R Cheatsheet Essentials – die besten R Cheats, gesammelt, gedruckt, gebunden!

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Cheatsheets
Statistik
Autor:in

Johannes Titz

Veröffentlichungsdatum

2. April 2023

Pünktlich zum neuen Semester gibt es ein neues Büchlein. Die R Essential Cheatsheets. Eine Zusammenstellung der wichtigsten Cheatsheets für R. Geht’s Dir nicht auch immer so, dass Du weißt “ahja, das ging doch irgendwie ganz einfach in R…, wie war das gleich nochmal…”

Oder Du nutzt schon die genialen Cheatsheets von RStudio? Aber sie liegen verstreut herum, sind nur in schwarz-weiß, mieße Druck-Quali mit Heimdrucker, und Du druckst sie immer wieder aus weil Du nicht weißt wo sie sind? Not anymore! Denn die Lösung all dieser Probleme liegt im sammeln, drucken und binden…ich biete Dir die erste kurierte Sammlung von R Cheatsheets.

Brauchen wir das wirklich? Na und ob. Also zumindest ich brauche das wirklich. Denn wenn ich mal wieder denke, “oh wie ging das doch gleich nochmal”, schlag ich Seite 10 auf und weiß, dass der U-Test in R wilcox.test heißt, und der Wilcoxon-Test auch, aber mit dem Parameter wilcox.test(..., paired = TRUE). Das ist viel schneller als den Browser zu öffnen, zu googeln und dann die richtige Seite auf stackoverflow zu finden. Produktivitätboost. R auf Speed.

Wie heißt gleich nochmal dieses Distanzmaß in R für die Cluster-Analyse, das eine, was bei allen Skalenniveaus geht? Irgendwas mit g? Schlag Seite 12 der Sammlung auf und dort ist vermerkt: “gower is particularly interesting beucase it can be used with mixed data types”.

Wie verändere ich die Skala bei ggplot? Wie les ich Datumsangaben in lubridate ein? Daten von wide zu long oder andersherum, wie ging das in tidyr? 99% der Befehle die Du in R in den nächsten Jahren ausführen wirst, stehen auf 35 Seiten, komprimiert, visualisiert, intuitiv.

Welche Cheatsheets sind dabei?

  1. Basic Statistics (descriptive statistics, t-test, ANOVA, contrast analysis, non-parametric tests, power analysis, correlation, regression, exploratory factor analysis, cluster analysis)
  2. Base R (help, packages, working directory, vectors, programming, reading and writing data, types, maths functions, variable assignment, environment, matrices, lists, data frames, strings, factors, statistics, distributions, plotting, dates)
  3. Data Import with readr, readxl, googlesheets4 (reading, writing, column specification)
  4. Data Tidying with tidyr (tibbles, reshape data, split cells, expand tables, handle missing values, nested data)
  5. Data Transformation with dplyr (summarise cases, group cases, manipulate cases, manipulate variables, vectorized functions, summary functions, combine tables)
  6. Data Transformation with data.table (basics, create a data.table, subset rows, manipulate olumns, group, chaining, functions for data.table, combine, reshape, apply, sequential rows, read & write)
  7. Data Visualization with ggplot2 (basics, geoms, stats, scales, coordinate systems, position adjustments, themes, faceting, labels and legends, zooming)
  8. Apply and Lists with purrr (map functions, function shortcuts, work with lists)
  9. Strings with stringr (detect matches, mutate strings, subset strings, join and split, manage lengths, order strings, helpers, regular expressions)
  10. Regular Expressions (character classes, special metacharacters, lookarounds and conditionals, functions for pattern matching, character classes and groups, anchors, quantifiers) 11 Factors with forcats (inspect, combine, order of levels, value of levels, add or drop levels)
  11. Dates with lubridate (Date-times, round, stamp, time zones, math)
  12. rmarkdown (workflow, code in knitr, citations, tables, markdown, output formats, header options, render, share)
  13. IDE (documents and apps, source editor, tab panes, version control, debug mode, package development, shortcuts, visual editor, workbench)
  14. Development with usethis and devtools (structure, getting started, workflow, R path, DESCRIPTION, NAMESPACE, man, vignettes, pkgdown, tests, README.Rmd+NEWS.md, data, package states)
  15. shiny (building an app, share, outputs, inputs, reactivity, UI, layouts, themes)
  16. git (basics, remote repositories, undoing changes, rewriting history, branches)

Wichtig: Die meisten Cheatsheets sind auch direkt als pdf verfübar. Einfach nach “Cheatsheets R” googeln. Es gibt einige Dutzende davon. Die Idee dieser Sammlung ist eine minimale Version zu haben, nur die Essentials eben, aber dafür als Print mit guter Druckqualität.

Ok, ok, ich will es, aber…

Sven Mandel / CC-BY-SA-4.0 / Verändert: Text hinzugefügt

Na hier: https://www.amazon.de/dp/B0BZ2T71CQ

Es fehlt aber der Cobra-Car-Cheat…

vroooom

Nein, wir sind doch nicht bei Age of Empires 2, wir sind bei R 4.3.2. Hast Du Ideen wie man das Cheatsheet verbessern kann? Welche Cheats fehlen Dir? Oder sind gar Cheats fehlerhaft? Ich freue mich über jegliches Feedback, schreib einfach an cobracar at johannestitz.com. Oder hinterlasse direkt eine Rezension auf Amazon.