据说R一共有13000多个包,这个数字肯定还会增长,那么哪些值得学?油管频道RichardOnData推荐了20个有用的R包,是个不错的参考。其中的某些包Richard还制作了教学视频,可以在原视频的文字介绍中当中找到链接。
包 | 功能 |
---|---|
tidyverse家族 | |
dplyr | 变量操控 |
tidyr | 数据(结构)整理 |
ggplot2 | 画图 |
purrr | 定义、应用函数,操作lists等 |
stringr | 字符操作 |
lubridate | 日期、时间操作 |
forcats | 因子变量(factor)操作 |
结果输出/可视化 | |
ggThemeAssist | 互动式画图辅助,定义颜色、背景等,可以直接用鼠标选择,不用敲命令,自动生成代码 |
esquisse | 同上,互动式画图辅助,定义坐标轴、图形等 |
plotly | 制作互动图 |
rmarkdown | 输出结果到网页 |
kableExtra | 输出网页表格 |
shiny | 生成网页互动应用(“If you master Shiny, you are a very, very powerful programer”, said Richard.) |
shinyDashboard | 进一步装饰shiny应用 |
统计/ML/分析 | |
caret | 一站式机器学习,包括数据处理、分割、训练、结果报告和呈现等等 |
tidymodels | 功能类似caret,但相对更容易掌握,由多个小程序包组成,每个程序包执行特定功能。未来会有更多功能加进来。 |
keras | 深度学习模块 |
fable | 时间序列分析 |
其他功能 | |
reticulate | 在R中调用Python |
data.table | 大数据处理 |
这些包的学习资源
- tidyverse家族,rmarkdown:Hadley Wickham和Garrett Grolemund的R for Data Science
- shiny,shinyDashboard:Hadley的另一个项目Mastering Shiny
- keras:Rstudio创始人Allaire和Keras之父Chollet合写的R语言和深度学习
- kableExtra,caret:Richard自己做的教学视频
- ggThemeAssist,esquisse:不用学
- plotly, fable, reticulate, data.table:寻找中,待更新
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