R

Краткое описание языка
Компетенции в каких сферах формирует	Knowledge Constructor, Computational Thinker, Creative Communicator
Парадигмы программирования
Возрастная категория
Назначение языка (Общее / Учебное)	Специальный прикладной язык
Visual_Text_Blocks	Текст
Измерение (2D/3D/Tangible)	2D
Область знаний
Открытость продукта	Открытый
Address	https://www.r-project.org/
Предки (Ancestors)	Scheme
Потомки (Descendants)	Julia
Активность в данный момент	Project is active
Доступны ремиксы?
Год создания
Создатели
Поясняющее видео
Используется для создания мобильных приложений?

R упоминается в свойствах следующих страниц

APIs for social scientists: A collaborative review, Artomchik mgpuev, Big Data with R, CSV, Causal Inference, Causal Inference in R, Complex network analysis, Daria Mukomolova, Data in Education Seminar/28 02 2024, Economic Disparity, Egorovsn051, Individual-Based Models of Cultural Evolution: A Step-by-Step Guide Using R, Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny, Introduction to Econometrics with R, Introductory Statistics for Economics, Kalinina, Learn ggplot2 using Shiny App, Learning analytics methods and tutorials: A practical guide using R, MariaMyshkina, Mastering Shiny: Build Interactive Apps, Reports, and Dashboards Powered by R, Modeling Social Behavior: Mathematical and Agent-Based Models of Social Dynamics and Cultural Evolution, Outstanding User Interfaces with Shiny, Patarakin, R for Data Science, Smaldino, TF-IDF, Text Mining with R, Tidy Modeling with R, VOMAS, Virus on a Network, Wickham, Автокорреляция, Алгоритмы и структуры данных (syllabus), Анализ данных, Анализ социальных сетей/Ключевые понятия, Анализ тональности текста, Аналитика, Аналитика мультимодальная, Аналитика учебная, Библиографический анализ области знаний, Библиометрические исследования, Биграф, Биология, Большие данные, Вектор, Воспроизводимость, Временная сложность алгоритма, Выборка, Вычислительное мышление, Генеральная совокупность… следующие результаты

R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой. Используется в Летописи для внешнего анализа данных наряду с NetLogo, Графвиз, VUE, Gephi, VOSviewer

Типы данных

Векторы

Векторы (vector) – это одномерные массивы данных, которые могут содержать числовые, текстовые или логические значения. Для создания вектора применяется функция объединения c(). Вот примеры векторов каждого типа:

 a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
 b <- c(“one”, “two”, “three”)
c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE)

Матрицы

Матрица (matrix) – это двумерный массив данных, в котором каждый элемент имеет одинаковый тип (числовой, текстовый или логический). Вы можете обозначать строки, столбцы и элементы матрицы при помощи индексов и квадратных скобок. Например, X[i,] обозначает i-ую строку матрицы X, X[,j] – обозначает ее j-ый столбец, а X[i, j] соответствует элементу этой матрицы, расположенному на пересечении этой строки и этого столбца.

См. Матрица смежности

Массивы

Массивы данных (array) сходны с матрицами, но могут иметь больше двух измерений.

Таблицы

Таблица данных (data frame) – это более широко используемый по сравнению с матрицей объект, поскольку разные столбцы могут содержать разные типы данных (числовой, текстовый и т. д.). Таблица данных – это самая часто используемая структура данных в R.

Факторы

Категориальные (номинальные и порядковые) данные называются в R факторами.

Например, есть вектор diabetes <- c(“Type1”, “Type2”, “Type1”, “Type1”).

Команда diabetes <- factor(diabetes) преобразует этот вектор в (1, 2, 1, 1) и устанавливает внутреннее соответствие 1=Type1 и 2=Type2 (присвоение числовых значений происходит в алфавитном порядке).

Установку по умолчанию можно изменить при помощи параметра levels. Например,

status <- factor(status, order=TRUE, levels=c(“Poor”, “Improved”, “Excellent”))

Списки

Списки – это самый сложный тип данных в R. Фактически список – это упорядоченный набор объектов (компонентов).

Как загружать (импортировать данные в R)

data <- read.table(file.choose(),header=TRUE, sep=";", encoding="UTF-8")

x <- read.csv(file.choose(),header=TRUE, sep=";", encoding="UTF-8")

mydata <- read.csv(file.choose(),header=TRUE)

mydata <- read.csv(file.choose(),sep=";", as.is=T, header=TRUE)

library(tidyverse)

• dt1 <- read_csv2("0303.csv") - считать таблицу

Как экспортировать данные из R ?

write.csv(x, file="filename", row.names=FALSE)

library(tidyverse)

• write_csv (object "filename.csv")

Как обработать данные в R ?

Удалить ненужные столбцы, выбрать нужные значение по датам и т.д.

Выбрать только нужные столбцы newLD <- subset(letdata, select = c( -rev_user_text, -page_title))

• newLD <- subset(letdata, select = c( rev_user_text, page_title)) - если именно их хотим оставить

LT2 <- data.frame(User = letdata[,4], Page = letdata[,3])

Отсортировать по времени

• sort1.let <- newLD[order(NewLD$rev_timestamp), ]
  • Например, сортируем историю летописи lhist2 <- lhist[order(lhist$rev_timestamp),]

Выбрать уникальные значения ubi2 <- data.frame(User = ubi[,2], Page = ubi[,3])

• users <- unique(ubi2[,1])
• pages <- unique(ubi2[,2])
• users2006 <- unique(lhist.sub2006[,2])  ;

А теперь посчитать сколько в списке участников

Выбрать только тех, у кого есть все значения

newdata <- na.omit(lhist )

Как выбрать тех, у кого значение соответствует указанному - Например, 2006

grep(pattern = "2006", lethist, value = TRUE)

subset(x, ...) — возвращает подмножество элемента, которое соответствует заданному условию

Диаграммы

dev.new()
plot()

Специальные пакеты

igraph

Пакет для работы с графами - создание и видуализация графов

tidyverse

Пакет упрощающий работу с данными.

Книги по Tidyverse

1. Hadley Wickham and Garrett Grolemund - R for Data Science Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data 2017

Пакет для обработки решеток Келли - OpenRepGrid

http://docu.openrepgrid.org/s

R + NetLogo

• http://www.inside-r.org/packages/cran/RNetLogo/docs/NLGetGraph

R + Gephi

• https://blogs.msdn.microsoft.com/gpalem/2013/03/29/convert-igraph-r-objects-to-gexf-gephi-format/

---