10 სასარგებლო R ფუნქცია, რომელთა შესახებ შეიძლება არ იცოდეთ

R სავსეა მრავალფეროვანი ფუნქციებით. ქვემოთ წარმოგიდგენთ მათგან ათ ყველაზე საინტერესოს, რომელთა შესახებ შესაძლოა ბევრმა არ იცოდეს. სტატია გამოჩნდა მას შემდეგ, რაც აღმოვაჩინე, რომ ჩემი ისტორიები R-ის ზოგიერთი მახასიათებლის შესახებ, რომელსაც ვიყენებ ჩემს ნამუშევრებში, ენთუზიაზმით მიიღეს თანამემამულე პროგრამისტებმა. თუ თქვენ უკვე იცით ყველაფერი ამის შესახებ, მაშინ ბოდიშს გიხდით თქვენი დროის დაკარგვისთვის. ამავდროულად, თუ რაიმე გაქვთ გასაზიარებელი, კომენტარებში გვირჩიეთ რაიმე სასარგებლო.

Skillbox გირჩევთ: პრაქტიკული კურსი "პითონის დეველოპერი".

შეგახსენებთ: "Habr"-ის ყველა მკითხველისთვის - ფასდაკლება 10 რუბლიდან Skillbox-ის ნებისმიერ კურსზე ჩარიცხვისას "Habr" სარეკლამო კოდის გამოყენებით.

გადართვის ფუნქცია

მე ნამდვილად მომწონს switch(). ფაქტობრივად, ეს არის მოსახერხებელი სტენოგრამა if განცხადებისთვის სხვა ცვლადის მნიშვნელობის საფუძველზე მნიშვნელობის არჩევისას. მე ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა, როდესაც ვწერ კოდს, რომელიც საჭიროებს მონაცემთა კონკრეტული ნაკრების ჩატვირთვას წინა შერჩევის საფუძველზე. მაგალითად, თუ თქვენ გაქვთ ცვლადი სახელად ცხოველი და გსურთ აირჩიოთ მონაცემების კონკრეტული ნაკრები იმისდა მიხედვით, არის თუ არა ცხოველი ძაღლი, კატა თუ კურდღელი, დაწერეთ ეს:

მონაცემები < — read.csv(
შეცვლა (ცხოველი,
"dog" = "dogdata.csv",
"cat" = "catdata.csv",
"rabbit" = "rabbitdata.csv")
)

ეს ფუნქცია გამოგადგებათ Shiny აპლიკაციებში, სადაც თქვენ გჭირდებათ სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრების ან გარემოს ფაილების ჩატვირთვა, მენიუს ერთი ან მეტი შეყვანის ელემენტის მიხედვით.

ცხელი კლავიშები RStudio-სთვის

ეს ჰაკი არის არა იმდენად R, არამედ RStudio IDE-სთვის. თუმცა, ცხელი კლავიშები ყოველთვის ძალიან მოსახერხებელია, რაც საშუალებას გაძლევთ დაზოგოთ დრო ტექსტის შეყვანისას. ჩემი ფავორიტია Ctrl+Shift+M %>% ოპერატორისთვის და Alt+- <- ოპერატორისთვის.

ყველა ცხელი კლავიშის სანახავად, უბრალოდ დააჭირეთ Alt+Shift+K RStudio-ში.

flexdashboard პაკეტი

როდესაც თქვენ გჭირდებათ სწრაფად გაუშვათ თქვენი Shiny dashboard, არაფერია უკეთესი, ვიდრე dashboard პაკეტი. ის უზრუნველყოფს HTML მალსახმობებთან მუშაობის შესაძლებლობას, რაც თავის მხრივ აადვილებს და უპრობლემოდ ქმნის გვერდითი ზოლების, სტრიქონების და სვეტების შექმნას. ასევე არის სათაურის ზოლის გამოყენების შესაძლებლობა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ განათავსოთ იგი აპლიკაციის სხვადასხვა გვერდებზე, დატოვოთ ხატები, მალსახმობები Github-ზე, ელექტრონული ფოსტის მისამართები და მრავალი სხვა.

პაკეტი საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ Rmarkdown-ის ფარგლებში, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ განათავსოთ ყველა აპლიკაცია ერთ Rmd ფაილში და არ გაავრცელოთ ისინი სხვადასხვა სერვერებზე და UI ფაილებზე, როგორც ეს კეთდება, მაგალითად, shinydashboard-ის გამოყენებით. მე ვიყენებ flexdashboard-ს, როდესაც მჭირდება მარტივი დაფის პროტოტიპის შექმნა რაიმე რთულზე მუშაობამდე. ეს ფუნქცია საშუალებას გაძლევთ შექმნათ პროტოტიპი ერთი საათის განმავლობაში.

მოითხოვეთ და შეამოწმეთ ფუნქციები R Shiny-ში

R Shiny-ში განვითარება შეიძლება დამაბნეველი იყოს, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც მუდმივად იღებთ უცნაურ შეცდომებს, რაც ართულებს იმის გაგებას, თუ რა ხდება. მაგრამ დროთა განმავლობაში, Shiny ვითარდება და უმჯობესდება, აქ უფრო და უფრო მეტი ფუნქცია ჩნდება, რაც საშუალებას გაძლევთ გაიგოთ შეცდომის მიზეზი. ასე რომ, req() აგვარებს პრობლემას „ჩუმი“ შეცდომით, როდესაც ზოგადად გაუგებარია რა ხდება. ის საშუალებას გაძლევთ აჩვენოთ UI ელემენტები, რომლებიც დაკავშირებულია წინა მოქმედებებთან. ავხსნათ მაგალითით:

output$go_button < — shiny::renderUI({

# მხოლოდ ჩვენების ღილაკი, თუ არჩეულია ცხოველის შეყვანა

მბზინავი::req(შეყვანა$ცხოველი)

# ჩვენების ღილაკი

shiny::actionButton("წადი",
paste ("Conduct", input$animal, "ანალიზი!")
)
})

validate() ამოწმებს ყველაფერს რენდერამდე და გაძლევთ შესაძლებლობას დაბეჭდოთ შეცდომის შეტყობინება - მაგალითად, რომ მომხმარებელმა ატვირთა არასწორი ფაილი:

# მიიღეთ csv შეყვანის ფაილი

inFile < — input$file1
მონაცემები < — inFile$datapath

# გაიტანეთ მაგიდა მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ეს არის ძაღლები

shiny:: renderTable({
# შეამოწმეთ, რომ ეს არის ძაღლის ფაილი და არა კატები ან კურდღლები
მბზინავი::validate(
need("ძაღლის სახელი" %in% colnames(მონაცემები)),
"ძაღლის სახელის სვეტი ვერ მოიძებნა - ჩატვირთეთ სწორი ფაილი?"
)

მონაცემები
})

მეტი ინფორმაცია ყველა ამ მახასიათებლის შესახებ აქ ნახავთ.

შეინახეთ თქვენი რწმუნებათა სიგელები თქვენთვის სისტემის გარემოში

თუ თქვენ გეგმავთ კოდის გაზიარებას, რომელიც მოითხოვს თქვენგან რწმუნებათა სიგელების შეყვანას, გამოიყენეთ სისტემური გარემო, რათა თავიდან აიცილოთ საკუთარი რწმუნებათა სიგელების განთავსება Github-ზე ან სხვა სერვისზე. განლაგების მაგალითი:

Sys.setenv(
DSN = "მონაცემთა_სახელი",
UID = "მომხმარებლის ID",
PASS = "პაროლი"
)

ახლა თქვენ შეგიძლიათ შეხვიდეთ გარემოს ცვლადების გამოყენებით:

db < — DBI::dbConnect(
drv = odbc::odbc(),
dsn = Sys.getenv("DSN"),
uid = Sys.getenv("UID"),
pwd = Sys.getenv ("PASS")
)

კიდევ უფრო მოსახერხებელია (განსაკუთრებით, თუ მონაცემებს ხშირად იყენებთ) მათი დაყენება გარემოს ცვლადებად პირდაპირ ოპერაციულ სისტემაში. ამ შემთხვევაში, ისინი ყოველთვის ხელმისაწვდომი იქნება და არ მოგიწევთ კოდში მათი მითითება.

დალაგების ავტომატიზაცია სტაილერით

Styler-ის პაკეტი დაგეხმარებათ თქვენი კოდის გასუფთავებაში; მას აქვს მრავალი ვარიანტი კოდის სტილის ავტომატურად მოწესრიგებისთვის. ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ არის გაუშვათ styler::style_file() თქვენს პრობლემურ სკრიპტზე. პაკეტი ბევრს გააკეთებს (მაგრამ არა ყველაფერს) წესრიგის აღსადგენად.

R Markdown დოკუმენტების პარამეტრიზაცია

ასე რომ, თქვენ შექმენით შესანიშნავი R Markdown დოკუმენტი, რომელშიც აანალიზებთ სხვადასხვა ფაქტებს ძაღლების შესახებ. შემდეგ კი გგონიათ, რომ უკეთესი იქნება იგივე საქმის გაკეთება, მაგრამ მხოლოდ კატებთან. პრობლემა არ არის, თქვენ შეგიძლიათ ავტომატიზირდეთ კატის ანგარიშების შექმნა მხოლოდ ერთი ბრძანებით. ამისათვის საჭიროა მხოლოდ R markdown დოკუმენტის პარამეტრიზაცია.

ამის გაკეთება შეგიძლიათ მითითებულ დოკუმენტში YAML სათაურის პარამეტრების დაყენებით და შემდეგ მნიშვნელობის პარამეტრების დაყენებით.

— სათაური: „ცხოველთა ანალიზი“
ავტორი: "ქეით მაკნულტი"
თარიღი: "21 წლის 2019 მარტი"
გამომავალი:
html_document:
code_folding: "დამალვა"
პარამეტრები:
ცხოველის_სახელი:
ღირებულება: ძაღლი
არჩევანი:
-ძაღლი
-Კატა
- კურდღელი
სწავლის_წლები:
შეყვანა: სლაიდერი
წთ: 2000
მაქსიმუმ: 2019
ნაბიჯი 1
რაუნდი: 1
სექტემბერი: "
ღირებულება: [2010, 2017] —

ახლა თქვენ შეგიძლიათ დაარეგისტრიროთ ყველა ცვლადი დოკუმენტის კოდში, როგორც params$animal_name და params$years_of_study. შემდეგ ჩვენ გამოვიყენებთ Knit ჩამოსაშლელ მენიუს (ან knit_with_parameters()) და შევძლებთ პარამეტრების არჩევას.

ავლენს

discoverjs არის პაკეტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ შესანიშნავი HTML პრეზენტაციები ჩაშენებული R კოდით, ინტუიციური ნავიგაციისა და სლაიდ მენიუებით. HTML მალსახმობები საშუალებას გაძლევთ სწრაფად შექმნათ ჩადგმული სლაიდების სტრუქტურა სხვადასხვა სტილის ვარიანტებით. ისე, HTML იმუშავებს ნებისმიერ მოწყობილობაზე, ასე რომ, პრეზენტაცია შეიძლება გაიხსნას ყველა ტელეფონზე, ტაბლეტზე ან ლეპტოპზე. ინფორმაციის გამჟღავნების კონფიგურაცია შესაძლებელია პაკეტის დაყენებით და YAML სათაურში დარეკვით. აი მაგალითი:

— სათაური: „ხალხის ანალიტიკის სამყაროს ზღვარზე ექსპორტი“
ავტორი: "ქეით მაკნულტი"
გამომავალი:
discoverjs::revealjs_presentation:
ცენტრი: დიახ
template:starwars.html
თემა: შავი
თარიღი: „HR Analytics Meetup London – 18 მარტი, 2019“
რესურსის_ფაილები:
— darth.png
- deathstar.png
- hanchewy.png
- millennium.png
- r2d2-threepio.png
-starwars.html
-starwars.png
—stormtrooper.png
-

პრეზენტაციის წყარო კოდი გამოქვეყნებულია აქ, და თავადrpubs.com/keithmcnulty/hr_meetup_london'>პრეზენტაცია - აქ.

HTML ტეგები R Shiny-ში

პროგრამისტების უმეტესობა სრულად არ სარგებლობს HTML ტეგებით, რომლებიც R Shiny-ს აქვს. მაგრამ ეს მხოლოდ 110 ტეგია, რაც შესაძლებელს ხდის მოკლე ზარის შექმნას HTML ფუნქციისთვის ან მედიის დაკვრისთვის. მაგალითად, მე ახლახან გამოვიყენე tags$audio „გამარჯვების“ ხმის დასაკრავად, რომელიც აფრთხილებდა მომხმარებელს დავალების შესრულებისას.

პაკეტის დიდება

ამ პაკეტის გამოყენება ძალიან მარტივია, მაგრამ საჭიროა მომხმარებლისთვის ქება. უცნაურად გამოიყურება, მაგრამ მათ ეს ნამდვილად მოსწონთ.

Skillbox გირჩევთ:

• ორწლიანი პრაქტიკული კურსი "მე ვარ ვებ დეველოპერი PRO".
• ონლაინ კურსი "C# დეველოპერი".
• პრაქტიკული წლის კურსი "PHP დეველოპერი 0-დან PRO-მდე".

წყარო: www.habr.com