jornada na programação em R. Você também aprenderá como usar funções de pacotes externos para manipulação de dados, especificamente o popular pacote dplyr. Este pacote poderoso irá expandir muito a sua capacidade de assumir o controlo total sobre os seus dados e obter resultados significativos para uma grande variedade de casos de utilização.

Também lhe apresentaremos as funções pivot do tidyr, tais como pivot_wider() e funções unnest como separate_rows(). Estas são ferramentas poderosas para a manipulação de dados e ajudá-lo-ão a organizar os seus dados de forma mais eficaz. No final destas lições, terá uma compreensão abrangente de como utilizar pacotes externos no R e deverá ser capaz de manipular e organizar eficazmente os dados utilizando funções externas.

O Que Você Vai Aprender

Baixar e instalar pacotes R do CRAN e GitHub, e distinguir entre as duas fontes
Usar funções de pacotes externos para manipulação de dados com o pacote dplyr
Aplicar funções de pivô do tidyr como pivot_wider() para remodelar dados
Usar funções de desagrupamento como separate_rows() no tidyr para organizar dados
Manipular e organizar dados efetivamente usando funções de pacotes externos no R

Principais Conclusões

CRAN e GitHub são recursos essenciais para baixar e instalar pacotes conforme você começa a programação em R.
O pacote dplyr expande sua capacidade de assumir controle total sobre seus dados em uma ampla variedade de casos de uso.
tidyr fornece funções de pivô como pivot_wider() e funções de desagrupamento como separate_rows() para remodelar dados.
Ao final das aulas você terá uma compreensão abrangente de como usar pacotes externos em R.
As funções de pacotes externos permitem manipular e organizar dados mais efetivamente.

Perguntas Frequentes

O que este curso cobre?

Ele cobre como baixar e instalar pacotes do CRAN e GitHub, as diferenças entre os dois, usando funções de pacotes externos para manipulação de dados com dplyr e usando funções de pivô do tidyr como pivot_wider() e funções de desagrupamento como separate_rows().

Para quem é este curso?

É para aqueles que estão começando sua jornada na programação R e desejam usar pacotes externos para manipular e organizar dados.

Que habilidades vou ganhar?

Você ganhará habilidades em R (Linguagem de Programação), RStudio, Tidyr, o Pacote Knitr e pacotes estatísticos, e será capaz de manipular e organizar dados efetivamente usando funções externas.

Quais pacotes são ensinados neste curso?

O curso se concentra em dplyr para manipulação de dados e tidyr para remodelar dados com funções de pivô como pivot_wider() e funções de desagrupamento como separate_rows().

Quais tópicos as aulas incluem?

As aulas incluem instalação de pacotes do CRAN e do GitHub, trabalho com funções de pacotes externos, uma introdução ao dplyr em duas partes e uma introdução ao tidyr.