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L'écosystème R Tidyverse

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

Tidyverse est un ensemble de packages R conçus pour la science des données, partageant une philosophie de conception, une grammaire et des structures de données communes. Développé par Hadley Wickham et d'autres, il offre une boîte à outils cohérente et puissante pour l'importation, le rangement, la transformation, la visualisation et la modélisation des données. Parmi les packages clés, on trouve « ggplot2 », « dplyr », « tidyr » et « readr », qui s'assemblent grâce à des pipelines.

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
- Informatique

Taper

Logiciel/Algorithme

Perturbation

Révolutionnaire

Usage

Utilisation généralisée

Précurseurs

  • The R langage de programmation itself
  • The concept of a ‘Grammar of Graphics’ by Leland Wilkinson
  • Le concept d'opérateur de pipe des shells Unix et d'autres langages de programmation
  • Principes de la programmation fonctionnelle
  • Le data frame structure in R

Applications

  • nettoyage et préparation des données pour l'apprentissage automatique
  • créer des visualisations de données complexes et de qualité publication avec ggplot2
  • exploration et analyse interactives des données dans les notebooks R
  • créer des pipelines d'analyse de données reproductibles
  • enseigner les concepts de la science des données avec une syntaxe cohérente et intuitive

Brevets:

    Idées d'innovations potentielles

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