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L'ecosistema R Tidyverse

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

Tidyverse è una raccolta di pacchetti R progettati per la scienza dei dati che condividono una filosofia di progettazione, una grammatica e strutture dati di base. Sviluppato da Hadley Wickham e altri, fornisce un toolkit coerente e potente per l'importazione, l'ordinamento, la trasformazione, la visualizzazione e la modellazione dei dati. I pacchetti principali includono `ggplot2`, `dplyr`, `tidyr` e `readr`, che si compongono tramite pipe.

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
- Informatica

Tipo

Software/Algoritmo

Interruzione

Rivoluzionario

Utilizzo

Uso diffuso

Precursori

  • The R linguaggio di programmazione itself
  • The concept of a ‘Grammar of Graphics’ by Leland Wilkinson
  • Il concetto di operatore pipe dalle shell Unix e da altri linguaggi di programmazione
  • Principi di programmazione funzionale
  • IL data frame structure in R

Applicazioni

  • pulizia dei dati e preparazione per l'apprendimento automatico
  • creazione di visualizzazioni di dati complesse e di qualità da pubblicazione con ggplot2
  • esplorazione e analisi interattiva dei dati nei notebook R
  • creazione di pipeline di analisi dei dati riproducibili
  • insegnare concetti di data science con una sintassi coerente e intuitiva

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