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Das R Tidyverse-Ökosystem

2010
  • Hadley Wickham
R programming workspace with Tidyverse data analysis tools and ggplot2 visualizations.

Tidyverse ist eine Sammlung von R-Paketen für die Datenwissenschaft, die eine gemeinsame Designphilosophie, Grammatik und Datenstrukturen aufweisen. Entwickelt von Hadley Wickham und anderen, bietet es ein konsistentes und leistungsstarkes Toolkit für Datenimport, -bereinigung, -transformation, -visualisierung und -modellierung. Zu den wichtigsten Paketen gehören „ggplot2“, „dplyr“, „tidyr“ und „readr“, die über Pipes miteinander verknüpft sind.

The Tidyverse is an opinionated ecosystem of R packages that has profoundly influenced modern data analysis in R. It is built on the concept of “tidy data,” a standard way of organizing data where each variable is a column, each observation is a row, and each type of observational unit is a table. This consistent data structure allows for the creation of tools that compose together elegantly.

The core philosophy of the Tidyverse is to make data analysis more human-readable and intuitive. This is achieved through consistent function and argument names and the extensive use of the pipe operator (`%>%` or `|>`), which allows for chaining operations together in a sequence that reads like a sentence (e.g., `data %>% filter(…) %>% group_by(…) %>% summarize(…)`). Key packages provide specialized tools: `dplyr` for data manipulation, `ggplot2` for declarative data visualization based on the “Grammar of Graphics,” `tidyr` for tidying data, `readr` for fast data import, and `purrr` for functional programming. While sometimes criticized for being a separate “dialect” of R, the Tidyverse has become a de facto standard for many data scientists due to its efficiency and expressive power.

UNESCO Nomenclature: 1203
- Computerwissenschaften

Typ

Software/Algorithmus

Unterbrechung

Revolutionär

Verwendung

Weit verbreitete Verwendung

Vorläufersubstanzen

  • The R Programmiersprache itself
  • The concept of a ‘Grammar of Graphics’ by Leland Wilkinson
  • Das Pipe-Operator-Konzept aus Unix-Shells und anderen Programmiersprachen
  • Prinzipien der funktionalen Programmierung
  • Der data frame structure in R

Anwendungen

  • Datenbereinigung und -vorbereitung für maschinelles Lernen
  • Erstellen komplexer Datenvisualisierungen in Publikationsqualität mit ggplot2
  • interaktive Datenexploration und -analyse in R-Notebooks
  • Aufbau reproduzierbarer Datenanalyse-Pipelines
  • Vermittlung von Data-Science-Konzepten mit einer konsistenten und intuitiven Syntax

Patente:

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