• Tidyverse нь өгөгдлийн шинжилгээнд зориулагдсан багцуудын цуглуулга юм. Үүнд: ggplot2, tidyr, tibble, readr, purrr, dplyr болон бусад багцууд хамаарна.
• Дараах командын тусламжтай багцыг суулгана.

install.packages("tidyverse")

• Data wrangling cheat sheet
• Илүү ихийг эндээс үзнэ үү.

library(tidyverse)
library(DT)
datatable(iris, fillContainer = FALSE, options = list(pageLength = 5))

Pipe operator %>%

iris %>% group_by(Species) %>% summarise(avg=mean(Sepal.Length))

economics

gecon<-gather(economics,"indicators","values",-date)
gecon

econ<-economics %>% filter(date<=as.Date("1970-01-01"))
econ

diamonds

diamonds %>% select(starts_with("c"))

diamonds %>% summarise(minimum=min(price),maximum=max(price)) %>%
  print.data.frame()

##   minimum maximum
## 1     326   18823

diamonds %>% group_by(cut)

diamonds %>% mutate(xy=x*y)

df1<-econ %>% select("date","pop")
df2<-econ %>% select("unemploy")
bind_cols(df1,df2)

Өгөгдлийн хэлбэрийг нь өөрчлөх замаар дараах графикийг дүрслэх боломжтой болно. gecon өгөгдөлийг IV-р хуудсанд олж авсан билээ.

library(scales) # load package to use comma()

my_plot<-ggplot(gecon,aes(x=date,y=values))+
  geom_line(color="darkblue")+scale_y_continuous(labels = scales::comma)+
  facet_wrap(~indicators, scales = "free", ncol = 3) + 
  labs(x="Date",y="values",title="Economics")

# save plot by pdf format in working directory
ggsave(plot =my_plot , filename = "my_plot.pdf", width = 25.4,
       height = 10.73)

my_plot

library(plotly)
ggplotly(my_plot) # get interactive plot

head(EuStockMarkets,5)

##          DAX    SMI    CAC   FTSE
## [1,] 1628.75 1678.1 1772.8 2443.6
## [2,] 1613.63 1688.5 1750.5 2460.2
## [3,] 1606.51 1678.6 1718.0 2448.2
## [4,] 1621.04 1684.1 1708.1 2470.4
## [5,] 1618.16 1686.6 1723.1 2484.7

stock<-as.data.frame(EuStockMarkets) %>%
  gather(index,price) %>% 
  mutate(date=rep(time(EuStockMarkets),4))

attach(stock)

plot_ly(x=date, y=price, color = index, mode= "line")

attach(gecon)
plot_ly(x=date ,y=values, color = indicators, mode="line")

library(leaflet)  # https://rstudio.github.io/leaflet/
leaflet() %>% addTiles() %>%  
  addMarkers(lng=174.768, lat=-36.852, popup="The birthplace of R")

leaflet() %>% addTiles() %>%
  addMarkers(lng=106.930831, lat=47.918574, popup="UFE")

1. Datacamp
2. Edx, coursera болон бусад онлайн сургалт
3. Youtube гэж сайхан багш байна шүү цаана чинь.

R ийн хамгийн том давуу тал нь open source. Иймд маш олон хүн хэрэглэдэг бөгөөд бие биеээсээ асуух бололцоотой.

1. Stackoverflow - асуултаа буруу ойлгуулсан муу жишээ
2. Facebook groups
3. Community forum