
學習R語言,一篇文章讓你從懵圈到入門
在實際工作中,每個數據科學項目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具體如下:
數據科學工作流程
數據導入
數據整理
反復理解數據
數據可視化
數據轉換
統計建模
作出推斷(比如預測)
溝通交流
自動化分析
程序開發
下面列出每個步驟最有用的一些R包:
數據導入
以下R包主要用于數據導入和保存數據
feather:一種快速,輕量級的文件格式。在R和python上都可使用
readr:實現表格數據的快速導入。中文介紹可參考這里
readxl:讀取Microsoft Excel電子表格數據
openxlsx:讀取Microsoft Excel電子表格數據
googlesheets:讀取google電子表格數據
haven:讀取SAS,SPSS和Stata統計軟件格式的數據
httr:從網站開放的API中讀取數據
rvest:網頁數據抓取包
xml2:讀取HTML和XML格式數據
webreadr:讀取常見的Web日志格式數據
DBI:數據庫管理系統通用接口包
RMySQL:用于連接MySQL數據庫的R包
RPostgres:用于連接PostgreSQL數據庫的R包
bigrquery用于連接Google BigQuery的R包
PivotalR:用于讀取Pivitol(Greenplum)和HAWQ數據庫中的數據
dplyr:提供了一個訪問常見數據庫的接口
data.table:data.table包的fread()函數可以快速讀取大數據集
git2r:用于訪問git倉庫
數據整理
以下R包主要用于數據整理,以便于你后續建模分析:
tidyr:用于整理表格數據的布局
dplyr:用于將多個數據表連接成一個整齊的數據集
purrr:函數式編程工具,在做數據整理時非常有用。
broom:用于將統計模型的結果整理成數據框形式
zoo:定義了一個名zoo的S3類型對象,用于描述規則的和不規則的有序的時間序列數據。
數據可視化
以下R包用于數據可視化:
ggplot2及其擴展:ggplot2包提供了一個強大的繪圖系統,并實現了以下擴展
ggthemes:提供擴展的圖形風格主題
ggmap:提供Google Maps,Open Street Maps等流行的在線地圖服務模塊
ggiraph:繪制交互式的ggplot圖形
ggstance:實現常見圖形的橫向版本
GGally:繪制散點圖矩陣
ggalt:添加額外的坐標軸,geoms等
ggforce:添加額外geoms等
ggrepel:用于避免圖形標簽重疊
ggraph:用于繪制網絡狀、樹狀等特定形狀的圖形
ggpmisc:光生物學相關擴展
geomnet:繪制網絡狀圖形
ggExtra:繪制圖形的邊界直方圖
gganimate:繪制動畫圖
plotROC:繪制交互式ROC曲線圖
ggspectra:繪制光譜圖
ggnetwork:網絡狀圖形的geoms
ggradar:繪制雷達圖
ggTimeSeries:時間序列數據可視化
ggtree:樹圖可視化
ggseas:季節調整工具
lattice:生成柵欄圖
rgl:交互式3D繪圖
ggvis:交互式圖表多功能系統
htmlwidgets:一個專為R語言打造的可視化JS庫
leaflet:繪制交互式地圖
dygraphs:繪制交互式時間序列圖
plotly:交互式繪圖包,中文介紹詳見這里
rbokeh:用于創建交互式圖表和地圖,中文介紹
Highcharter:繪制交互式Highcharts圖
visNetwork:繪制交互式網狀圖
networkD3:繪制交互式網狀圖
d3heatmap:繪制交互式熱力圖,中文介紹
DT:用于創建交互式表格
threejs:繪制交互式3d圖形和地球儀 –rglwidget:繪制交互式3d圖形
DiagrammeR:繪制交互式圖表
MetricsGraphics:繪制交互式MetricsGraphics圖
rCharts:提供了對多個javascript數據可視化庫(highcharts/nvd3/polychart)的R封裝。
coefplot:可視化統計模型結果
quantmod:可視化金融圖表
colorspace:基于HSL的調色板
viridis:Matplotlib viridis調色板
munsell:Munsell調色板
RColorBrewer:圖形調色板
igraph:用于網絡分析和可視化
latticeExtra:lattice繪圖系統擴展包
sp:空間數據工具
數據轉換
以下R包用于將數據轉換為新的數據類型
dplyr:一個用于高效數據清理的R包。視頻學習課程
magrittr:一個高效的管道操作工具包。
tibble:高效的顯示表格數據的結構
stringr:一個字符串處理工具集
lubridate:用于處理日期時間數據
xts:xts是對時間序列數據(zoo)的一種擴展實現,提供了時間序列的操作接口。
data.table:用于快速處理大數據集
vtreat:一個對預測模型進行變量預處理的工具
stringi:一個快速字符串處理工具
Matrix:著名的稀疏矩陣包
統計建模與推斷
下述R包是統計建模最常用的幾個R包,其中的一些R包適用于多個主題。
car:提供了大量的增強版的擬合和評價回歸模型的函數。
Hmisc:提供各種用于數據分析的函數
multcomp:參數模型中的常見線性假設的同時檢驗和置信區間計算,包括線性、廣義線性、線性混合效應和生存模型。
pbkrtest用于線性混合效應模型的參數Bootstrap檢驗
MatrixModels:用于稠密矩陣和稀疏矩陣建模
mvtnorm:用于計算多元正態分布和t分布的概率,分位數,隨機偏差等
SparseM:用于稀疏矩陣的基本線性代數運算
lme4:利用C++矩陣庫 Eigen進行線性混合效應模型的計算。
broom:將統計模型結果整理成數據框形式
caret:一個用于解決分類和回歸問題的數據訓練綜合工具包
glmnet:通過極大懲罰似然來擬合廣義線性模型
gbm:用于實現隨機梯度提升算法
xgboost:全稱是eXtreme Gradient Boosting。是Gradient Boosting Machine的一個c++實現。目前已制作了xgboost工具的R語言接口。詳見統計之都的一篇介紹
randomForest:提供了用隨機森林做回歸和分類的函數
ranger:用于隨機森林算法的快速實現
h2o:H2O是0xdata的旗艦產品,是一款核心數據分析平臺。它的一部分是由R語言編寫的,另一部分是由Java和Python語言編寫的。用戶可以部署H2O的R程序安裝包,之后就可以在R語言環境下運行了。
ROCR:通過繪圖來可視化分類器的綜合性能。
pROC:用于可視化,平滑和對比ROC曲線
溝通交流
以下R包用于實現數據科學結果的自動化報告,以便于你跟人們進行溝通交流。
rmarkdown :用于創建可重復性報告和動態文檔
knitr:用于在PDF和HTML文檔中嵌入R代碼塊
flexdashboard:基于rmarkdown,可以輕松的創建儀表盤
bookdown:以R Markdown為基礎,用于創作書籍和長篇文檔
rticles:提供了一套R Markdown模板
tufte:用于實現Tufte講義風格的R Markdown模板
DT:用于創建交互式的數據表
pixiedust:用于自定義數據表的輸出
xtable:用于自定義數據表的輸出
highr:用于實現R代碼的LaTeX或HTML格式輸出
formatR:通過tidy_source函數格式化R代碼的輸出
yaml:用于實現R數據與YAML格式數據之間的通信。
自動化分析
以下R包用于創建自動化分析結果的數據科學產品:
shiny:一個使用R語言開發交互式web應用程序的工具。中文教程
shinydashboard:用于創建交互式儀表盤
shinythemes:給出了Shiny應用程序的常用風格主題
shinyAce:為Shiny應用程序開發者提供Ace代碼編輯器。
shinyjs:用于在Shiny應用程序中執行常見的JavaScript操作
miniUI:提供了一個UI小部件,用于在R命令行中集成交互式應用程序
shinyapps.io:為創建的Shiny應用程序提供托管服務
Shiny Server Open Source:為Shiny應用程序提供開源免費的服務器
Shiny Server Pro:為企業級用戶提供一個Shiny應用程序服務器
rsconnect:用于將Shiny應用程序部署到shinyapps.io
plumber:用于將R代碼轉化為一個web API
rmarkdown:用于創建可重復性報告和動態文檔
rstudioapi:用于安全地訪問RStudio IDE的API
程序開發
以下這些包主要用于開發自定義的R包:
RStudio Desktop IDE:R的IDE。大家都懂,不用解釋。
RStudio Server Open Source:開源免費的RStudio服務器
RStudio Server Professional:商業版RStudio服務器
devtools:一個讓開發R包變得簡單的工具集
packrat:創建項目的特定庫,用于處理包的版本問題,增強代碼重現能力。
drat:一個用于創建和使用備選R包庫的工具
testthat:單元測試,讓R包穩定、健壯,減少升級的痛苦。
roxygen2:通過注釋的方式,生成文檔,遠離Latex的煩惱。
purrr:一個用于 提供函數式編程方法的工具
profvis:用于可視化R代碼的性能分析數據
Rcpp:用于實現R與C++的無縫整合。詳見統計之都文章
R6:R6是R語言的一個面向對象的R包,可以更加高效的構建面向對象系統。
htmltools:用于生成HTML格式輸出
nloptr:提供了一個NLopt非線性優化庫的接口
minqa:一個二次近似的優化算法包
rngtools:一個用于處理隨機數生成器的實用工具
NMF:提供了一個執行非負矩陣分解的算法和框架
crayon:用于在輸出終端添加顏色
RJSONIO:rjson是一個R語言與json進行轉的包,是一個非常簡單的包,支持用 C類庫轉型和R語言本身轉型兩種方式。
jsonlite:用于實現R語言與json數據格式之間的轉化
RcppArmadillo:提供了一個Armadillo C++ Library(一種C++的線性代數庫)的接口
實驗數據
以下R包給出了案例實戰過程中可用的訓練數據集:
babynames:包含由美國社會保障局提供的三個數據集
neiss:2009-2014年期間提供給美國急診室的所有事故報告樣本數據
yrbss:美國疾病控制中心2009-2013年期間青年危險行為監測系統數據
hflights:
USAboundaries:2011年全年休斯頓機場的所有航班數據
rworldmap:國家邊界數據
usdanutrients:美國農業部營養數據庫
fueleconomy:美國環保署1984-2015年期間的燃油經濟數據
nasaweather:包含了一個覆蓋中美洲的非常粗糙的24*24格地理位置和大氣測量數據。
mexico-mortality:墨西哥死亡人數數據
data-movies和ggplotmovies:來自互聯網電影數據庫imdb.com的數據
pop-flows:2008年全美人口流動數據
data-housing-crisis:經過清洗后的2008美國房地產危機數據
gun-sales:紐約時報提供的有關槍支購買的每月背景調查統計分析數據
stationaRy:從成千上萬個全球站點收集到的每小時氣象數據
gapminder:摘自Gapminder的數據
janeaustenr:簡·奧斯丁小說全集數據
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