您现在应该使用的数据科学中的前 7 个 R 库

在为数据科学选择库和包时，首先想到的是 Python。 然而，还有另一种语言已经成为数据科学社区最喜欢的主要语言——R 编程语言。 了解 Python 和 R 对数据科学社区的重要性。

R 是一种编程语言，是 2020 年最需要学习的语言之一。由于它的设计重点是统计计算，因此它的界面和结构非常适合统计和科学计算任务。 R 越来越受欢迎的原因是它具有易于理解的语法，并且配备了出色的 RStudio 工具和众多 R 包。 这些用于数据科学的 R 包可用于执行各种数据科学 (ML) 任务，包括数据操作、数据可视化、模型构建等等。

事不宜迟，让我们来看看一些用于数据科学的最佳 R 包！

数据科学的最佳 R 库

1.Dplyr

Dplyr 是一个最适合数据操作的 R 库。 它包含五个功能，可让您解决一些最常见的数据操作挑战。 这五个功能是：

• mutate() - 用于添加新变量，这些新变量是现有变量的函数
• select() - 用于根据名称选择变量。
• filter() - 它用于根据它们的值选择案例。
• summarise() - 用于将多个值减少为单个摘要。
• 安排（） - 用于更改行的顺序/顺序

这五个功能是您执行大量数据操作任务所需的全部。 使用 Dplyr，您可以使用相同的 R 代码来处理本地数据帧以及远程数据库表。

2.ggplot2

ggplot2 是一个 R 工具，专门设计用于通过实现图形语法的标准来创建图形。 使用 ggplot2，您可以通过表达数据属性及其图形表示之间的关系来生成高质量的图形可视化。

您需要做的就是将数据输入 ggplot2 系统并命令它如何为美学创建变量以及使用哪些图形原语——ggplot2 将处理其他所有事情。

虽然该工具带有许多直观的功能并且相对易于使用，但您始终可以求助于 RStudio 社区和 Stack Overflow 来寻求任何 ggplot2 问题的帮助。 详细了解 R 编程语言中的数据可视化。

3. 埃斯奎斯

Esquisse 是 R 中另一个出色的数据可视化工具。它可能是最简单直接的可视化工具，它为 R 带来了 Tableau 的最佳功能之一——著名的拖放！

Esquisse 建立在 ggplot2 系统之上。 因此，您可以通过生成 ggplot2 图表轻松探索 Esquisse 环境中的数据。 另外，您可以通过 RStudio 菜单启动 Esquisse 插件功能。 使用 ggplot2，创建绘图更容易，因为您不需要编写复杂的代码。 您可以创建任何可视化模式，从条形图和曲线到散点图和直方图，还可以导出图形或检索生成图形的代码。

4.MLR

如果您正在寻找用于机器学习任务的 R 工具，MLR 正是您需要的工具。 这个 R 包是专门为机器学习构建的。 因此，它包括执行各种 ML 任务所需的几乎所有基本机器学习算法。

MLR 框架提供了分类、回归和生存分析等监督方法，以及相应的评估和优化方法，以及聚类等无监督方法。 它的结构是这样的，您既可以自己扩展它，也可以偏离实现的便利方法并构建自己的复杂实验或算法。

5.闪亮

如果您想要协作，那么 Shiny 就是适合您的 R 包。 Shiny 将 R 的计算能力和现代网络的交互性结合在一起。 最好的部分——闪亮的应用程序易于编写和开发，因为您不需要任何特殊的 Web 开发技能。

Shiny 让您可以在同一个平台上与您的团队进行互动和交流，从而提高透明度和协作性。 它是直接从 R 构建交互式 Web 应用程序的完美工具。您可以在网页上托管独立应用程序，也可以将它们嵌入到 R Markdown 文档中。 不仅如此，Shiny 还允许您构建交互式仪表板。 它包含各种内置输入小部件。 创建 Shiny 应用程序后，您可以使用 htmlwidget、CSS 主题和 JavaScript 操作来扩展它们。

6.润滑

Lubridate 是一个令人难以置信的数据处理 R 库。 这个特定包的主要目的是使处理日期时间和时间跨度变得快速和容易。 它具有一致且令人难忘的语法，使处理日期变得超级快速和高效。 任何与数据运算有关的事情，您都可以使用 Lubridate 轻松完成。

Lubridate 允许轻松快速地解析日期时间，并提供简单的函数来获取和设置日期时间的组件，例如 year()、month()、day()、hour()、minute() 和 second() . Lubridate 还可以通过引入三个新的时间跨度类来扩展您可以对日期时间对象执行的数学运算类型：

• 持续时间 - 它测量两点之间的确切时间
• 周期 – 尽管闰年、闰秒和夏令时，它仍可以准确跟踪时钟时间
• 间隔——它是两点之间时间信息的变化多端的摘要。

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7. RC爬虫

RCrawler 是一个 R 库，主要用于基于域的网络爬取和内容抓取。 它可以爬取、解析、存储页面、提取内容并生成可直接用于 Web 内容挖掘应用程序的数据。 使用此工具时要记住的一点是，由于爬取操作的过程是由多个并发进程或节点并行执行的，因此最好使用 64 位版本的 R。

使用 Rcrawler，您可以通过构建网站内部和外部超链接（节点和边缘）的网络表示来研究网站结构。

结论

这些是用于数据科学的 7 个出色的 R 库。 但是，还有许多其他 R 库可用于其他数据科学目的，包括 Plotly、Rcharts、Rbokeh、Rvest、RMySQL、StringR、Broom、SnowballC、Swirl 和 DataScienceR，仅举几例。

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