Język programowania R to coraz popularniejsze narzędzie wykorzystywane w analizie danych, statystyce i uczeniu maszynowym. Pozwala on na szybkie przetwarzanie i wizualizację danych, a także tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych. W tym artykule przyjrzymy się bliżej temu, czym jest R, jak zacząć z niego korzystać oraz jakie są jego główne zastosowania.
Czym jest język programowania R?
R to open source'owy język programowania przeznaczony głównie do analizy danych, statystyk i grafiki. Został stworzony w latach 90. przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana. Od tego czasu zyskał ogromną popularność wśród statystyków, naukowców danych i społeczności open source.
R charakteryzuje się prostą, ale ekspresywną składnią. Działa w oparciu o środowisko wykonawcze REPL, które umożliwia iteracyjne pisanie i testowanie kodu. Do jego głównych zalet należą:
- Ogromna ilość gotowych bibliotek i funkcji do analizy danych
- Łatwość generowania wysokiej jakości wykresów i wizualizacji
- Integracja z innymi językami programowania takimi jak C/C++, Python, Java itp.
- Darmowe, open source'owe środowisko programistyczne
Dzięki temu R stał się podstawowym narzędziem dla specjalistów zajmujących się analizą i nauką danych, statystyką, bioinformatyką i wieloma innymi dziedzinami.
Jak zainstalować język R na swoim komputerze?
Aby zacząć programować w R, należy najpierw zainstalować jego środowisko na swoim komputerze. Poniżej znajdują się instrukcje instalacji dla najpopularniejszych systemów operacyjnych:
Windows
Na Windowsie należy ściągnąć instalator ze strony CRAN i uruchomić go. Podczas instalacji można wybrać opcje dodatkowych pakietów i komponentów.
macOS
Na Macu najprościej zainstalować R za pomocą menedżera pakietów Homebrew. W tym celu w terminalu wpisujemy:
brew install rLinux
W przypadku dystrybucji opartych na Debianie (np. Ubuntu) instalujemy pakiety r-base i r-recommended:
sudo apt install r-base r-recommendedNa innych dystrybucjach można skorzystać z menedżerów pakietów lub kodów źródłowych ze strony CRAN.
Czytaj więcej: Najlepszy kurs programowania w Pythonie - szybka nauka od podstaw
Podstawy programowania w języku R - zmienne, funkcje, pętle
Podstawy składni i semantyki języka R są dość łatwe do opanowania. Oto kilka przykładów podstawowych konstrukcji:
Zmienne
Zmienne tworzymy za pomocą operatora przypisania <-:
x <- 5
text <- "Hello World!"Funkcje
Funkcje definiujemy słowem kluczowym function:
add <- function(a, b) {
a + b
}Pętle
Do iteracji służą pętle for i while:
for (i in 1:5) {
print(i)
}
a <- 0
while (a < 10) {
a <- a + 1
}Jak widać, składnia jest prosta i przejrzysta. Więcej informacji o podstawach programowania w R można znaleźć w dokumentacji języka.
Jak analizować i wizualizować dane w języku R?
Jedną z największych zalet R jest bogactwo funkcji i pakietów do analizy danych. Do najpopularniejszych należą:
- dplyr - przetwarzanie i przygotowywanie ramek danych (data frames)
- ggplot2 - zaawansowana wizualizacja danych i tworzenie wykresów
- tidyr - formatowanie danych w celu ułatwienia analizy
- caret - zestaw narzędzi do budowy i walidacji modeli predykcyjnych
Przykład prostej analizy i wizualizacji z wykorzystaniem tych pakietów:
library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
data <- read_csv("dane.csv")
data_transformed <- data %>%
filter(col1 > 10) %>%
group_by(col2) %>%
summarise(mean = mean(col3))
ggplot(data_transformed, aes(x = col2, y = mean)) +
geom_bar(stat = "identity")Dzięki tak prostym funkcjom, można szybko importować, przekształcać, analizować i wizualizować zbiory danych w R.
Paczki i biblioteki rozszerzające możliwości języka R
Ogromną zaletą R jest bogactwo dostępnych bibliotek i pakietów rozszerzających jego funkcjonalność. Pakiety można instalować za pomocą polecenia install.packages(). Kilka przykładowych przydatnych pakietów:
- keras - implementacja popularnych sieci neuronowych
- pytorch - integracja z biblioteką PyTorch do uczenia głębokiego
- shiny - tworzenie interaktywnych aplikacji webowych
- plotly - interaktywne, publikowalne wykresy
Dzięki tak ogromnej baze pakietów, możliwości analityczne R stają się praktycznie nieograniczone.
Programowanie obiektowe w języku R
Choć R nie jest językiem czysto obiektowym, posiada mechanizmy umożliwiające programowanie zorientowane obiektowo. Podstawy to:
- Klasy - definiowane funkcją
setClass() - Metody - funkcje działające na obiektach danej klasy
- Dziedziczenie - hierarchie klas za pomocą polecenia
setIs()
Przykład prostej implementacji klasy:
Person <- setClass("Person",
slots = c(name = "character", age = "numeric")
)
setMethod("getAge", "Person", function(obj) {
return(obj@age)
})
p <- Person(name = "Jan", age = 30)
getAge(p)Programowanie zorientowane obiektowo pozwala na lepszą organizację i ponowne wykorzystanie kodu w projektach analitycznych i nauce danych w R.
Tworzenie aplikacji webowych i mobilnych w R
R umożliwia również tworzenie interaktywnych aplikacji webowych i mobilnych. Służą do tego m.in. następujące pakiety:
- Shiny - framework do budowy dashboardów i aplikacji webowych
- Plumber - API i serwisy webowe
- golem - aplikacje i mikrousługi
Przykład prostej aplikacji Shiny:
library(shiny)
ui <- fluidPage(
numericInput("num", "Enter a number", 0),
textOutput("text")
)
server <- function(input, output) {
output$text <- renderText({
input$num
})
}
shinyApp(ui, server)Dzięki temu modele i analizy napisane w R można łatwo udostępnić w interaktywnej formie online lub jako mobilne aplikacje.
Gdzie szukać pomocy i materiałów do nauki języka R?
Na koniec kilka wskazówek, gdzie szukać dodatkowych materiałów i pomocy w nauce języka R:
- Oficjalna strona i dokumentacja R - https://www.r-project.org/
- Kursy i samouczki - np. DataCamp, Coursera
- Fora internetowe - np. Stack Overflow
- Książki - np. seria Wprowadzenie do R od Helion
- Media społecznościowe - grupy i profile poświęcone R
R posiada ogromną i przyjazną społeczność gotową do pomocy na każdym etapie nauki. Warto z niej korzystać i samemu dzielić się wiedzą!
Podsumowanie
Język R to niezwykle popularne i potężne narzędzie do szeroko pojętej analizy danych. Prosta składnia, bogactwo bibliotek, pakietów i funkcji analitycznych sprawiają, że jest on chętnie wykorzystywany przez statystyków, naukowców i specjalistów big data. R pozwala szybko importować, przetwarzać, analizować i wizualizować dane, a także budować zaawansowane modele predykcyjne czy aplikacje webowe i mobilne. Dzięki społeczności open source i wielu darmowym zasobom, R to świetny wybór dla każdego, kto chce rozpocząć przygodę z programowaniem i analizą danych.
Najczęstsze pytania
Jakich programów potrzebuję, żeby zacząć pracę z R?
Wystarczy zainstalować darmowe środowisko programistyczne R, dostępne na stronie CRAN. Oprócz tego przydatne mogą być edytory kodu takie jak RStudio czy Visual Studio Code z odpowiednimi wtyczkami.
Czy do nauki R potrzebna jest znajomość innych języków programowania?
Nie, R może być pierwszym językiem programowania. Przydatna jest co najwyżej minimalna wiedza z zakresu algorytmiki i syntaksy języków programowania.
Gdzie mogę znaleźć dobre materiały do nauki R?
Polecamy oficjalną dokumentację, kursy internetowe, książki, fora oraz zasoby społeczności R. W artykule znajdują się konkretne sugestie.
Ile czasu zajmie nauka R na poziomie pozwalającym analizować dane?
Przy systematycznej nauce podstawy analizy danych w R można opanować w około 3-6 miesięcy. Bardziej zaawansowane techniki wymagają dłuższego czasu.
Jakiej pomocy mogę oczekiwać przy rozwiązywaniu problemów w R?
Społeczność R jest bardzo pomocna dla początkujących. Można szukać odpowiedzi na forach, zadawać pytania w mediach społecznościowych lub skorzystać z pomocy bardziej doświadczonych programistów.
