R软件包列表

R语言作为一门统计分析语言，有着丰富的软件包列表。这些软件包能够提供各种各样的功能，比如数据处理、可视化、机器学习和统计分析等。在R语言中，使用软件包非常方便，只需使用library()函数即可。下面是一些常用的R软件包列表：

数据处理

dplyr

dplyr是一种非常流行的数据处理软件包，它提供了一些强大而简单的函数来操作数据。它能够快速进行数据筛选、排序、分组等常见操作，而且速度非常快。例如，在dplyr中，使用filter()函数可以非常方便地对数据进行筛选，使用group_by()函数可以对数据进行分组。

library(dplyr)
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(4, 5, 6))
df %>% 
  filter(x > 1) %>% 
  group_by(y) %>% 
  summarise(z = sum(x))

tidyr

tidyr是一个数据整理软件包，它提供了一些函数来把数据由宽表格转化为长表格，或从长表格转化为宽表格。在数据分析中，通常需要将数据整理成特定的格式，以便于进行可视化或统计分析。

library(tidyr)
df <- data.frame(id = c(1, 2, 3), 
                 sex = c("M", "M", "F"), 
                 age = c(20, 30, 40),
                 var1 = c(1, 2, 3),
                 var2 = c(4, 5, 6))
df_long <- pivot_longer(df, cols = c(var1, var2), names_to = "variable", values_to = "value")
df_wide <- pivot_wider(df_long, id_cols = c(id, sex, age), names_from = "variable", values_from = "value")

可视化

ggplot2

ggplot2是R语言中最流行的可视化软件包之一。它提供了一套语法实现数据可视化，能够轻松创建丰富的图形。在ggplot2中，数据可视化通过ggplot()函数开始，然后通过连续添加分层数据、图形类型、和主题等图层来构建可视化图形。

library(ggplot2)
p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point(color = "blue") + 
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
  labs(title = "Scatterplot of Weight vs MPG", x = "Weight", y = "Miles per gallon") + 
  theme_bw() 
p

机器学习

caret

caret是R语言中常用的机器学习软件包，它提供了一些函数来实现包括分类、回归、聚类等机器学习技术。caret能够帮助用户进行各种机器学习模型的训练、测试和评价。

library(caret)
data(iris)
x <- iris[, 1:4]
y <- iris[, 5]
trainIndex <- createDataPartition(y, p = .8, list = FALSE, times = 1)
x_train <- x[trainIndex, ]
y_train <- y[trainIndex]
x_test <- x[-trainIndex, ]
y_test <- y[-trainIndex]
model <- train(x = x_train, y = y_train, method = "rpart", trControl = trainControl(method = "cv"))
pred <- predict(model, x_test)
confusionMatrix(pred, y_test)

统计分析

stats

stats是R语言自带的统计分析软件包，它提供了各种统计分析函数，例如线性回归、t检验、方差分析等。许多其他的R软件包都是基于stats实现的，因此熟练掌握stats软件包对于进行统计分析非常重要。

library(stats)
data(iris)
model <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length, data = iris)
summary(model)