¿Qué paquetes de R le resultan más útiles en su trabajo diario?

Question

Hilo duplicado: Acabo de instalar la última versión de R. ¿Qué paquetes debo obtener?

¿Cuáles son los R paquetes no podría imaginar su trabajo diario con datos? Enumere tanto las herramientas generales como las específicas.

ACTUALIZACIÓN: En cuanto a 24.10.10 ggplot2 parece ser el ganador con 7 votos.

Otros paquetes mencionados más de uno son:

• plyr - 4
• RODBC , RMySQL - 4
• sqldf - 3
• lattice - 2
• zoo - 2
• Hmisc/rms - 2
• Rcurl - 2
• XML - 2

Gracias a todos por vuestras respuestas.

Answer 1

ggplot2 - sin duda la mejor visualización para R.

RMySQL/RSQLite/RODBC - para conectarse a una base de datos

sqldf - manipular data.frames con consultas SQL

Hmisc/rms - paquetes de Frank Harrell que contienen prácticas funciones misceláneas y bonitas funciones para análisis de regresión.

GenABEL - buen paquete para estudios de asociación del genoma completo

Rcmdr - una GUI decente para R si necesitas una.

Consulte también CRANtastic - este enlace tiene una lista de los paquetes R más populares. Muchos de los que encabezan la lista ya han sido ment

Answer 2

Tejido permite incrustar código R en un documento LaTeX. Los resultados de la ejecución del código, y opcionalmente el código fuente, pasan a formar parte del documento final.

Así, en lugar de, por ejemplo, pegar una imagen producida por R en un archivo LaTeX, puede pegar el archivo R código en el archivo y mantener todo en un solo lugar.

Answer 3

Personalmente, los tres paquetes que más utilizo son los siguientes, todos ellos disponibles en awesome Proyecto Omega de Cálculo Estadístico (No pretendo ser un experto, pero para mis propósitos son muy fáciles de usar):

• RCurl : Tiene un montón de opciones que permite el acceso a sitios web que las funciones por defecto en la base R tendría dificultades con creo que es justo decir. Es una interfaz en R de la librería libcurl, que tiene las funciones añadido beneficio de toda una comunidad ajena a R que lo desarrolla. También disponible en CRAN .

• XML : Es muy indulgente con el análisis sintáctico de XML/HTML mal formados. Es una interfaz R para la biblioteca libxml2 y de nuevo tiene el añadido beneficio de toda una comunidad ajena a R que lo desarrolla También disponible en CRAN .

• RJSONIO : El competidor de este paquete es rjson, pero este tiene la ventaja de ser vectorizado, fácilmente extensible a través de S3/S4, rápido y escalable a grandes datos.

Answer 4

Imagino que los gráficos y la manipulación de datos son dos cosas útiles independientemente de lo que estés haciendo. Por lo tanto, yo recomendaría:

• ggplot2 (grandes gráficos)
• celosía (grandes gráficos)
• plyr (útil para la manipulación de datos)
• Hmisc (bueno para estadísticas descriptivas y mucho más)

Answer 5

Los paquetes que suelo utilizar son trama , sp , spatstat , vegano y splancs . A veces utilizo ggplot2, tcltk y lattice.