Der Werkzeugkasten
Wir verwenden im Folgenden R und das Paket Tidyverse für die explorative Datenanalyse. Hier bekommt ihr einen Überblick über die verschiedenen Werkzeuge, die uns das Paket bietet.
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Wir verwenden im Folgenden R und das Paket Tidyverse für die explorative Datenanalyse. Hier bekommt ihr einen Überblick über die verschiedenen Werkzeuge, die uns das Paket bietet.
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Bei der Arbeit mit Daten ist es wichtig zu wissen, welches Werkzeug (hier: Paket oder Funktion) wir für welche Aufgabe verwenden. Genauso wie in einer Werkstatt, in der es eine Vielzahl an Werkzeugen gibt, die für unterschiedliche Zwecke geeignet sind.
Die Tabelle unten listet wichtige Werkzeuge auf, die wir im weiteren Verlauf dieses Skriptes kennenlernen werden.
Paket
Funktion
Aufgabe
tibble
as.tibble
readr
read_csv
dplyr
select
dplyr
filter
dplyr
mutate
dplyr
recode
dplyr
arrange
dplyr
group_by
dplyr
summarise
ggplot2
ggplot, aes, geom_line, geom_bar, geom_col geom_point u.v.m.
tibbleDas Paket tibble führt das moderne Pendant zum klassischen Dataframe in R ein:
readrDas Paket readr beinhaltet Funktionen für das Laden von Daten aus strukturierten Datenformaten wie CSV-Dateien. Alle Funktionen zum Datenimport aus readr erzeugen automatisch einen tibble.
Das folgende Cheat Sheet beinhaltet eine Übersicht der Funktionen:
dplyrdplyr liefert uns eine Vielzahl wichtiger Funktionen für die Manipulation von Daten, die in Form eines Tibble vorliegen. Eine Übersicht der Funktionen findet ihr in dem bereitgestellten Cheat Sheet:
ggplot2ggplot2 ist eines der umfassendsten Pakete für die professionelle Visualisierung von Daten mit R:
Das Cheat Sheet beinhaltet alle wichtigen Funktionen im Überblick:
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Das Paket hat einen etwas merkwürdigen Namen. Er setzt sich aus dem Buchstaben „d“ und dem abgekürzten Wort „plyr“ zusammen. Das „d“ steht für Dataframe, während „plyr“ für den englischen Begriff „plier“ steht, was auf Deutsch „Zange“ bedeutet. Passend dazu bildet das offizielle Symbol des Pakets mehrere Zangen ab.
