R是数据科学的语言, 其中包含大量的软件包。这些软件包吸引了使用R进行数据访问的不同区域。 CRAN有10, 000个软件包, 这使它成为了高级统计工作的海洋。 R中有很多软件包, 但是我们将讨论重要的软件包。
【R程序包列表介绍】一些最常用和流行的软件包如下：
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1)tidyr
提迪尔(tidyr)一词来自整洁(tidy)一词, 意思是清晰。因此, tidyr软件包用于使数据” 整洁” 。该软件包可与dplyr一起使用。该软件包是reshape2软件包的改进。
2)ggplot2
R允许我们声明性地创建图形。 R为此提供了ggplot软件包。该程序包以其优雅和高质量的图形而闻名, 这使其与其他可视化程序包区分开来。
3)ggraph
R提供了ggplot的扩展, 称为ggraph。 ggplot的局限性是在ggraph中删除了对表格数据的依赖。
4)dplyr
R使我们能够执行数据整理和数据分析。 R为此提供了dplyr库。该库促进了R中数据帧的几个功能。
5)tidyquant
tidyquant是一种财务软件包, 用于进行定量财务分析。此软件包作为财务软件包添加到了tidyverse宇宙中, 用于导入, 分析和可视化数据。
6)dygraphs
dygraphs包为主要的JavaScript库提供了一个接口, 我们可以将其用于绘制图表。该软件包本质上用于在R中绘制时间序列数据。
7)leaflet
为了创建交互式可视化, R提供了leaflet包。该软件包是一个开源JavaScript库。 《纽约时报》, Github和Flicker等全球流行的网站都在使用leaflet。leaflet包使与这些站点的交互更加容易。
8)ggmap
为了描绘空间可视化, 使用了ggmap包。它是一个映射程序包, 包含用于地理定位和路由的各种工具。
9)glue
R提供glue包来执行数据整理的操作。该程序包用于评估字符串中存在的R表达式。
10)shiny
R使我们能够通过提供shiny的程序包来开发交互式且美观的Web应用程序。该软件包提供了各种扩展, 包括HTML小部件, CSS和JavaScript。
11)plotly
plotly软件包提供了在线互动图和质量图。该软件包扩展了JavaScript库-plotly.js。
12)tidytext
tidytext软件包提供了多种文本挖掘功能, 可用于文字处理以及通过ggplot, dplyr和其他工具进行分析。
13)stringr
stringr软件包提供了简单性和一致性, 可以将包装器用于’ stringi’ 软件包。 stringi包有助于进行常见的字符串操作。
14)reshape2
该程序包使用melt()和decast()函数促进了灵活的数据重组和聚合。
15)dichromat
R dichromat软件包用于去除颜色中的红绿色或蓝绿色对比度。
16)digest
digest包用于创建R函数的加密哈希对象。
17)MASS
MASS软件包提供了大量的统计功能。它提供的数据集与《带S的现代应用统计》一书结合在一起。
18)caret
R允许我们通过提供插入符号包来执行分类和回归任务。 CaretEnsemble是插入符号的功能, 用于组合不同的模型。
19)e1071
e1071库提供了有用的功能, 这些功能对于数据分析至关重要, 例如朴素贝叶斯, 傅立叶变换, SVM, 聚类以及其他各种功能。
20)sentimentr
sentimentr包提供用于执行情感分析的功能。它用于计算句子级别的文本极性, 并按行或分组变量执行汇总。
