《数据科学家100天精进计划》Day7:数据科学家常用R包

共 2734字,需浏览 6分钟

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2023-04-03 00:19

数据科学家100天精进计划,分享我作为数据科学家的所学、所想和所做,希望帮助更多人了解数据科学家或者成为数据科学家。


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Day7:数据科学家常用R包

R语言功能强大,R包功不可没。

有许多R包可供数据科学家在不同领域进行数据处理、分析、可视化和建模。本文包括3个内容。

1)R包管理知识

2)数据科学常用R包

3)我学习和使用R包的心得

1 R包管理知识

R包管理知识,我们需要掌握如何正确安装和卸载R包。

我使用过的R包安装方法

1)直接从CRAN上面安装,选择离自己最近的镜像,使用install.packages()安装R包。举例说明

      
      # 安装数据科学套件包
install.packages('tidyverse')

2)从Github上面安装,可以在线安装或者下载源码后,经过编译后,再安装。举例说明

      
      install.packages("devtools")
library(devtools)
# 安装github上的R包
devtools::install_github('lchiffon/REmap')

3)生物信息的一些R包,可以从Bioconductor包安装,Bioconductor可以简单理解为基于R语言专门做生物信息学分析的众多工具包的集合。举例说明

      
      # 安装limma包
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
   install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("limma")

卸载R包,直接使用remove.packages()函数操作。

2 数据科学家常用R包

数据科学家们,经常使用的R语言包,简单说明如下,更详细地介绍,可以查看对应包的帮助文档和使用范例。我的亲身经验,要用好一个R包,一定要利用好帮助文档和范例,还有基于这个R包的做项目的他人的代码,这些都是很好的学习素材,值得你去阅读和迁移。

1) dplyr:这是一个功能强大的数据操作包,使数据清洗和操纵任务变得容易。dplyr提供了一系列函数,用于进行基本的数据操作,如筛选、聚合、排序、重命名变量等。这个包的一个显著优势在于其符合直觉的语法。

2)tidyr:tidyr是一个用于整理数据的包,目的是将数据整理为“长格式”或“宽格式”。这有助于分组操作、存储数据以及与ggplot2进行集成。

3) lubridate:lubridate是一个处理日期和时间数据的包,提供了一系列易于使用的函数,用于解析、操作和格式化日期和时间数据。它简化了跨时间格式的工作,包括转换为不同的时区,处理闰年等。

4) ggplot2:这是一个优秀的数据可视化包,使用图形语法(Grammar of Graphics)创建精美且信息丰富的图表。ggplot2提供了一套灵活且统一的界面来构建复杂的定制图形。

5) randomForest:这个包实现了随机森林算法,用于分类和回归任务。随机森林是一种强大的集成学习技术,通过构造多个决策树来提高预测精度。

6) xgboost:Extreme Gradient Boosting(xgboost)包提供了一个优化梯度增强算法的实现。它在大量机器学习竞赛中取得了优异成绩,被认为是一种非常强大且实用的预测模型。

7) caret:Classification And REgression Training(Caret)是一个流行的机器学习框架,用于构建和评估各种预测模型。Caret包含大量常用的机器学习算法,并提供了一个简单的界面来进行数据预处理、特征选择、模型训练和评估等步骤。

8)rmarkdown:rmarkdown包用于R Markdown文档的编辑,R Markdown文档(可以包含富文本和R代码)方便写数据报告,支持生成多种格式,例如htmlPDF等。

9)shiny:shiny是一个构建交互式web应用程序的框架,用于实时发布、共享和探索数据。可视化和R代码可以轻松地整合在一起,不需要任何web开发经验即可发布到Web上。

3 我学习和使用R包的心得

我在使用R语言做数据科学工作时,离不开R包。我简洁分享下自己学习和使用R包的心得。

1)学习R包这块

第一步:明确问题和目标,例如我要学习R语言做数据可视化分析,我会检索R语言做可视化的包,确定所要学习的R包

第二步:R包管理,对需要学习的R包进行正确安装,便于后续学习和使用。

第三步:查看R包帮助文档和范例。

      
      # 数据可视化包ggplot2
help(package="ggplot2")

结果如下

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这份结果提供这些重要信息

1)这个R包介绍和用途

2)这个R包按着字幕排序的函数集和内嵌数据集

第四步:多阅读这个R包使用的案例和代码,我会基于我关注的问题或者要学习的内容从Github上面寻找代码,并从代码中学习。

2)使用R包这块,根据自己要解决的问题,选择合适的R包,然后就是安装和加载R包,利用R包提供的函数集,解决自己的问题或者做自己想做的事情。

总之,作为一名数据科学家,学习和熟练上述R包,一来可以提升数据科学工作的水平,二来数据科学工作流各个环节都有了合理的解决方案。

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