Interface to Python
The reticulate package provides a comprehensive set of tools for interoperability between Python and R. The package includes facilities for: Calling Python from R in a variety of ways including R Markdown, sourcing Python scripts, importing Python modules, and using Python interactively within an R session. Translation between R and Python objects (for example, between R and Pandas data frames, or
SparkR (R on Spark) - Spark 3.5.0 Documentation
SparkR (R on Spark) Overview SparkDataFrame Starting Up: SparkSession Starting Up from RStudio Creating SparkDataFrames From local data frames From Data Sources From Hive tables SparkDataFrame Operations Selecting rows, columns Grouping, Aggregation Operating on Columns Applying User-Defined Function Run a given function on a large dataset using dapply or dapplyCollect dapply dapplyCollect Run a g
魅せる・際立つ・役立つグラフ Hands on!! ggplot2!! ~導入編~
2017/07/30 kazutanRへのエントリー(抜粋資料)です。ggplot2でキレイなグラフを書きましょう。わかりやすさ、学びやすさ優先。「できる」から「わかる」の方向で、皆様の学びに貢献します。うなどん。
Rでオブジェクト指向 (S3)
RにはS3, S4, R5の3種類のクラスがある。S3はclass属性で判定しているだけの緩やかな型付け。S4は厳格に定義しておく必要がある厳格な型付け。R5は2.12で追加された新しいクラスで、厳格さはS3とS4の中間。参照渡しという大きな特徴がある。 今回はS3クラスについて。まだS4, R5は理解していないし、"Google's R Style Guide"がS3を推奨しているので、まずはS3から勉強している。Use S3 objects and methods unless there is a strong reason to use S4 objects or methods. Google's R Style GuideS3クラスができるのは、class属性と汎用関数を使ってポリモーフィズムを与えること。つまり、クラスごとに同じ名前で異なる実装の関数を呼び出せる。printや
🔧RでREST APIを作る（plumber編） - cucumber flesh
様々なAPIを利用していると、次第に自分でもAPIを作りたくなりませんか？ Rの関数を利用してHTTP経由でデータの受け渡しができると嬉しいですよね。加えて、Rの作図機能を使って、APIを叩くだけで作図してくれると超ハッピーですよね。 前置きも何もなく唐突ですが、{plumber}パッケージを使ってお手軽にRでAPIサーバーを構築できるヨ、という話です。{plumber}はまだCRANに登録されていないので、利用する際にはGitHubから開発版をインストールしてきてください。 🤔RでAPIサーバー? 「RでAPIサーバーを作る」という話自体は昨年末のJapan.Rでゴミ箱さんが話されていたのですが、運営側だったこともあってしっかりと聞けていませんでした（この記事を書こうとして、そういえばゴミ箱さんがRでAPIを作る、みたいな話していたよなというのを思い出した）。ゴミ箱さんの話の中でも{p
Rのコーディングルールについて
概要 前書き - 本ドキュメントでは、Rのコーディング規約について明記しております。 - 基本的には、Hadley WickhamによるStyle guideとgoogle社で提案された規約をベースにします。 表記について - パッケージ名は{}で表記 - 関数名は’’で表記 参照サイト Advanced R, Google’s R Style Guide, R packages Lint_tool_with_R Rでコーディングスタイルを適用させる方法 gepuro流☆変数名の付け方 ご意見やご指摘など - よりよいものにしてきたいと思います。こうした方がいいのではというご指摘があれば、コメントをよろしくお願いいたします。 - 下記のいずれかでご連絡・ご報告いただけますと励みになります。 Twitter, GitHub 環境 開発環境としてRStudioを使う 分析ごとにRStudioの
sparklyr-cheatsheet - final copy
Data Science in Spark with sparklyr Cheat Sheet Intro sparklyris an R interface for Apache Spark™, it provides a complete dplyr backend and the option to query directly using Spark SQL statement. With sparklyr, you can orchestrate distributed machine learning using either Spark’s MLlib or H2O Sparkling Water. www.rstudio.com sparklyr Data Science Toolchain with Spark + sparklyr fd Import • Export
How to map connections with great circles
There are various ways to visualize connections, but one of the most intuitive and straightforward ways is to actually connect entities or objects with lines. And when it comes to geographic connections, great circles are a nice way to do this. Here’s the technical definition of great circles on Wikipedia: A great circle, also known as a Riemannian circle, of a sphere is the intersection of the sp
biunit
License Except as otherwise noted, contents published on biunit.dev, including PDF documents, HTML documents, practice exercises, and videos, are licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license. Disclaimer I do not make any warranties about the completeness, reliability, and accuracy of the contents. Any action you take upon the information of the contents is st
dplyrを使いこなす！基礎編 - Qiita
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 * dplyrを使いこなす！Window関数編 * dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデ
HOXO-M - anonymous data analyst group in Japan -
We are "HOXO-M" anonymous data analysis and R user group in Japan!!! What is inconvenience of for loops in R? It is that results you get will be gone away. So we have created a package to store the results automatically. To do it, you only need to cast one line spell magic_for(). In this text, we tell you about how to use the magic. 1. Overview for() is one of the most popular functions in R. As y
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - quanteda/spacyr: R wrapper to spaCy NLP
R and the web (for beginners), Part II: XML in R | R-bloggers
Sentiment Analysis with openNLP & tm
RPubs - natural-language-processing
Installing R packages | R-bloggers
Setup ODBC for R on OS X
Problem with Plots or Graphics Device in the RStudio IDE – RStudio Support
R on RHEL 7 in AWS
rmarkdown-cheatsheet-2.0