حل جميع مشاكل Windows والبرامج الأخرى

وظائف R مفيدة قد لا تعرفها

يعرف كل مستخدم R تقريبًا عن الحزم الشائعة مثل dplyr و ggplot2. ولكن مع أكثر من 10000 حزمة على CRAN والمزيد على GitHub ، ليس من السهل دائمًا اكتشاف مكتبات ذات وظائف R رائعة. واحدة من أفضل الطرق للعثور على كود R رائع وجديد لك هي معرفة ما اكتشفه useRs الأخرى. لذلك ، أشارك بعضًا من اكتشافاتي - وآمل أن تشارك بعضًا من اكتشافاتك في المقابل ( معلومات الاتصال أدناه ).

اختر لوحة ColorBrewer من تطبيق تفاعلي. هل تحتاج إلى مخطط ألوان لخريطة أو تطبيق؟ اللون معروف جيدًا كمصدر للوحات مكونة مسبقًا ، وتستورد حزمة RColorBrewer تلك اللوحات إلى R. ولكن ليس من السهل دائمًا تذكر ما هو متاح. يقوم palette_explorer من حزمة tmaptools بإنشاء تطبيق تفاعلي يوضح لك الاحتمالات.



أولاً ، قم بتثبيت tmaptools مع install.packages('tmaptools') ، ثم تحميل tmaptools بـ library('tmaptools') وتشغيل palette_explorer() (أو لا تقم بتحميل tmaptools وتشغيل tmaptools::palette_explorer()). سترى جميع اللوحات المتاحة كما في الصورة أعلاه ، بالإضافة إلى أشرطة التمرير لضبط الخيارات مثل عدد الألوان. هناك أيضًا معلومات حول البنية الأساسية لاستخدام نظام ألوان أسفل كل مجموعة من اللوحات.



يحتاج palette_explorer أيضًا إلى تثبيت حزم shinyjs لامعة لإنشاء التطبيق التفاعلي.

إنشاء متجهات شخصية بدون علامات اقتباس. قد يكون الأمر مزعجًا بعض الشيء لتشغيل Firefox, Chrome, Edge, Safari, Internet Explorer, Opera يدويًا في c('Firefox', 'Chrome', 'Edge', 'Safari', 'InternetExplorer', 'Opera') يحتاج التنسيق R إلى استخدام مثل هذا النص كمتجه لسلاسل الأحرف.



هذا ما تم تصميم وظيفة C في حزمة Hmisc للقيام به. بعد تحميل حزمة Hmisc ،

Cs(Firefox, Chrome, Edge, Safari, InternetExplorer, Opera)

سيقيم نفس الشيء

c('Firefox', 'Chrome', 'Edge', 'Safari', 'InternetExplorer', 'Opera')

إذا سبق لك إضافة علامات اقتباس يدويًا إلى سلسلة طويلة من الكلمات ، فستقدر الأناقة. لاحظ عدم وجود مساحة في Internet Explorer - ستؤدي المسافات إلى زيادة وظيفة C.



مكافأة RStudio: إذا كنت تستخدم RStudio ، فهناك خيار آخر لإنشاء سلسلة متجهة أنيقة. تم إنشاء محترف الأمن بوب روديس وظيفة إضافية RStudio يأخذ نصًا محددًا مفصولاً بفواصل ويضيف علامات الاقتباس الضرورية و c (). ويمكنه التعامل مع المساحات. قم بتثبيته باستخدام devtools::install_github('hrbrmstr/hrbraddins') (مما يعني أنك بحاجة إلى حزمة devtools أيضًا) ، وسترى Bare Combine كخيار في قائمة RStudio Tools> Addins.

اكس بوكس ​​اكس بوكس ​​من درامايفر

يمكنك تشغيله من قائمة الوظائف الإضافية ، ولكن تحديد النص ثم ترك نافذة الترميز الخاصة بك للانتقال إلى قائمة الأدوات> الوظائف الإضافية لتحديد Bare Combine لا يبدو بالضرورة أقل تعقيدًا من كتابة بعض علامات الاقتباس. من الأفضل بكثير إنشاء اختصار لوحة مفاتيح مخصص للوظيفة الإضافية.

يمكنك القيام بذلك من خلال الانتقال إلى أدوات> تعديل اختصارات لوحة المفاتيح. قم بالتمرير لأسفل حتى ترى Bare Combine في قسم Addins - أو ابحث عن Bare Combine في مربع التصفية. انقر نقرًا مزدوجًا في منطقة الاختصار واكتب ضغطات المفاتيح التي تريد تعيينها للوظيفة الإضافية (استخدمتها alt-shift-').

الآن ، في أي وقت تريد فيه تحويل نص عادي مفصول بفواصل إلى متجه R لسلاسل الأحرف ، يمكنك تمييز النص واستخدام اختصارات لوحة المفاتيح.

بالمناسبة ، تكون الوظائف الإضافية لـ RStudio في الغالب مجرد R. إذا كنت ترغب في الحصول على اختصارات لوحة المفاتيح لمهام R مثل هذه ، فقد يكون الأمر يستحق تعلم النحو .

أخيرًا ، حزمة datapasta vector_paste() يقدم بديلاً آخر غير تقليدي. يمكنك نسخ سلسلة مثل Firefox, Chrome, Edge, Safari, Internet Explorer, Opera في الحافظة الخاصة بك ثم قم بتشغيل vector_paste (). هذا كل شيء ، فقط vector_paste() ، وهو يحول محتويات الحافظة الخاصة بك إلى كود R ، مثل c('Firefox', 'Chrome', 'Edge', 'Safari', 'Internet Explorer', 'Opera'). يعمل هذا إذا كانت هناك علامات تبويب بين الكلمات بالإضافة إلى الفواصل ، أو إذا كانت كل كلمة في السطر الخاص بها.

إذا كنت تفضل تضمين البيانات في الأمر الخاص بك ، فيمكنك استخدام vector_paste () مع بناء جملة مثل vector_paste('Firefox, Chrome, Safari, Edge') لإنشاء الكود مثل c('Firefox', 'Chrome', 'Safari', 'Edge'). يحتوي datapasta على بعض الوظائف الأنيقة الأخرى ، بما في ذلك df_paste () ، والتي ستحول الجدول المنسوخ إلى الحافظة الخاصة بك من الويب أو Excel أو أي مصدر آخر إلى رمز لإنشاء إطار بيانات.

قم بإنشاء جدول تفاعلي بسطر واحد من التعليمات البرمجية. بغض النظر عن مدى رغبتك في استخدام سطر الأوامر واستخدامه ، لا يزال من الجيد أحيانًا إلقاء نظرة على جدول بيانات يشبه جدول البيانات لمسحها وفرزها وتصفيتها. قدم RStudio عرضًا أساسيًا مثل هذا ؛ ولكن بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة ، أحب حزمة RStudio's DT ، وهي عبارة عن غلاف لمكتبة DataTables JavaScript. DT::datatable(mydf) ينشئ جدول HTML تفاعلي ؛ DT::datatable(mydf, filter = 'top') يضيف مربع تصفية أعلى كل صف.

windows 10 إضافة حساب المسؤول

تحويلات الملفات سهلة. rio هي إحدى حزم R المفضلة لدي. بدلاً من تذكر الوظائف التي يجب استخدامها لاستيراد أنواع الملفات (read.csv؟ read.table؟ read_excel؟) ، يبسط ريو العملية إلى حد كبير باستخدام واحد import وظيفة لبضع عشرات من تنسيقات الملفات. طالما أن امتداد الملف هو تنسيق يتعرف عليه rio ، فسيتم استيراده بشكل مناسب من ملفات مثل .csv و. json و. xlsx و. html (الجداول). نفس الشيء بالنسبة لريو export الأمر إذا كنت ترغب في الحفظ بتنسيق ملف معين. لكن ريو له وظيفة رئيسية ثالثة: التحويل ، والذي سيقوم بالاستيراد والتصدير في خطوة واحدة. هل لديك ملف Excel به مليون صف تحتاج إلى حفظه كملف CSV؟ جدول HTML تريد حفظه بتنسيق JSON؟ استخدم صيغة مثل convert('myfile.xlsx', 'myfile.csv') ، حيث تكون الوسيطة الأولى هي ملفك الحالي والثاني هو الملف الذي تريده بالامتداد المطلوب ، وسيتم إنشاء ملفك.

انسخ والصق من R إلى الحافظة الخاصة بك. مكافأة ريو: يمكنك النسخ بين الحافظة الخاصة بك و R مع ريو. أرسل بعض البيانات من متغير R صغير إلى الحافظة الخاصة بك مع export(myRobject, 'clipboard'). يجب أن يعمل الاستيراد إلى الحافظة أيضًا ، على الرغم من أنني قد حققت نجاحًا مختلطًا مع ذلك.

استيراد الملفات الكبيرة بسرعة وتوفير المساحة. استغرق الأمر مؤخرًا ما يقرب من 30 ثانية عند القراءة في جدول بيانات كبير. يمكن القيام بذلك مرة واحدة ، ولكنه مزعج عندما أحتاج إلى الوصول إليه عدة مرات. لتوفير مساحة وكذلك وقت الانتظار ، فإن fst كانت الحزمة اختيارًا ممتازًا لأنها توفر ضغطًا بالإضافة إلى أداء عالٍ. في اختباري ، write.fst(mydf, 'myfile.fst', 100) - أقصى ضغط - كان سريعًا للغاية - واستغرق ملف .fst حوالي ثلث مساحة جدول البيانات الأصلي.

تحويل إطار بيانات الأرقام إلى واحد من النسب المئوية. إذا كان لديك إطار بيانات به عمود واحد من الفئات والأرقام الباقية - تخيل ، على سبيل المثال ، إطار بيانات يعرض نتائج الانتخابات حسب المرشح والدائرة - حزمة البواب adorn_percentages() سيحسب جميع النسب المئوية لك. يمكنك اختيار ما إذا كان يجب جمع مقام كل نسبة مئوية بواسطة 'صف' أو 'عمود' أو 'الكل'. وتفترض الوظيفة تلقائيًا أن الصف الأول يحتوي على معلومات فئة وتتخطاه ، دون الحاجة إلى التعامل يدويًا مع عمود غير رقمي.

البواب لديه العديد من الوظائف المفيدة الأخرى التي تستحق المعرفة. adorn_totals() يضيف صف الإجماليات و / أو العمود إلى إطار البيانات. get_dupes() سيجد صفوفًا مكررة في إطار بيانات يعتمد على عمود واحد أو أكثر. و clean_names() يأخذ أسماء الأعمدة التي تحتوي على مسافات وأحرف أخرى غير متوافقة مع الحرف R في داخلها ويجعلها متوافقة مع R.

جدول () بدائل. هل تحتاج إلى حساب ترددات المتغيرات في إطار البيانات؟ أنا أحب البواب الدالة tabyl () ، والتي تقوم بإنشاء جداول ترافقية بسهولة بالأعداد والنسب المئوية وإرجاع إطار البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام tabyl () janitor بدلاً من جدول R الأساسي () ، مما يساعد في إرجاع إطار بيانات تقليدي مع التعدادات والنسب المئوية.

بعض الوظائف المفضلة الإضافية من القراء ووسائل التواصل الاجتماعي:

نشر Timothy Teravainen في Google+ 'أنا معجب كبير بـ xtabs ()' للطباعة الجدلية. 'إنها في القاعدة R ، لكنني للأسف قضيت سنوات دون أن أعرف عنها.'

التنسيق هو xtabs(~df$col1 + df$col2) ، والذي سيعيد جدول تكراري مع col1 كالصفوف و col2 كأعمدة.

المزيد مع الاقتباسات. ردا على وظيفة Cs () أن يضيف اقتباسات ، وصف كوان لوي فائدة noquote () ، والتي شرائط علامات الاقتباس - مفيدة في استيراد أنواع معينة من البيانات إلى R. noquote () هي دالة R الأساسية ، تهدف إلى تسهيل مناقشة المتغيرات.

العوامل غير العوملة. وظيفة أخرى مفيدة: uncactor () في حزمة الجهاز ، والتي تهدف إلى الكشف عن الفئة 'الحقيقية' لعمود من العوامل لإطار بيانات R ثم تحويلها إلى متغيرات رقمية أو متغيرات شخصية.

البحث عن النص. إذا كنت تستخدم التعبيرات العادية للبحث عن نص يبدأ أو ينتهي بسلسلة أحرف معينة ، فهناك طريقة أسهل. 'تبدأ بـ () وتنتهي بـ () - ألم أكن أعرف ذلك حقًا؟' غرد عالم البيانات جوناثان كارول. 'هذا كل شيء ، أنا أجلس وأقرأ تعليمات dox لكل وظيفة #rstats.'

تحميل الحزم - والتثبيت التلقائي إذا لم تكن موجودة. للبحث القابل للتكرار ، لا يمكن للبرنامج النصي R ببساطة تحميل حزم خارجية - يجب عليه التحقق مما إذا كانت هذه الحزم قد تم تحميلها على جهاز المستخدم وتثبيتها إذا لم تكن كذلك. هناك عدة طرق للقيام بذلك في القاعدة R ، مثل استخدام تتطلب () للتحقق مما إذا كان يتم تحميل الحزم المختلفة ثم تثبيت الحزم إذا لم تكن كذلك. ال حزمة بكمان يبسط هذا بشكل كبير. لتحميل الحزم وتثبيتها من CRAN إذا لم تكن متوفرة ، يكون بناء الجملة هو: p_load('package1', 'package2', 'package3'). يوجد أيضًا إصدار p_load_gh () للحزم على GitHub. بفضل مستخدم Twitter تضمين التغريدة للحصول على معلومات سرية.

ما هي النغمة الحقيقية على iphone

تحديد الدليل الرئيسي لمشروعك. تبحث وظيفة () هنا في الحزمة عن دليل العمل لمشروع R الحالي. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص لمشاريع RStudio عندما أ) يحتاج الرمز الخاص بك إلى الوصول إلى أدلة أخرى و ب) تريد أن يعمل هذا الرمز على أنظمة أخرى بهيكل دليل مختلف. بفضل جيني بريان وهادلي ويكهام لتلك المعلومات عبر Twitter.

احصل على القيم الدنيا والقصوى بأمر واحد. هل تحتاج إلى إيجاد القيم الدنيا والقصوى في متجه؟ تقوم وظيفة Base R's range () بذلك ، حيث تقوم بإرجاع متجه ذو قيمتين بأدنى وأعلى قيم. يشير ملف المساعدة إلى أن النطاق () يعمل على القيم الرقمية والحرف ، لكنني نجحت أيضًا في استخدامه مع كائنات التاريخ.

استخراج العناصر الموجودة في قائمة والتي تتكون من عدة طبقات عميقة أو العمل عليها. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص إذا كنت تعمل باستخدام بيانات XML أو JSON التي يتم استيرادها إلى R ، أو إذا كنت ترغب في العمل على إطارات بيانات متعددة مع الاحتفاظ بها منفصلة. على سبيل المثال ، هذا تويت المهمة بواسطة netzstreuner السؤال عما إذا كانت هناك طريقة أفضل لإضافة عمود إلى كل إطار بيانات في قائمة إطارات البيانات المنظمة بشكل متماثل:

منnetzstreuner على تويتر

سؤال منnetzstreuner على Twitter حول العمل في عمود معين في كل إطار بيانات داخل قائمة

الإجابة: وظيفة () modification_depth الخاصة بـ purrr. modify_depth(mylist, 2, ~ myfunction) سيتم تشغيل myfunction () على كل عنصر في قائمتي في المستوى الثاني من تلك القائمة .

هذا لقائمة عامة. على وجه التحديد لهذا السؤال الذي يشمل أ قائمة إطارات البيانات ، يمكن أن تضيف طفرة dplyr () عمودًا جديدًا إلى واحد إطار البيانات. للقيام بذلك من أجل أ قائمة من إطارات البيانات ، يمكنك الجمع بين mutate () و edit_depth (). هذا هو الحل الذي أقترحه على سؤال @ netzstreuner:

ll_edited <- modify_depth(ll, 2, ~ mutate(.x, b = a %% 2 == 0))

يقول هذا الرمز: 'لكل عنصر بعمق مستويين في القائمة ll ، أضف عمودًا b لحساب ما إذا كانت القيمة في العمود a قابلة للقسمة على 2 بدون باقي.'

تصفية قائمة بسهولة. dplyr::filter() هي طريقة فائقة السهولة لتصفية إطارات البيانات. هل سبق لك أن أردت شيئًا مشابهًا للقوائم؟ تحقق من حزمة rlist list.filter() دالة ، التي تستخدم بناء الجملة list.filter(mydf, mycondition) مثل مثال الحزمة لـ list.filter(x, type == 'B').

احصل على رقم من سلسلة. هل لديك سلاسل أحرف يجب أن تكون أرقامًا؟ readr's parse_number() يمكنه التعامل مع تنسيقات مثل parse_number('#3') و parse_number('1,012'). لاحظت جويس روبينز ، محاضرة الإحصاء بجامعة كولومبيا ، على تويتر أنك تريد فقط توخي الحذر بشأن الأرقام السالبة بتنسيقات معينة. يتضمن readr دوال parse_ مفيدة أخرى ، مثل parse_time('4:30 pm').

قم بمعاينة مستند R Markdown في كل مرة تقوم فيها بالحفظ. 'مجرد تذكير ودي بأن xaringan ::: inf_mr () يعمل على أي Rmd ، ويسمح لك ** العيش ** بمعاينة RMarkdown الخاص بك في العارض ،' غرد عالم البيانات كولين فاي . وهذا هو الحال بالفعل. في كل مرة تقوم فيها بالحفظ ، سيتم إعادة إنشاء مستند تلقائيًا دون الحاجة إلى الحياكة أو التصيير على وجه التحديد.

تحقق من إدخال المستخدم عند كتابة وظيفة. قاعدة R match.arg() يتيح لك إدخال متجه من القيم المعتمدة لوسيطة ، حتى يعرف المستخدمون أنهم قد أدخلوا شيئًا لا يعمل بدلاً من الحصول على رسالة خطأ عامة. هذا التلميح يأتي من إيرين ستيفز حيل البرمجة الوظيفية في htr تويت من قبل تضمين التغريدة .

هل تريد مشاركة مفضلاتك؟ قل لي عبر Twitter @ sharon000 أو البريد الإلكتروني في sharon_machlis@idg.com .

لمزيد من المعلومات حول وظائف R المفيدة ، راجع حزم R رائعة لاستيراد البيانات والمشاحنات والتصور .