R packages for Data Science

R 包网站

• cowplot包，用于组合图形和图片

  链接在此：https://wilkelab.org/cowplot/articles/introduction.html

• ggpubr包，号称可以生成发表级别的图。简单易用，但是灵活性不足。数据探索可以考虑使用

  链接在此：https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/index.html

• ggstatsplot包, 画出来的图既漂亮还带有统计参数。棒棒棒！！！ https://indrajeetpatil.github.io/ggstatsplot/

• sf包, 画地图的包，兼容性好。做不规则多边形也很好。当年我用轮廓构建的小麦植株就是用这个包做成的。 https://r-spatial.github.io/sf/index.html

• ggcor包，做相关性分析比较强大的包，简化了很多分析的门槛，输出相关性的矩阵也很方便。然而由于某些原因，作者删除了包。

  备份版本可以在gitee上找到：https://gitee.com/wellionx/ggcor 可以通过devtools安装使用。

devtools::install_git("https://gitee.com/wellionx/ggcor.git")

• ggvis包，可以画出很漂亮图形的R包 http://ggvis.rstudio.com/

• endextend包，一个美化和拓展tree的包 http://talgalili.github.io/dendextend/articles/dendextend.html 做聚类分析，用于可视化的包，fviz_dend()函数在展示大型树的时候，加载过于漫长。于是搜索有没有更好的解决方法。终于找到了dendextend这个包。而且竟然支持管道操作，真真对这个包一见钟情。

• echarts4r包，echarts 4的R版本，能画很多交互的图 https://echarts4r.john-coene.com/articles/advanced.html

• recharts包，echarts 2的R版本, 谢益辉开发。 http://madlogos.github.io/recharts/#-en 最近准备尝试用之前写过的recharts代码画一些图，才发现这个包可用了。原来谢大神早已弃坑，不再更新recharts.

• echarter包，echarts 4的R版本, 最新开发。作者在开发版本的网页中也介绍了之前几个版本的echarts的R接口,都是挂在GitHub上的

  • cosname/recharts - ECharts4
  • JohnCoene/echarts4r - ECharts4
  • yihui/recharts - ECharts2
  • madlogos/recharts - ECharts2 forked from yihui/recharts
  • madlogos/recharts2 - ECharts3
  • ChanningWong/REcharts3 - ECharts3
  • XD-DENG/ECharts2Shiny - ECharts3

数据科学

• caret包的使用说明书，包含了很多数据科学的知识，值得深入研究

  链接：https://topepo.github.io/caret/

  关于模型评估的内容：Measuring Performance

  示例： 印象笔记官网

  此外，还发现caret包能做Recursive Feature Elimination

• 统计学习即机器学习 R for Statistical Learning

• R可视化的网站。介绍了几个主流的R绘图包，并配有例子 https://ecodatasci-tlv.github.io/visualizations_in_r/

• 相关性分析可视化，一个比一个漂亮的图 https://jamesmarquezportfolio.com/correlation_matrices_in_r.html