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R包 | 分类汇总及简介

文献管理 自我整合 2023-02-24

R包分类汇总及简介

1

数据导入

以下R包主要用于数据导入和保存数据。

feather:一种快速,轻量级的文件格式;在R和python上都可使用

readr:实现表格数据的快速导入

readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据

openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据

googlesheets:读取google电子表格数据

haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据

httr:从网站开放的API中读取数据

rvest:网页数据抓取包

xml2:读取HTML和XML格式数据

webreadr:读取常见的Web日志格式数据

DBI:数据库管理系统通用接口包

RMySQL:用于连接MySQL数据库的R包

RPostgres:用于连接PostgreSQL数据库的R包

bigrquery用于连接Google BigQuery的R包

PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据

dplyr:提供了一个访问常见数据库的接口

data.table:data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集

git2r:用于访问git仓库

2

数据整理

以下R包主要用于数据整理,以便于后续建模分析。

tidyr:用于整理表格数据的布局

dplyr:用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集

purrr:函数式编程工具,在做数据整理时非常有用

broom:用于将统计模型的结果整理成数据框形式

zoo:定义了一个名zoo的S3类型对象,用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据 

3

数据可视化

以下R包用于数据可视化。

ggplot2及其扩展:ggplot2包提供了一个强大的绘图系统,并实现了以下扩展

ggthemes:提供扩展的图形风格主题

ggmap:提供Google Maps、Open Street Maps等流行的在线地图服务模块

ggiraph:绘制交互式的ggplot图形

ggstance:实现常见图形的横向版本

GGally:绘制散点图矩阵

ggalt:添加额外的坐标轴、geoms等

ggforce:添加额外geoms等

ggrepel:用于避免图形标签重叠

ggraph:用于绘制网络状、树状等特定形状的图形

ggpmisc:光生物学相关扩展

geomnet:绘制网络状图形

ggExtra:绘制图形的边界直方图

gganimate:绘制动画图

plotROC:绘制交互式ROC曲线图

ggspectra:绘制光谱图

ggnetwork:网络状图形的geoms

ggradar:绘制雷达图

ggTimeSeries:时间序列数据可视化

ggtree:树图可视化

ggseas:季节调整工具

lattice:生成栅栏图

rgl:交互式3D绘图

ggvis:交互式图表多功能系统

htmlwidgets:一个专为R语言打造的可视化JS库

leaflet:绘制交互式地图

dygraphs:绘制交互式时间序列图

plotly:交互式绘图包

rbokeh:用于创建交互式图表和地图

Highcharter:绘制交互式Highcharts图

visNetwork:绘制交互式网状图

networkD3:绘制交互式网状图

d3heatmap:绘制交互式热力图

DT:用于创建交互式表格

threejs:绘制交互式3d图形和地球仪 –rglwidget:绘制交互式3d图形

DiagrammeR:绘制交互式图表

MetricsGraphics:绘制交互式MetricsGraphics图

rCharts:提供了对多个javascript数据可视化库(highcharts/nvd3/polychart)的R封装

coefplot:可视化统计模型结果

quantmod:可视化金融图表

colorspace:基于HSL的调色板

viridis:Matplotlib viridis调色板

munsell:Munsell调色板

RColorBrewer:图形调色板

igraph:用于网络分析和可视化

latticeExtra:lattice绘图系统扩展包

sp:空间数据工具

4

数据转换

以下R包用于将数据转换为新的数据类型。

dplyr:一个用于高效数据清理的R包

magrittr:一个高效的管道操作工具包

tibble:高效的显示表格数据的结构

stringr:一个字符串处理工具集

lubridate:用于处理日期时间数据

xts:xts是对时间序列数据(zoo)的一种扩展实现,提供了时间序列的操作接口。

data.table:用于快速处理大数据集

vtreat:一个对预测模型进行变量预处理的工具

stringi:一个快速字符串处理工具

Matrix:著名的稀疏矩阵包

5

统计建模与推断

下述R包是统计建模最常用的几个R包,其中的一些R包适用于多个主题。

car:提供了大量的增强版的拟合和评价回归模型的函数

Hmisc:提供各种用于数据分析的函数

multcomp:参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算,包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型大圣众包威客平台(http://www.dashengzb.cn/)

pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验

MatrixModels:用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模

mvtnorm:用于计算多元正态分布和t分布的概率,分位数,随机偏差等

SparseM:用于稀疏矩阵的基本线性代数运算

lme4:利用C++矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算。

broom:将统计模型结果整理成数据框形式

caret:一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包

glmnet:通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型

gbm:用于实现随机梯度提升算法

xgboost:全称是eXtreme Gradient Boosting。是Gradient Boosting Machine的一个c++实现。目前已制作了xgboost工具的R语言接口

randomForest:提供了用随机森林做回归和分类的函数

ranger:用于随机森林算法的快速实现

h2o:H2O是0xdata的旗舰产品,是一款核心数据分析平台。它的一部分是由R语言编写的,另一部分是由Java和Python语言编写的;用户可以部署H2O的R程序安装包,之后就可以在R语言环境下运行了

ROCR:通过绘图来可视化分类器的综合性能

pROC:用于可视化,平滑和对比ROC曲线

6

沟通交流

以下R包用于实现数据科学结果的自动化报告,以便于跟人们进行沟通交流。

rmarkdown :用于创建可重复性报告和动态文档

knitr:用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块

flexdashboard:基于rmarkdown,可以轻松的创建仪表盘

bookdown:以R Markdown为基础,用于创作书籍和长篇文档

rticles:提供了一套R Markdown模板

tufte:用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板

DT:用于创建交互式的数据表

pixiedust:用于自定义数据表的输出

xtable:用于自定义数据表的输出

highr:用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出

formatR:通过tidy_source函数格式化R代码的输出

yaml:用于实现R数据与YAML格式数据之间的通信

7

自动化分析

以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品。

shiny:一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具

shinydashboard:用于创建交互式仪表盘

shinythemes:给出了Shiny应用程序的常用风格主题

shinyAce:为Shiny应用程序开发者提供Ace代码编辑器

shinyjs:用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作

miniUI:提供了一个UI小部件,用于在R命令行中集成交互式应用程序

shinyapps.io:为创建的Shiny应用程序提供托管服务

Shiny Server Open Source:为Shiny应用程序提供开源免费的服务器

Shiny Server Pro:为企业级用户提供一个Shiny应用程序服务器

rsconnect:用于将Shiny应用程序部署到shinyapps.io

plumber:用于将R代码转化为一个web API

rmarkdown:用于创建可重复性报告和动态文档

rstudioapi:用于安全地访问RStudio IDE的API

8

程序开发

以下这些包主要用于开发自定义的R包。

RStudio Desktop IDE:R的IDE。大家都懂,不用解释。

RStudio Server Open Source:开源免费的RStudio服务器

RStudio Server Professional:商业版RStudio服务器

devtools:一个让开发R包变得简单的工具集

packrat:创建项目的特定库,用于处理包的版本问题,增强代码重现能力。

drat:一个用于创建和使用备选R包库的工具

testthat:单元测试,让R包稳定、健壮,减少升级的痛苦

roxygen2:通过注释的方式,生成文档,远离Latex的烦恼

purrr:一个用于 提供函数式编程方法的工具

profvis:用于可视化R代码的性能分析数据

Rcpp:用于实现R与C++的无缝整合

R6:R6是R语言的一个面向对象的R包,可以更加高效的构建面向对象系统。

htmltools:用于生成HTML格式输出

nloptr:提供了一个NLopt非线性优化库的接口

minqa:一个二次近似的优化算法包

rngtools:一个用于处理随机数生成器的实用工具

NMF:提供了一个执行非负矩阵分解的算法和框架

crayon:用于在输出终端添加颜色

RJSONIO:rjson是一个R语言与json进行转的包,是一个非常简单的包,支持用 C类库转型和R语言本身转型两种方式

jsonlite:用于实现R语言与json数据格式之间的转化

RcppArmadillo:提供了一个Armadillo C++ Library(一种C++的线性代数库)的接口

9

实验数据

以下R包给出了案例实战过程中可用的训练数据集。

babynames:包含由美国社会保障局提供的三个数据集

neiss:2009-2014年期间提供给美国急诊室的所有事故报告样本数据

yrbss:美国疾病控制中心2009-2013年期间青年危险行为监测系统数据

USAboundaries:2011年全年休斯顿机场的所有航班数据

rworldmap:国家边界数据

usdanutrients:美国农业部营养数据库

fueleconomy:美国环保署1984-2015年期间的燃油经济数据

nasaweather:包含了一个覆盖中美洲的非常粗糙的24*24格地理位置和大气测量数据。

mexico-mortality:墨西哥死亡人数数据

data-movies和ggplotmovies:来自互联网电影数据库imdb.com的数据

pop-flows:2008年全美人口流动数据

data-housing-crisis:经过清洗后的2008美国房地产危机数据

gun-sales:纽约时报提供的有关枪支购买的每月背景调查统计分析数据

stationaRy:从成千上万个全球站点收集到的每小时气象数据

gapminder:摘自Gapminder的数据

janeaustenr:简·奥斯丁小说全集数据

来源:“大圣众包”微博

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