R-Code ist oft schnell zu schreiben, aber nicht immer schnell genug in der Ausführung. Eine Methode, dem abzuhelfen, besteht darin, R-Code zu parallelisieren, d. h. mehrere Prozessorkerne oder mehrere Arbeiter einzusetzen. Das parallel-Paket, das zur Base-R-Installation gehört, bietet mit der clusterApply()-Funktion eine elegante Möglichkeit. Parallelisierung: Vorgehen und Vorbereitung Ziel ist es, 200 Regressionsmodelle mit jeweils … „R-Code parallelisieren mit parallel::clusterApply()“ weiterlesen
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Elegante R-Programmierung mit purrr::map und genisteten Datensätzen
2016 machte Hadley Wickham eine Idee populär, von der er zunächst selbst nicht sicher war, ob sie gut ist: genistete Datensätze (nested data frames). Das Prinzip ist einfach: Eine Spalte eines Datensatzes kann selbst ein Datensatz sein. Was zunächst umständlich oder verwirrend klingt, kann zum mächtigen Werkzeug werden – vor allem, wenn man viele gleich … „Elegante R-Programmierung mit purrr::map und genisteten Datensätzen“ weiterlesen
R-Zertifizierung: Funktionen programmieren – Writing functions in R (DataCamp, Hadley und Charlotte Wickham)
Learning from the best: Dieser DataCamp-Kurs wurde tatsächlich von Hadley Wickham selbst entwickelt, zusammen mit seiner Schwester Charlotte Wickham. Die allermeisten R-Anwender werden schon nach kurzer Zeit auf den Namen Hadley Wickham stoßen, hat er doch zahlreiche R-Erweiterungs-Pakete programmiert (er soll bereits an 55 Paketen mitgewirkt haben! Tendenz steigend), darunter einige der Bekanntesten: ggplot2, dplyr, … „R-Zertifizierung: Funktionen programmieren – Writing functions in R (DataCamp, Hadley und Charlotte Wickham)“ weiterlesen