私は知りたがっています、
- CRAN で 2、3、N 文字のパッケージ名はいくつありますか?
- まだ使用されていない組み合わせ ("unpoppler")
- フルキャップまたはキャメルケースを使用するパッケージ名はいくつありますか?
- 2 で終わるパッケージ名はいくつありますか?
興味深い事実が明らかになる可能性があると思います。
編集: CRAN パッケージの時間的進化を示すアニメーション グラフィックのボーナス ポイント。
パッケージの名前を取得するために Web ページをスクレイピングするよりも優れた方法は、available.packages()
関数を使用してそれらの結果を処理することです。available.packages()
利用可能なすべてのパッケージの詳細を含むマトリックスを返します (ただし、デフォルトでフィルター処理されます。詳細については、の詳細セクションを参照してください?available.packages
)。
pkgs <- available.packages(filters = "duplicates")
nameCount <- unname(nchar(pkgs[, "Package"]))
table(nameCount)
> table(nameCount)
nameCount
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
32 311 374 360 434 445 368 277 199 132 99 56 56 43 22 19 18 2 12 8
22 24 25 31
5 2 1 1
を使用nameCount
すると、正規表現などに頼る必要なく、任意の数の文字を含む名前のパッケージを選択できます。
> unname(pkgs[which(nameCount == 2), "Package"])
[1] "BB" "bs" "ca" "cg" "dr" "ez" "FD" "ff" "HH" "HI" "iv" "JM" "ks" "M3" "mi"
[16] "np" "oc" "oz" "PK" "PP" "qp" "QT" "RC" "rv" "Rz" "sm" "sn" "sp" "st" "SV"
[31] "tm" "wq"
ここでは、さまざまな提案に基づいた 1 つのショットを示します。
packages <- available.packages()[,'Package']
ggplot(data.frame(n = nchar(packages))) +
geom_histogram(aes(n), binwidth=1)
all <- length(packages)
## 3168
up <- sum(toupper(packages) == packages)
## 262
low <- sum(tolower(packages) == packages)
## 1697
pie(c(up, low, all-up-low), labels=c("UPPERCASE","lowercase","cAmElCaSe"))
let <- sapply(sapply(letters, grep, tolower(packages)), length)
barplot(let)
length(packages[grep("2$", packages, perl=TRUE)])
# 29
以下は、いくつかの質問に答える短いコードです。時間を見つけたら、回答に追加し続けます。
library(XML); library(ggplot2);
url = 'http://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html'
packages = readHTMLTable(url, stringsAsFactors = F)[[1]][-1,]
# histogram of number of characters in package name
qplot(nchar(V1), data = packages)
を使用してすべてのパッケージのベクトルを作成します
myList <- available.packages()[,'Package']
その後、必要に応じて分析できます。たとえば、名前が 2 文字だけのパッケージのリスト
myList[grep('^..$', myList)]