您現在應該使用的數據科學中的前 7 個 R 庫

在為數據科學選擇庫和包時，首先想到的是 Python。 然而，還有另一種語言已經成為數據科學社區最喜歡的主要語言——R 編程語言。 了解 Python 和 R 對數據科學社區的重要性。

R 是一種編程語言，是 2020 年最需要學習的語言之一。由於它的設計重點是統計計算，因此它的界面和結構非常適合統計和科學計算任務。 R 越來越受歡迎的原因是它具有易於理解的語法，並且配備了出色的 RStudio 工具和眾多 R 包。 這些用於數據科學的 R 包可用於執行各種數據科學 (ML) 任務，包括數據操作、數據可視化、模型構建等等。

事不宜遲，讓我們來看看一些用於數據科學的最佳 R 包！

數據科學的最佳 R 庫

1.Dplyr

Dplyr 是一個最適合數據操作的 R 庫。 它包含五個功能，可讓您解決一些最常見的數據操作挑戰。 這五個功能是：

• mutate() - 用於添加新變量，這些新變量是現有變量的函數
• select() - 用於根據名稱選擇變量。
• filter() - 它用於根據它們的值選擇案例。
• summarise() - 用於將多個值減少為單個摘要。
• 安排（） - 用於更改行的順序/順序

這五個功能是您執行大量數據操作任務所需的全部。 使用 Dplyr，您可以使用相同的 R 代碼來處理本地數據幀以及遠程數據庫表。

2.ggplot2

ggplot2 是一個 R 工具，專門設計用於通過實現圖形語法的標準來創建圖形。 使用 ggplot2，您可以通過表達數據屬性及其圖形表示之間的關係來生成高質量的圖形可視化。

您需要做的就是將數據輸入 ggplot2 系統並命令它如何為美學創建變量以及使用哪些圖形原語——ggplot2 將處理其他所有事情。

雖然該工具帶有許多直觀的功能並且相對易於使用，但您始終可以求助於 RStudio 社區和 Stack Overflow 來尋求任何 ggplot2 問題的幫助。 詳細了解 R 編程語言中的數據可視化。

3. 埃斯奎斯

Esquisse 是 R 中另一個出色的數據可視化工具。它可能是最簡單直接的可視化工具，它為 R 帶來了 Tableau 的最佳功能之一——著名的拖放！

Esquisse 建立在 ggplot2 系統之上。 因此，您可以通過生成 ggplot2 圖表輕鬆探索 Esquisse 環境中的數據。 另外，您可以通過 RStudio 菜單啟動 Esquisse 插件功能。 使用 ggplot2，創建繪圖更容易，因為您不需要編寫複雜的代碼。 您可以創建任何可視化模式，從條形圖和曲線到散點圖和直方圖，還可以導出圖形或檢索生成圖形的代碼。

4.MLR

如果您正在尋找用於機器學習任務的 R 工具，MLR 正是您需要的工具。 這個 R 包是專門為機器學習構建的。 因此，它包括執行各種 ML 任務所需的幾乎所有基本機器學習算法。

MLR 框架提供了分類、回歸和生存分析等監督方法，以及相應的評估和優化方法，以及聚類等無監督方法。 它的結構是這樣的，您既可以自己擴展它，也可以偏離實現的便利方法並構建自己的複雜實驗或算法。

5.閃亮

如果您想要協作，那麼 Shiny 就是適合您的 R 包。 Shiny 將 R 的計算能力和現代網絡的交互性結合在一起。 最好的部分——閃亮的應用程序易於編寫和開發，因為您不需要任何特殊的 Web 開發技能。

Shiny 讓您可以在同一個平台上與您的團隊進行互動和交流，從而提高透明度和協作性。 它是直接從 R 構建交互式 Web 應用程序的完美工具。您可以在網頁上託管獨立應用程序，也可以將它們嵌入到 R Markdown 文檔中。 不僅如此，Shiny 還允許您構建交互式儀表板。 它包含各種內置輸入小部件。 創建 Shiny 應用程序後，您可以使用 htmlwidget、CSS 主題和 JavaScript 操作來擴展它們。

6.潤滑

Lubridate 是一個令人難以置信的數據處理 R 庫。 這個特定包的主要目的是使處理日期時間和時間跨度變得快速和容易。 它具有一致且令人難忘的語法，使處理日期變得超級快速和高效。 任何與數據運算有關的事情，您都可以使用 Lubridate 輕鬆完成。

Lubridate 允許輕鬆快速地解析日期時間，並提供簡單的函數來獲取和設置日期時間的組件，例如 year()、month()、day()、hour()、minute() 和 second() . Lubridate 還可以通過引入三個新的時間跨度類來擴展您可以對日期時間對象執行的數學運算類型：

• 持續時間 - 它測量兩點之間的確切時間
• 週期 – 儘管閏年、閏秒和夏令時，它仍可以準確跟踪時鐘時間
• 間隔——它是兩點之間時間信息的變化多端的摘要。

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7. RC爬蟲

RCrawler 是一個 R 庫，主要用於基於域的網絡爬取和內容抓取。 它可以爬取、解析、存儲頁面、提取內容並生成可直接用於 Web 內容挖掘應用程序的數據。 使用此工具時要記住的一點是，由於爬取操作的過程是由多個並發進程或節點並行執行的，因此最好使用 64 位版本的 R。

使用 Rcrawler，您可以通過構建網站內部和外部超鏈接（節點和邊緣）的網絡表示來研究網站結構。

結論

這些是用於數據科學的 7 個出色的 R 庫。 但是，還有許多其他 R 庫可用於其他數據科學目的，包括 Plotly、Rcharts、Rbokeh、Rvest、RMySQL、StringR、Broom、SnowballC、Swirl 和 DataScienceR，僅舉幾例。

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