R描述性和探索性分析与可视化的工具包介绍

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本期内容主要介绍4个用于描述性分析、探索性数据分析以及相应数据可视化的R包，这些工具包主要解决如下问题：

1. 快速高效的形成格式化的描述性统计报告

2. 数据框多变量之间关系的快速可视化

3. ggplot2图片快速参数调整（比如字体，背景颜色，只需用鼠标点击完成，不需要再写代码）

工具包1: Skiml

快速形成全面的描述性统计报告——工具包skimr

该工具包主要的功能为skim, 能够快速生成一个描述性统计报告（附带一个简略的分布直方图），比如我们以鸢尾花数据集为例，代码及效果如下：

skimr::skim(iris)

此外，也可以在数据框之后进一步添加需要进行分析的变量，如skim(iris,Petal.Length)，效果如下：

其他功能具体见:

https://github.com/ropensci/skimr

工具包1: inspectdf & GGally

使用inspectdf 和GGally 初步检测数据框，并对数据框各个变量的关系进行初步可视化

同样以鸢尾花数据集为例：

首先使用inspectdf中的inspect_na检查缺失值的情况，代码如下

inspect_na(iris)

运行的结果如下：

接着可以使用inspect_cor检查各个变量之间的相关（区间估计）并进行可视化，代码和效果如下：

cor1 <- inspectdf::inspect_cor(iris)

cor1

inspectdf::show_plot(cor1)

除此之外，也可以使用GGally中的ggpairs功能形成更全面的可视化效果，代码和效果如下图：

GGally::ggpairs(iris)

可以看出，ggpairs命令将所有连续性变量和分类变量的关系汇总在一个矩阵图中。不仅直观的反应出了各个变量的分布，也显示了各个变量之间的关系。关于上述两个包的详情，可参考如下链接：

Inspectdf: https://github.com/alastairrushworth/inspectdf

GGally: 

https://ggobi.github.io/ggally/index.html

工具包4: ggThemeAssist

最后，本期压轴的工具包是ggThemeAssist。该工具包能够使用GUI界面对ggplot生成的图片进行处理，并且能够即时生成调整后的图片，因此在调整ggplot图片的参数时，就不需要一直写代码调试了，能够节省很多时间，让ggplot作图更加高效。这里依然使用鸢尾花数据集做演示，其代码和效果如下：

library(ggplot2)

library(ggThemeAssist)

p1<- ggplot(aes(x=Petal.Length,y=Sepal.Length,color=Species),data=iris)+

  geom_point()

首先根据鸢尾花数据集中的分类变量分别以花瓣长度为x轴，花萼长度为y轴做点图，效果如下：

然后使用ggThemeAssist中的ggThemeAssistGadget()对ggplot对象p1进行调试（比如添加一个标题，并且居中）代码和效果如下：

ggThemeAssistGadget(p1)

之后就会看到一个GUI界面，ggplot画的图片出现在正上方，如下图：

点击下方的Title and label图标即可对标题进行修改，如下图：

可以看到修改的内容即时显示在了GUI界面上。之后，点击Done 完成修改。可以看到原来R中画图的代码也自动修改完成了，如下图：

再次运行R中的画图代码，将得到一样的结果。

关于ggThemeAssist详情可参考：https://github.com/calligross/ggthemeassist

本期作者：覃恺洋

编辑：杨伟文

我们下期再见~

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