Paquetes R disponibles - guillermopetcho/Coursera-Certificate----Data-Analytics-Google GitHub Wiki
Para sacar el máximo partido de R en sus análisis de datos, necesitará instalar paquetes. Los paquetes son unidades de código R reproducible que puede utilizar para añadir más funcionalidad a R. ¡Lo mejor es que la comunidad R crea y comparte paquetes para que otros usuarios puedan acceder a ellos! En esta lectura, aprenderá más sobre los paquetes más utilizados y dónde encontrarlos. Imagen de una persona con traje descargando cajas de un camión
Los paquetes se pueden encontrar en repositorios, que son colecciones de paquetes útiles listos para instalar. Puede encontrar repositorios en Bioconductor R-Forge rOpenSci o GitHub pero el repositorio más utilizado es CRAN (Comprehensive R Archive Network) o CRAN
. CRAN almacena código y documentación para que pueda instalar paquetes en su propio espacio de RStudio. Documentación de los paquetes
Los paquetes no sólo incluyen el código en sí, sino también la documentación que explica el autor del paquete, su función y cualquier otro paquete que necesite descargar. Si utiliza CRAN, encontrará la documentación del Paquete en el archivo DESCRIPTION.
Consulte el manual R Paquete Primer
de Karl Broman para obtener más información. Elegir los paquetes adecuados
Con tantos paquetes ahí fuera, puede ser difícil saber cuáles serán los más útiles para su biblioteca o directorio de paquetes instalados. Por suerte, existen algunos recursos estupendos:
el tidyverse es una colección de paquetes R específicamente diseñados para trabajar con datos. Es una biblioteca estándar para la mayoría de los analistas de datos, pero también puede descargar los paquetes individualmente.
Lista rápida de paquetes útiles
de R: esta es la lista de paquetes útiles de RStudio Support con instrucciones de instalación y descripciones de funcionalidad.
se trata de un índice de paquetes de CRAN ordenados por tareas. Puede buscar el tipo de tarea que necesita realizar y aparecerá una página con paquetes relacionados con esa tarea para que los explore.
Descubrirá más paquetes a lo largo de este curso y a medida que utilice R más a menudo, pero éste es un gran punto de partida para construir su propia biblioteca.