30 Jahre: Meilensteine der Programmiersprache R

Vor gut 30 Jahren wurde die Programmiersprache R veröffentlicht. Geschichte im Überblick: Meilensteine wie CRAN, UseR, ggplot2, ROpenSci, dplyr, R-Ladies, Shiny, tidyverse, Tidy Tuesday, Quarto, Posit, WebR, Positron, …

Vor gut 30 Jahren wurde die Programmiersprache R veröffentlicht. Geschichte im Überblick: Meilensteine wie CRAN, UseR, ggplot2, ROpenSci, dplyr, R-Ladies, Shiny, tidyverse, Tidy Tuesday, Quarto, Posit, WebR, Positron, …

R 4.4.0: Was ist neu?

R Version 4.4.0 enthält einige Neuerungen: elegante NULL-Abfragen mit %||% aus rlang, speichereffiziente rekursive Funktionen, Sicherheitspatch beim RDS-Format, und mehr. Fast zeitgleich erschien RStudio 2024.04.0.

R Version 4.4.0 enthält einige Neuerungen: elegante NULL-Abfragen mit %||% aus rlang, speichereffiziente rekursive Funktionen, Sicherheitspatch beim RDS-Format, und mehr. Fast zeitgleich erschien RStudio 2024.04.0.

Datenvisualisierung: Fundamentals of Data Visualization von Claus O. Wilke

2019 legte Claus O. Wilke mit Fundamentals of Data Visualization ein sehr lesenswertes Buch über Datenvisualisierung vor, das einige Vorzüge gegenüber vergleichbaren Werken bietet: Wer es gerne physisch in Papierform in der Hand hält, kann es selbstverständlich käuflich erwerben. Es steht jedoch auch kostenlos online im Volltext zur Verfügung. Damit folgt es dem Beispiel von … „Datenvisualisierung: Fundamentals of Data Visualization von Claus O. Wilke“ weiterlesen

Aus RStudio wurde Posit!

RStudio, die vielleicht bekannteste Firma im R-Umfeld, hat sich in Posit umbenannt. Posit ist ein real existierendes Wort: es bedeutet, eine Idee zur Diskussion zu stellen. Das ist ein charakteristischer Bestandteil der Arbeit von Data Scientists (Hypothesen aufstellen und testen!) und reflektiert damit die Arbeit der datengetriebenen Open-Source-Gemeinschaft sowie den wissenschaftlichen Ehrgeiz, stets nach einem … „Aus RStudio wurde Posit!“ weiterlesen

R und Shiny: Was ist Reaktivität / Reaktives Programmieren?

Der Erfolg von Datenanalysen beruht nicht nur auf den Ergebnissen selbst, sondern zunehmend auch darauf, wie sie präsentiert und anderen zugänglich gemacht werden. R bietet mit Shiny ein großartiges Werkzeug, um interaktive Webapplikationen zu erstellen. Dazu sind weder HTML- noch CSS- oder Javascript-Kenntnisse erforderlich. Shiny: Umdenken von bisheriger R-Programmierung Wer bereits Erfahrungen mit der R-Programmierung … „R und Shiny: Was ist Reaktivität / Reaktives Programmieren?“ weiterlesen

SQL-Datenbanken mit R ansprechen: Drei Strategien

R bietet mehrere Möglichkeiten, mit Datenbanken zu kommunizieren. Dieser Artikel richtet sich sowohl an R-Anwender, die noch nicht von R aus mit Datenbanken gearbeitet haben, als auch an solche, die dies bereits tun, aber bisher nur eine Möglichkeit genutzt haben. So kann jedeR den Ansatz auswählen, der für den jeweiligen Anwendungsfall am besten passt. SQL … „SQL-Datenbanken mit R ansprechen: Drei Strategien“ weiterlesen

Eigene R-Pakete erstellen: Gast-Video auf Statistics Globe

Vor kurzem erhielt ich eine Anfrage von Joachim Schork, ob ich mir eine Zusammenarbeit zwischen unseren Youtube-Kanälen Statistics Globe und StatistikinDD vorstellen kann. Darüber freute ich mich sehr – es wurde die erste Collab im Kontext meines Youtube-Kanals. In meinem Beitrag auf Statistics Globe geht es um die Erstellung eigener R-Pakete. Eigene R-Pakete erstellen: Warum … „Eigene R-Pakete erstellen: Gast-Video auf Statistics Globe“ weiterlesen

ggplot2: Einführung in die drei Basisschichten – Daten, Ästhetiken, Geometrien

ggplot2 ist der de-facto-Standard, um professionelle, ansprechende Grafiken in R zu erstellen. Heute sehen wir uns die drei Basisschichten an, die für jede ggplot2-Grafik erforderlich sind. ggplot2 basiert auf der Grammatik der grafischen Darstellung (Grammar of Graphics), die auf Leland Wilkinson zurückgeht. Er beschrieb das Konzept unabhängig von R in seinem Buch von 1999 (siehe … „ggplot2: Einführung in die drei Basisschichten – Daten, Ästhetiken, Geometrien“ weiterlesen

Hilfe erstellen für Funktionen in eigenen R-Paketen (roxygen2)

Nachdem wir in früheren Beiträgen gesehen haben, warum und wann es überhaupt sinnvoll ist, eigene R-Pakete zu erstellen und wie man ein erstes Paket in zwei Minuten erstellen kann, wollen wir uns heute mit einem wesentlichen Aspekt von R-Paketen näher beschäftigen: Der Dokumentation. Erst mit einer guten Dokumentation wird unser Paket für andere und, nicht … „Hilfe erstellen für Funktionen in eigenen R-Paketen (roxygen2)“ weiterlesen

Ein eigenes R-Paket in zwei Minuten erstellen mit RStudio

Dank der Unterstützung durch RStudio (die kostenlose Desktop-Version reicht vollkommen aus) kann man in wenigen Minuten ein eigenes R-Paket erstellen. Dieser Beitrag ist die Fortsetzung zu: Eigene R-Pakete erstellen: Warum und wann? R-Paket als RStudio-Projekt RStudio bietet die Möglichkeit, Projekte anzulegen. Das ist auch sinnvoll, wenn man kein Paket erstellen will: Man erhält dann für … „Ein eigenes R-Paket in zwei Minuten erstellen mit RStudio“ weiterlesen