《数据科学家100天精进计划》Day7:数据科学家常用R包-轻识

《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。

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。

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html、PDF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。

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

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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