Algunos paquetes esenciales en R

Para mí son esenciales porque al final, tarde o temprano los uso en cualquier proyecto que implique abrir el RStudio con independencia del tipo de asunto que aborde.

Casi siempre en algún momento del proceso necesito presentar datos preliminares (knitr, rmarkdown, janitor), mostrar gráficos (ggplot2, ggthemes, ggThemeAssist, gridBase, grid, corrplot) osimplemente manipular datos (dplyr, tidyr, stringr).

De modo que utilizo el pedazo de código que os dejo abajo del todo para que carguen siempre al inicio de cualquier trabajo (otro día hablaré de cómo suelo organizar los ficheros de un proyecto) y que requiera algo más que un simple test inicial.

Empiezo cargando pacman, que lo que hace es ahorrarme el trabajo de comprobar si el paquete mencionado está o no está instalado, y se encarga de instalarlo y/0 cargarlo en el entorno según se necesite.

Paso a comentar brevemente alguno de ellos:

• tidyverse instala mediante install.packages(“tidyverse”) los siguientes paquetes en una sola llamada: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purr, tibble, hms, stringr, lubridate, forcats, DBI, haven, http, jsonlite, readxl, rvest, xml2, modelr, broom.

Tened en cuenta sin embargo que la carga mediante library(tidyverse) solamente carga los esenciales, a saber: ggplot2, tibble, tidyr, readr, purrr, y dplyr.

• corrplot: mi opción favorita a la hora de representar gráficamente todas las correlaciones existentes en los datos.
• rticles, rmdformats, tufte. Diversos añadidos y temas difetentes para obtener más posibilidades en los formatos de salida. Sobre todo en HTML y PDF.
• RDocumentation. Integra la documentación de ayuda de este site en el entorno de RStudio.
• Janitor. Tengo pendiente una entrada sobre este paquete. Me encanta el modo en que soluciona, combinado con magrittr, algunas necesidades del análisis preliminar de un set de datos.
• formatR. Para formatear tu código y hacerlo más legible.
• ggThemeAssist. Un excelente asistente para modificar los parámetros de tus objetos gráficos generados con ggplot2.
• rio. Importar y exportar datos a diferentes formatos con una sintaxis sumamente simple. Realmente es un meta-paquete que incorpora algunos de los mejores en este campo.

if (!require(pacman)) install.packages(“pacman”)

p_load(“devtools”, “corrplot”, “tidyverse”, “knitr”, “RDocumentation”,
“janitor”, “data.table”, “formatR”, “ggThemeAssist”, “ggthemes”,
“rio”, “magrittr”, “microbenchmark”, “reshape2”, “rmarkdown”,
“gridBase”, “grid”, “plyr” )