
學(xué)習(xí)R語(yǔ)言,一篇文章讓你從懵圈到入門
在實(shí)際工作中,每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具體如下:
數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程
數(shù)據(jù)導(dǎo)入
數(shù)據(jù)整理
反復(fù)理解數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
統(tǒng)計(jì)建模
作出推斷(比如預(yù)測(cè))
溝通交流
自動(dòng)化分析
程序開(kāi)發(fā)
下面列出每個(gè)步驟最有用的一些R包:
數(shù)據(jù)導(dǎo)入
以下R包主要用于數(shù)據(jù)導(dǎo)入和保存數(shù)據(jù)
feather:一種快速,輕量級(jí)的文件格式。在R和python上都可使用
readr:實(shí)現(xiàn)表格數(shù)據(jù)的快速導(dǎo)入。中文介紹可參考這里
readxl:讀取Microsoft Excel電子表格數(shù)據(jù)
openxlsx:讀取Microsoft Excel電子表格數(shù)據(jù)
googlesheets:讀取google電子表格數(shù)據(jù)
haven:讀取SAS,SPSS和Stata統(tǒng)計(jì)軟件格式的數(shù)據(jù)
httr:從網(wǎng)站開(kāi)放的API中讀取數(shù)據(jù)
rvest:網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)抓取包
xml2:讀取HTML和XML格式數(shù)據(jù)
webreadr:讀取常見(jiàn)的Web日志格式數(shù)據(jù)
DBI:數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)通用接口包
RMySQL:用于連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的R包
RPostgres:用于連接PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的R包
bigrquery用于連接Google BigQuery的R包
PivotalR:用于讀取Pivitol(Greenplum)和HAWQ數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)
dplyr:提供了一個(gè)訪問(wèn)常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的接口
data.table:data.table包的fread()函數(shù)可以快速讀取大數(shù)據(jù)集
git2r:用于訪問(wèn)git倉(cāng)庫(kù)
數(shù)據(jù)整理
以下R包主要用于數(shù)據(jù)整理,以便于你后續(xù)建模分析:
tidyr:用于整理表格數(shù)據(jù)的布局
dplyr:用于將多個(gè)數(shù)據(jù)表連接成一個(gè)整齊的數(shù)據(jù)集
purrr:函數(shù)式編程工具,在做數(shù)據(jù)整理時(shí)非常有用。
broom:用于將統(tǒng)計(jì)模型的結(jié)果整理成數(shù)據(jù)框形式
zoo:定義了一個(gè)名zoo的S3類型對(duì)象,用于描述規(guī)則的和不規(guī)則的有序的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)可視化
以下R包用于數(shù)據(jù)可視化:
ggplot2及其擴(kuò)展:ggplot2包提供了一個(gè)強(qiáng)大的繪圖系統(tǒng),并實(shí)現(xiàn)了以下擴(kuò)展
ggthemes:提供擴(kuò)展的圖形風(fēng)格主題
ggmap:提供Google Maps,Open Street Maps等流行的在線地圖服務(wù)模塊
ggiraph:繪制交互式的ggplot圖形
ggstance:實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)圖形的橫向版本
GGally:繪制散點(diǎn)圖矩陣
ggalt:添加額外的坐標(biāo)軸,geoms等
ggforce:添加額外geoms等
ggrepel:用于避免圖形標(biāo)簽重疊
ggraph:用于繪制網(wǎng)絡(luò)狀、樹(shù)狀等特定形狀的圖形
ggpmisc:光生物學(xué)相關(guān)擴(kuò)展
geomnet:繪制網(wǎng)絡(luò)狀圖形
ggExtra:繪制圖形的邊界直方圖
gganimate:繪制動(dòng)畫圖
plotROC:繪制交互式ROC曲線圖
ggspectra:繪制光譜圖
ggnetwork:網(wǎng)絡(luò)狀圖形的geoms
ggradar:繪制雷達(dá)圖
ggTimeSeries:時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化
ggtree:樹(shù)圖可視化
ggseas:季節(jié)調(diào)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(tǒng)
htmlwidgets:一個(gè)專為R語(yǔ)言打造的可視化JS庫(kù)
leaflet:繪制交互式地圖
dygraphs:繪制交互式時(shí)間序列圖
plotly:交互式繪圖包,中文介紹詳見(jiàn)這里
rbokeh:用于創(chuàng)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(wǎng)狀圖
networkD3:繪制交互式網(wǎng)狀圖
d3heatmap:繪制交互式熱力圖,中文介紹
DT:用于創(chuàng)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(duì)多個(gè)javascript數(shù)據(jù)可視化庫(kù)(highcharts/nvd3/polychart)的R封裝。
coefplot:可視化統(tǒng)計(jì)模型結(jié)果
quantmod:可視化金融圖表
colorspace:基于HSL的調(diào)色板
viridis:Matplotlib viridis調(diào)色板
munsell:Munsell調(diào)色板
RColorBrewer:圖形調(diào)色板
igraph:用于網(wǎng)絡(luò)分析和可視化
latticeExtra:lattice繪圖系統(tǒng)擴(kuò)展包
sp:空間數(shù)據(jù)工具
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
以下R包用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新的數(shù)據(jù)類型
dplyr:一個(gè)用于高效數(shù)據(jù)清理的R包。視頻學(xué)習(xí)課程
magrittr:一個(gè)高效的管道操作工具包。
tibble:高效的顯示表格數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)
stringr:一個(gè)字符串處理工具集
lubridate:用于處理日期時(shí)間數(shù)據(jù)
xts:xts是對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)(zoo)的一種擴(kuò)展實(shí)現(xiàn),提供了時(shí)間序列的操作接口。
data.table:用于快速處理大數(shù)據(jù)集
vtreat:一個(gè)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行變量預(yù)處理的工具
stringi:一個(gè)快速字符串處理工具
Matrix:著名的稀疏矩陣包
統(tǒng)計(jì)建模與推斷
下述R包是統(tǒng)計(jì)建模最常用的幾個(gè)R包,其中的一些R包適用于多個(gè)主題。
car:提供了大量的增強(qiáng)版的擬合和評(píng)價(jià)回歸模型的函數(shù)。
Hmisc:提供各種用于數(shù)據(jù)分析的函數(shù)
multcomp:參數(shù)模型中的常見(jiàn)線性假設(shè)的同時(shí)檢驗(yàn)和置信區(qū)間計(jì)算,包括線性、廣義線性、線性混合效應(yīng)和生存模型。
pbkrtest用于線性混合效應(yīng)模型的參數(shù)Bootstrap檢驗(yàn)
MatrixModels:用于稠密矩陣和稀疏矩陣建模
mvtnorm:用于計(jì)算多元正態(tài)分布和t分布的概率,分位數(shù),隨機(jī)偏差等
SparseM:用于稀疏矩陣的基本線性代數(shù)運(yùn)算
lme4:利用C++矩陣庫(kù) Eigen進(jìn)行線性混合效應(yīng)模型的計(jì)算。
broom:將統(tǒng)計(jì)模型結(jié)果整理成數(shù)據(jù)框形式
caret:一個(gè)用于解決分類和回歸問(wèn)題的數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合工具包
glmnet:通過(guò)極大懲罰似然來(lái)擬合廣義線性模型
gbm:用于實(shí)現(xiàn)隨機(jī)梯度提升算法
xgboost:全稱是eXtreme Gradient Boosting。是Gradient Boosting Machine的一個(gè)c++實(shí)現(xiàn)。目前已制作了xgboost工具的R語(yǔ)言接口。詳見(jiàn)統(tǒng)計(jì)之都的一篇介紹
randomForest:提供了用隨機(jī)森林做回歸和分類的函數(shù)
ranger:用于隨機(jī)森林算法的快速實(shí)現(xiàn)
h2o:H2O是0xdata的旗艦產(chǎn)品,是一款核心數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。它的一部分是由R語(yǔ)言編寫的,另一部分是由Java和Python語(yǔ)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(yǔ)言環(huán)境下運(yùn)行了。
ROCR:通過(guò)繪圖來(lái)可視化分類器的綜合性能。
pROC:用于可視化,平滑和對(duì)比ROC曲線
溝通交流
以下R包用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)果的自動(dòng)化報(bào)告,以便于你跟人們進(jìn)行溝通交流。
rmarkdown :用于創(chuàng)建可重復(fù)性報(bào)告和動(dòng)態(tài)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(chuàng)建儀表盤
bookdown:以R Markdown為基礎(chǔ),用于創(chuàng)作書籍和長(zhǎng)篇文檔
rticles:提供了一套R(shí) Markdown模板
tufte:用于實(shí)現(xiàn)Tufte講義風(fēng)格的R Markdown模板
DT:用于創(chuàng)建交互式的數(shù)據(jù)表
pixiedust:用于自定義數(shù)據(jù)表的輸出
xtable:用于自定義數(shù)據(jù)表的輸出
highr:用于實(shí)現(xiàn)R代碼的LaTeX或HTML格式輸出
formatR:通過(guò)tidy_source函數(shù)格式化R代碼的輸出
yaml:用于實(shí)現(xiàn)R數(shù)據(jù)與YAML格式數(shù)據(jù)之間的通信。
自動(dòng)化分析
以下R包用于創(chuàng)建自動(dòng)化分析結(jié)果的數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品:
shiny:一個(gè)使用R語(yǔ)言開(kāi)發(fā)交互式web應(yīng)用程序的工具。中文教程
shinydashboard:用于創(chuàng)建交互式儀表盤
shinythemes:給出了Shiny應(yīng)用程序的常用風(fēng)格主題
shinyAce:為Shiny應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)者提供Ace代碼編輯器。
shinyjs:用于在Shiny應(yīng)用程序中執(zhí)行常見(jiàn)的JavaScript操作
miniUI:提供了一個(gè)UI小部件,用于在R命令行中集成交互式應(yīng)用程序
shinyapps.io:為創(chuàng)建的Shiny應(yīng)用程序提供托管服務(wù)
Shiny Server Open Source:為Shiny應(yīng)用程序提供開(kāi)源免費(fèi)的服務(wù)器
Shiny Server Pro:為企業(yè)級(jí)用戶提供一個(gè)Shiny應(yīng)用程序服務(wù)器
rsconnect:用于將Shiny應(yīng)用程序部署到shinyapps.io
plumber:用于將R代碼轉(zhuǎn)化為一個(gè)web API
rmarkdown:用于創(chuàng)建可重復(fù)性報(bào)告和動(dòng)態(tài)文檔
rstudioapi:用于安全地訪問(wèn)RStudio IDE的API
程序開(kāi)發(fā)
以下這些包主要用于開(kāi)發(fā)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(kāi)源免費(fèi)的RStudio服務(wù)器
RStudio Server Professional:商業(yè)版RStudio服務(wù)器
devtools:一個(gè)讓開(kāi)發(fā)R包變得簡(jiǎn)單的工具集
packrat:創(chuàng)建項(xiàng)目的特定庫(kù),用于處理包的版本問(wèn)題,增強(qiáng)代碼重現(xiàn)能力。
drat:一個(gè)用于創(chuàng)建和使用備選R包庫(kù)的工具
testthat:?jiǎn)卧獪y(cè)試,讓R包穩(wěn)定、健壯,減少升級(jí)的痛苦。
roxygen2:通過(guò)注釋的方式,生成文檔,遠(yuǎn)離Latex的煩惱。
purrr:一個(gè)用于 提供函數(shù)式編程方法的工具
profvis:用于可視化R代碼的性能分析數(shù)據(jù)
Rcpp:用于實(shí)現(xiàn)R與C++的無(wú)縫整合。詳見(jiàn)統(tǒng)計(jì)之都文章
R6:R6是R語(yǔ)言的一個(gè)面向?qū)ο蟮腞包,可以更加高效的構(gòu)建面向?qū)ο笙到y(tǒng)。
htmltools:用于生成HTML格式輸出
nloptr:提供了一個(gè)NLopt非線性優(yōu)化庫(kù)的接口
minqa:一個(gè)二次近似的優(yōu)化算法包
rngtools:一個(gè)用于處理隨機(jī)數(shù)生成器的實(shí)用工具
NMF:提供了一個(gè)執(zhí)行非負(fù)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(gè)R語(yǔ)言與json進(jìn)行轉(zhuǎn)的包,是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的包,支持用 C類庫(kù)轉(zhuǎn)型和R語(yǔ)言本身轉(zhuǎn)型兩種方式。
jsonlite:用于實(shí)現(xiàn)R語(yǔ)言與json數(shù)據(jù)格式之間的轉(zhuǎn)化
RcppArmadillo:提供了一個(gè)Armadillo C++ Library(一種C++的線性代數(shù)庫(kù))的接口
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
以下R包給出了案例實(shí)戰(zhàn)過(guò)程中可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集:
babynames:包含由美國(guó)社會(huì)保障局提供的三個(gè)數(shù)據(jù)集
neiss:2009-2014年期間提供給美國(guó)急診室的所有事故報(bào)告樣本數(shù)據(jù)
yrbss:美國(guó)疾病控制中心2009-2013年期間青年危險(xiǎn)行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)
hflights:
USAboundaries:2011年全年休斯頓機(jī)場(chǎng)的所有航班數(shù)據(jù)
rworldmap:國(guó)家邊界數(shù)據(jù)
usdanutrients:美國(guó)農(nóng)業(yè)部營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)
fueleconomy:美國(guó)環(huán)保署1984-2015年期間的燃油經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
nasaweather:包含了一個(gè)覆蓋中美洲的非常粗糙的24*24格地理位置和大氣測(cè)量數(shù)據(jù)。
mexico-mortality:墨西哥死亡人數(shù)數(shù)據(jù)
data-movies和ggplotmovies:來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)電影數(shù)據(jù)庫(kù)imdb.com的數(shù)據(jù)
pop-flows:2008年全美人口流動(dòng)數(shù)據(jù)
data-housing-crisis:經(jīng)過(guò)清洗后的2008美國(guó)房地產(chǎn)危機(jī)數(shù)據(jù)
gun-sales:紐約時(shí)報(bào)提供的有關(guān)槍支購(gòu)買的每月背景調(diào)查統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)
stationaRy:從成千上萬(wàn)個(gè)全球站點(diǎn)收集到的每小時(shí)氣象數(shù)據(jù)
gapminder:摘自Gapminder的數(shù)據(jù)
janeaustenr:簡(jiǎn)·奧斯丁小說(shuō)全集數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10CDA 數(shù)據(jù)分析師:商業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐的落地者與價(jià)值創(chuàng)造者 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值,最終要在 “實(shí)踐” 中體現(xiàn) —— 脫離業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分 ...
2025-09-10