How to download & install r, rstudio, anaconda on mac or windows

Оператор условий if else в R

В языке программирования R оператор условий if else состоит из трех элементов:

  1. индикатор структуры: if, else или else if (в случае, когда условий больше одного)
  2. условие структуры, заключенного в круглые скобки (где находится условие для выполнения действия).
  3. тело структуры, заключенного в фигурные скобки (где находится код самого действия)

Пример 1: покупай больше, плати меньше — if без else

Давайте создадим простейший вариант структуры if else, когда есть только одно условие при соблюдении которого, требуется выполнить дополнительное действие в сценарии. Допустим, в магазине акция: при покупке на сумму от 100$, предоставляется 12.5% скидка. Сколько мы в итоге потратим если наша покупка (x) была на сумму 120$?

Итак, в скобках находится условие, что общая стоимость покупок будет меняться только в случае, если x >= 100. Внутри фигурных скобок отображен код, иллюстрирующий механизм изменения финальной стоимости. Как Вы видите, индикатор else был не указан в конструкции. Мы его опустили, так как в случае, если x < 100, то никаких действий производиться не будет.

Следует также отметить, что для того, чтобы изменить показатель x, и проверить финальную цену, нам придется запускать весь код конструкции заново. Это непрактично, именно поэтому конструкцию if else чаще всего используют внутри функции. Давайте создадим и запустим функцию с оператором условий if else внутри.

Пример 2: прогрессивная система скидок — индикатор else if

Добавим второе условие: если сумма покупок больше или равна 1000$, то магазин предоставит 25% скидку. Для этого условия мы будем использовать индикатор else if. В этом случае, нужно также изменить параметры первого условия, где x должно быть больше или равно 100, но меньше 1000. Если же ни первое, ни второе условие не соблюдается, то выведем на экран сообщение «No discounts» после финальной цены при помощи индикатора else.

Также внутрь оператора условий if else можно вставить другой оператор if else, либо циклы while или for. Подобное свойство вложения управляющих структур позволяет реализовывать сложные многоуровневые сценарии (алгоритмы) на практике, создавая функции с несколькими аргументами, и множеством условий и циклов внутри.

Стандарт оформления кода на R

Очень важно сразу же приучить себя грамотно, структурированно и красиво оформлять код на языке R. Это существенно облегчит чтение и понимание ваших программ не только вами, но и другими пользователями и разработчиками

Помимо вышеуказанных рекомендаций по написанию комментариев существует также определенное количество хорошо зарекомендовавших себя и широко используемых практик оформления кода. Эти практики есть в каждом языке программирования и их можно найти в литературе (и в Интернете) в виде негласных сводов правил (style guides).

В частности, одним из полезных для изучения является стандарт tidyverse, систематизированный Хэдли Уикхемом — одним из ведущих идеологов развития языка R и его библиотек.

К числу негласных правил оформления кода на R можно отнести следующие:

  1. Последовательно используйте знак присвоения или на протяжении всей программы. Если вы начали использовать – применяйте его на протяжении всей программы, не используя .
  1. После запятой всегда ставьте пробел, перед запятой – нет:
  1. Отделяйте любые бинарные операторы (такие как ) пробелами с двух сторон:
  1. Между названием функции и открывающей скобкой пробела быть не должно. То же самое касается обращения к элементам вектора, матрицы и т.п.:
  1. В то же время, при вызове команд управления выполнением программы (условные операторы и циклы) перед и после скобок пробел должен стоять:

Install Anaconda

What is Anaconda?

Anaconda free open source is distributing both Python and R programming language. Anaconda is widely used in the scientific community and data scientist to carry out Machine Learning project or data analysis.

Why use Anaconda?

Anaconda will help you to manage all the libraries required for Python, or R. Anaconda will install all the required libraries and IDE into one single folder to simplify package management. Otherwise, you would need to install them separately.

Mac User

Step 1) Go to and Download Anaconda for Python 3.6 for your OS.

By default, Chrome selects the downloading page of your system. In this tutorial, installation is done for Mac. If you run on Windows or Linux, download Anaconda 5.1 for Windows installer or Anaconda 5.1 for Linux installer.

Step 2) You are now ready to install Anaconda. Double-click on the downloaded file to begin the installation. It is .dmg for mac and .exe for windows. You will be asked to confirm the installation. Click Continue button.

You are redirected to the Anaconda3 Installer.

Step 3) Next window displays the ReadMe. After you are done reading the document, click Continue

Step 4) This window shows the Anaconda End User License Agreement. Click Continue to agree.

Step 5) You are prompted to agree, click Agree to go to the next step.

Step 6) Click Change Install Location to set the location of Anaconda. By default, Anaconda is installed in the user environment: Users/YOURNAME/.

Select the destination by clicking on Install for me only. It means Anaconda will be accessible only to this user.

Step 7) You can install Anaconda now. Click Install to proceed. Anaconda takes around 2.5 GB on your hard drive.

A message box is prompt. You need to confirm by typing your password. Hit Install Software

The installation may take sometimes. It depends on your machine.

Step 8) Anaconda asks you if you want to install Microsoft VSCode. You can ignore it and hit Continue

Step 9) The installation is completed. You can close the window.

You are asked if you want to move «Anaconda3» installer to the Trash. Click Move to Trash

You are done with the installation of Anaconda on a macOS system

Windows User

Step 1) Open the downloaded exe and click Next

Step 2) Accept the License Agreement

Step 3) Select Just Me and click Next

Step 4) Select Destination Folder and Click Next

Step 5) Click Install in next Screen

Step 6) Installation will begin

Once done, Anaconda will be installed.

Run R code

We have two ways to run codes in R

  1. We can run the codes inside the Console. Our data will be stored in the Global Environment but no history is recorded. We won’t be able to replicate the results once R is closed. We need to write the codes all over again. This method is not recommended if we want to replicate our save our codes

  1. Write the code in the script. We can write as many lines of codes as we want. To run the code, we simple select the rows we want to return. Finally, click on run. We can see the output in the Console. We can save our script and open it later. Our results won’t we lost.

Warning: In we point the cursor at the second row (i.e., slice_vector), the Console displays an error. That’s, we didn’t run the line number 1.

Similarly, if we point the cursor to an empty row and click on run, R return an empty output.

5.Множество готовых функций статистического анализа

Создание векторов и таблиц, их индексирование, ранжирование, вычисление детерминантов, сложение и умножение, транспонирование – в R есть функции для любых матричных операций. А также расчет дисперсии, корреляции и ковариации, поиск идентичных и отличающихся элементов в выборках и множество других математических и статистических операторов входит в стандартный набор библиотек R. Если необходимы более сложные и специфические вычисления, совсем необязательно разрабатывать их самостоятельно – открытый репозиторий постоянно дополняется новыми пакетами, которые можно загрузить в любой момент и использовать бесплатно .

Выполнение программного кода

,
Существует несколько способов выполнения исходного кода:

  • Выполнить одну строку: поставить курсор в любую строку и нажать над редактором кода кнопку Run или сочетание клавиш + (+ для OS X).
  • Выполнить несколько строк: выделить необходимые строки и нажать над редактором кода кнопку Run или сочетание клавиш + (+ для OS X).
  • Выполнить весь код можно сразу тремя способами:
    • Выделить весь текст и нажать над редактором кода кнопку Run или сочетание клавиш (+ для OS X)
    • Нажать клавиатурное сочетание ++ (++ для OS X)
    • Нажать в правом верхнем углу редактора кода кнопку Source

Существует также ряд дополнительных опций выполнения кода, которые вы можете найти в меню Code > Run Region.

Коммерческая поддержка R

Хотя R является проектом с открытым исходным кодом, поддерживаемым развивающимся сообществом, некоторые компании стремятся предоставить своим клиентам коммерческую поддержку и / или расширения. В этом разделе приведены несколько примеров таких компаний.

В 2007 году Ричард Шульц, Мартин Шульц, Стив Вестон и Кирк Меттлер основали Revolution Analytics для обеспечения коммерческой поддержки Revolution R, их распространения R, который также включает компоненты, разработанные компанией. Основные дополнительные компоненты включают в себя: ParallelR, среду разработки R Productivity Environment IDE, RevoScaleR (для анализа больших данных ), RevoDeployR, структуру веб-сервисов и возможность чтения и записи данных в формате файла SAS. Revolution Analytics также предлагает распространение R, разработанное в соответствии с установленными критериями IQ / OQ / PQ, что позволяет клиентам в фармацевтическом секторе подтверждать свою установку REvolution R. В 2015 году корпорация Microsoft завершила приобретение Revolution Analytics. и с тех пор интегрировал язык программирования R в SQL Server 2016, SQL Server 2017, Power BI, базу данных SQL Azure, Azure Cortana Intelligence, Microsoft R Server и Visual Studio 2017 .

В октябре 2011 года Oracle анонсировала Big Data Appliance , которая объединяет R, Apache Hadoop , Oracle Linux и базу данных NoSQL с оборудованием Exadata . С 2012 года Oracle R Enterprise стал одним из двух компонентов «Oracle Advanced Analytics Option» (наряду с Oracle Data Mining ).

IBM предлагает поддержку выполнения R в Hadoop и модель программирования для массовой параллельной аналитики в базе данных на R.

Tibco предлагает версию R во время выполнения как часть Spotfire .

Mango Solutions предлагает пакет проверки для R, ValidR, чтобы сделать его совместимым с агентствами по одобрению лекарственных средств, такими как FDA. Эти агентства разрешают использовать любое статистическое программное обеспечение в представленных материалах, если только программное обеспечение проверено либо поставщиком, либо самим спонсором.

Чтение документации — ключ к работе с R пакетами!

Документация является важнейшим элементом взаимодействия пользователя с Rпакетом. Она может быть представлена в виде поста на вебсайте, обучающего видео, научной публикации или справочного пособия. Первые три варианта позволяют наглядно продемонстрировать идею и возможности пакета. Именно с них я рекомендую начать знакомство с неизвестным для Вас пакетом (если они доступны в интернете).

Справочное пособие (Reference Manual), напротив, является техническим описанием R пакета, его функций и данных. В отличие от других видов документации справочное пособие есть у любого пакета доступного в CRAN. Оно написано в определенном формате и синхронизировано с кодом функций. В результате, справочную информацию можно искать при помощи справочных команд в среде R. Например, чтобы узнать описание установленного пакета ggplot2, просто вводим имя пакета, поставив перед ним знак вопроса:

Перед нами появилась вся доступная информация о пакете ggplot2. Таким же способом можно посмотреть документацию конкретной функции: поставьте после имени пакета двойное двоеточие и имя искомой функции (допустим функция stat_ellipse):

В документации функции Вы можете найти её описание (Description) полный список доступных аргументов, их расшифровку и возможные варианты заполнения (Arguments), какого рода данные она возвращает (Value), а также примеры её использования (Examples). Например, так выглядит автоматически открывшаяся документация в терминале (в RGUI и RStudio документация появится в правой части программы).

Все тоже самое можно найти в PDF формате на официальном сайте CRAN (например, справочное пособие пакета ggplot2). На первой странице находится описание R пакета, затем — список его функций и таблиц данных, далее — подробное техническое описание каждой из них в алфавитном порядке.

Классический вариант: импорт таблиц форматов .txt или .csv в среду R

Есть по крайней мере три причины, почему большинство пользователей R предпочитают пользоваться именно этим вариантом. Во-первых, не нужно подключать в R никаких дополнительных пакетов. Во-вторых, множество «сырых» данных сохраняется именно в форматах .txt и .csv. В третьих, эти форматы меньше весят в сравнении с тяжелыми .xls и .xlsx, и в них нет никаких ограничений по количеству строк или столбцов. Другими словами, они универсальны.

Создадим файлы voenvuz.txt и voenvuz.csv прямо в программе Excel. Для этого проделаем следующее:

  1. Нажимаем на вкладку «Файл» в левом верхнем углу;
  2. Выбираем «Экспорт» и находим опцию «Изменить тип файла»;
  3. Кликаем на нее и видим перед собой список различных форматов;
  4. Выбираем .txt (разделитель — знак табуляцией ‘tab’) или .csv (разделитель — запятая);
  5. Прописываем расположение и имя файла.

Теперь необходимо лишь импортировать полученные файлы в среду R. Для этого воспользуемся командами:

Несмотря на то, что мы загружали данные из разных форматов (.xlsx, .csv, .txt), результат должен получиться одним и тем же. Именно поэтому в среде R у нас появилось три абсолютно одинаковых таблицы под именами «voenvuz1», «voenvuz2», «voenvuz3».

R – отличное средство для визуализации данных

Круговые и ящичные диаграммы, матрицы рассеивания, двумерные и трехмерные зависимости, графики интегральных функций распределения и другие более сложные способы визуализации данных – множество встроенных математических функций и средств их реализации позволят вам изобразить любую взаимосвязь различных переменных, например:

  • статистика эффективности работы командной работы;
  • динамика квартальных продаж группы продуктов по филиалам компании;
  • котировки фондовой биржи;
  • вероятности снижения и повышения спроса на ваши услуги при появлении новых конкурентов.

R поддерживает различные виды графиков

Управляющие последовательности

При работе со строками вам может понадобиться знание так называемых управляющих последовательностей (escape-последовательностей). Под этим понимается совокупность подряд идущих символов, которая интерпретируется обрабатывающим механизмом как единое целое. Как правило, такие последовательности начинаются с хорошо узнаваемого символа, не являющегося буквенно-цифровым (см. предыдущий раздел)

В частности, последовательности, начинающиеся с символа обратной косой черты () используются для управления выводом программы. Например, последовательность приводит к переносу строки в том месте, где она расположена, а последовательность позволит вставить символ табуляции. То есть, фраза будет выведена в две строки с переносом после слова :

Такая возможность бывает полезна, когда вы хотите, например, вывести длинный заголовок графика в несколько строк, а система построения графиков не умеет расставлять переносы автоматически. Управляющие символы позволяют менять не только текстовый вывод. В частности, символ , будучи отправленным в консоль, приведет в извлечению звука.

При этом вы можете столкнуться с ситуацией, когда необходимо подавить возможность управления выводом через символы в строке. Например, если последовательность символов является частью более длинной последовательности. Классический сюжет — пути к папкам в операционной системе Windows, наподобие . Вы хотите вывести на экран путь к каталогу с результатами ваших тренировок по айкидо, а вместо этого программа издаёт звук и вставляет посередине пути символ табуляции:

Чтобы исключить подобное безобразие, следует нежелательные последовательности экранировать. Экранирование обычно делается тем же специальным символом, с которого начинается сама управляющая последовательность. То есть, вы должны принудительно вставить еще один такой же символ:

Однако в данном конкретном случае проще заменить обратные слеши на прямые — Windows может работать с путями и таким образом:

Дополнительные сведения по управляющим последовательностям в R можно почерпнуть, если набрать в консоли :

Install R

Mac users

Step 1) Anaconda uses the terminal to install libraries. The terminal is a quick way to install libraries. We need to be sure to point the installation toward the right path. In our case, we set the location of Anaconda to the Users/USERNAME/. We can confirm this by checking anaconda3 folder.

Open Computer and select Users, USERNAME and anaconda3. It confirms that we installed Anaconda on the right path. Now, let’s see how macOS write the path. Right-click, and then Get Info

Select the path Where and click Copy

Step 2) For Mac user:

The shortest way is to use the Spotlight Search and write terminal.

The terminal sets the default working directory to Users/USERNAME. As you can see in the figure below, the path of anaconda3 and the working directory are identical. In macOS, the latest folder is shown before the $. For me, it is Thomas. The terminal will install all the libraries in this working directory.

If the path on the text editor does not match the working directory, you can change it by writing cd PATH in the terminal. PATH is the path you pasted in the text editor. Don’t forget to wrap the PATH with «PATH». This action will change the working directory to PATH.

Step 4) We are ready to install R. I recommend you to install all packages and dependencies with the conda command in the terminal.

## In the terminalconda install r-essentials --yes	

r-essentials means conda will install R and all the necessary libraries used by data scientist.

Conda is downloading the libraries

It takes some time to upload all the libraries. Be patient…you are all set.

In the terminal, you should see Executing transaction: done. If so, you have successfully installed R.

You can check where R is located.

Windows User

Step 1) Open the Anaconda command prompt

Step 2) In the command prompt

  1. Enter the R install command
  2. Environment will be determined
  3. List of packages to be installed will be listed

Step 3) Enter y and hit the return key to start installation

Step 4) Installation will take time, and you will get done message.

Интерфейсы

Графический интерфейс пользователя

  • Architect – кроссплатформенная, открытая IDE, основанная на Eclipse и StatET.
  • DataJoy – Онлайн R редактор, ориентированный на начинающих разработчиков и совместной работы.
  • Deducer – GUI для анализ данных на основе меню (похож на SPSS/JMP/Minitab).
  • Java GUI для R – кроссплатформенный, автономный терминал R и редактор, основанный на |Java (также известный, как JGR).
  • Rattle GUI – кроссплатформенный GUI основанный на RGtk2 и разработанный для интелектуального анализа.
  • R Commander – кроссплатформенный, управляемый из меню GUI основанный на tcltk (несколько плагинов для Rcmdr также доступны).
  • RGUI – поставляеся с предварительно скомпилированной версией R для Microsoft Windows.
  • RKWard – расширяемый GUI и IDE для R.
  • RStudio – кроссплатформенный опенсорс IDE (который также может быть запущен на удалённом сервере Linux).

Специальный выпуск Journal of Statistical Software обсуждает GUI для R.

Редакторы и IDE

Скриптовые языки

Функциональность R блыла доступна из нескольких языков сценариев, таких какPython,Perl,Ruby,F# и Julia. Скрипты в R возможны сами по себе через front-end, называемый littler.

Использование существующих функций в R

К счастью существует множество готовых функций в R. Так например, mean(), summary(), read.table(), lm() являются базовыми функциями, которыми можно пользоваться без применения сторонних пакетов. Чтобы узнать какие именно аргументы требуется ввести для использования функции введите в консоль знак вопроса и имя функции, например: ?read.table. На открывшейся странице в разделах Usage и Arguments будет перечень аргументов для использования данной функции. Как правило, критически важные аргументы для работы функции находятся в начале списка. Аргументы, которые не будут заполнены примут значения по умолчанию:

Так как официальный архив R пакетов (CRAN) насчитывает более 11 тысяч R пакетов, то количество доступных функций для анализа данных стремительно приближается к 1 млн!!! Как же нам проводить поиск нужной функции во всех этих пакетах? Для этого существует сайт rdocumentation.org: удобный сервис поиска функций и пакетов по искомому слову или сочетанию слов.

Базовая версия R, которая была загружена на Ваш компьютер, состоит из 30 встроенных пакетов. Остальные следует загружать и подключать самостоятельно. Следовательно, сначала мы ищем к какому пакету принадлежит функция, устанавливаем этот пакет в библиотеку пакетов на компьютере, загружаем его в R и лишь после этого используем функции загруженного пакета. Не забывайте загружать пакет при повторном запуске R, если снова собираетесь использовать функции этого пакета.

About this Course

867,125 recent views

In this course you will learn how to program in R and how to use R for effective data analysis. You will learn how to install and configure software necessary for a statistical programming environment and describe generic programming language concepts as they are implemented in a high-level statistical language. The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R, reading data into R, accessing R packages, writing R functions, debugging, profiling R code, and organizing and commenting R code. Topics in statistical data analysis will provide working examples.

User

Learner Career Outcomes

Career direction

started a new career after completing these courses

Career Benefit

11%

got a pay increase or promotion

Shareable Certificate

Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion

100% online

100% online
Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Flexible deadlines
Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Intermediate Level

Familiarity with regression is recommended.

Hours to complete
Approx. 57 hours to complete

Available languages

English
Subtitles: Arabic, French, Chinese (Simplified), Portuguese (Brazilian), Vietnamese, Russian, English, Spanish, Japanese

What you will learn

  • Understand critical programming language concepts

  • Configure statistical programming software

  • Make use of R loop functions and debugging tools

  • Collect detailed information using R profiler

R – бесплатное решение для работы с Big Data и Machine Learning

R — это бесплатно, просто и функционально

Хотите в совершенстве освоить этот замечательный инструмент для анализа своих данных? Специально для вас мы подготовили курсы Машинное обучение в R и Анализ данных и визуализация в R, где вы узнаете, что такое Big Data и Machine Learning, на практических примерах научитесь основам статистики и базовым приемам программирования на языке R, а также успешно овладеете популярными алгоритмами и программным инструментарием. После 5 дней интенсивной учебы вы сможете самостоятельно анализировать большие данные своей предметной области, чтобы быстро и эффективно решать прикладные бизнес-задачи. Выбирайте удобную дату, записывайтесь на занятия и приходите в наш образовательный центр. Встречаемся в классе!

Источники

  1. https://ru.wikipedia.org/wiki/R_(язык_программирования)
  2. https://www.gd.ru/articles/9348-mashinnoe-obuchenie
  3. https://edwvb.blogspot.com/2018/12/pochemu-hr-professionalam-rabotayushchim-s-analitikoj-stoit-izuchat-yazyk-r-i-zabyt-ob-excel.html

Создание функций: три наглядных примера!

Сколько бы функций не существовало в CRAN, рано или поздно придется написать свои собственные. Причин на это может быть несколько: такой функции еще не написано; проще написать свою, чем искать ее в других R пакетах: и т.д. Так или иначе, создать функции совсем не сложно. Для того, чтобы это доказать, я приведу три простых примера, которые помогут понять логику построения функций.

Пример 1: сколько будет 2+2×2?

Создадим простейшую функцию, основанную исключительно на арифметических действиях. Например, вычислим знакомый нам с начальной школы пример: сколько будет 2+2*2? Усложним немного: 12+12*12? Ну и в завершении арифметических упражнений 42+42*42? Как Вы могли заметить, все эти примеры основаны на одной и той же формуле: a+a*a. Создание функции в R будет идеальным решением для подобного рода задач.

Результат вычислений функции отобразится на экране консоли, т.к. для вывода информации мы использовали базовую функцию print() внутри нашей функции. Когда же нам требуется сохранить результат в виде отдельного объекта (переменной), следует воспользоваться функцией return(), что мы сделаем в следующем примере.

Пример 2: от горшка два вершка

В детстве мы все читали русские народные сказки. Меня, например, всегда интересовало что значит фраза «от горшка два вершка», а точнее сколько это в сантиметрах. Думаю, пришло время получить ответ: создадим конвертер вершков в R при помощи новой функции convershok().

Один вершок равен 4.445 см. Пусть программа выводит на экран предложение от том, что столько вершков равняется столько-то сантиметров, используя базовую функцию для объединения текстовых и числовых объектов paste(). Также мы хотим, чтобы полученное значение сохранялись как отдельный объект, для чего в конце функции добавим return(vershok).

Пример 3: ноутбук в кредит, сколько придется переплатить?

Допустим, у студента сломался ноутбук. На данный момент у него нет свободных денег на покупку нового, и он решил взять его в кредит. В банке ему предложили кредит на сумму 30.000 рублей с процентной ставкой 35% годовых и возможностью преждевременного погашения. Рассчитаем сколько денег нужно выплатить за ноутбук при погашении кредита через месяц, три месяца и год.

Для расчетов я использую процентов, начисленных за пользование кредитом в течение n месяцев.

sp = p * (t + 1) / 24, где:

sp — сумма процентаp — годовая процентная ставкаt — срок кредита (месяцев).

Реализуем эту формулу в R, после чего добавим к цене ноутбука (n) высчитанный суммарный процент (sp), помноженный на цену ноутбука товара (n):

Как Вы видите, 35% годовых отнють не означает, что студент будет платить за кредит 35% от текущей стоимости ноутбука: в реальности за год он переплатит на 19%. Другой интересный вывод в том, что кредитный процент на один месяц гораздо выше, чем усредненный месячный процент на три месяца и тем более на год. То есть брать кредиты на долгий срок «выгодно» 🙂

А главное, наш студент может использовать эту же функцию для своих будущих расчетов, если решит брать кредит в другом банке с другой процентной ставкой или выбрать ноутбук в другой ценовой категории. Для этого ему лишь надо изменить значения аргументов в функции.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий