這篇“r語言的包有哪些”文章的知識(shí)點(diǎn)大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，具有一定的借鑒價(jià)值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“r語言的包有哪些”文章吧。

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括陽明網(wǎng)站建設(shè)、陽明網(wǎng)站制作、陽明網(wǎng)頁制作以及陽明網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，陽明網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到陽明省份的部分城市，未來相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

一. 概述

對(duì)于R用戶而言，想找到所需要的R包都是一件極為麻煩的事情！目前，CRAN已經(jīng)收錄超過13,000個(gè)R包，而且已每月200左右的速度增加。但是R包的命名一般都是根據(jù)作者喜好，缺少針對(duì)性信息，使得通過名稱查詢變得低效。

針對(duì)該問題，R包的開發(fā)者也提供了一些有用的工具，以下針對(duì)該方法做簡單介紹。

cranly：你的R包管理工具

二. 使用說明

library(tidyverse)

## ── Attaching packages ─── tidyverse 1.2.1 ──

## ? ggplot2 2.2.1     ? purrr   0.2.4 

## ? tibble  1.4.2     ? dplyr   0.7.5

 ## ? tidyr   0.8.1     ? stringr 1.3.1 

## ? readr   1.1.1     ? forcats 0.3.0

## ── Conflicts ──── tidyverse_conflicts() ── 

## ? dplyr::filter() masks stats::filter() 

## ? dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(packagefinder)

library(dlstats)

library(cranly)

packagefinder在7月份收錄于CRAN，主要功能是幫助R使用者找到能夠解決燃眉之急的R包。packagefinder::findPackage() 支持通過關(guān)鍵詞搜素CRAN上所有R包的元數(shù)據(jù)。

假如要進(jìn)行Permutation Tests（置換檢驗(yàn)）,可以輸入你能想到的、最直接的搜索內(nèi)容，比如coin（Thomas Leeper提到過的一個(gè)置換檢驗(yàn)的例子中使用了coin包），這也是一個(gè)很清晰的暗示，你期望在所有結(jié)果中找到帶有coin關(guān)鍵詞的包。

不幸的是，這個(gè)軟件包非常新，而且沒有詳細(xì)記錄。目前尚不清楚如何計(jì)算SCORE，DOWNL_TOTAL充滿了NAs。 但該功能似乎確實(shí)找到了包。 請(qǐng)注意，findPackage()允許用戶設(shè)置權(quán)重參數(shù)，該參數(shù)會(huì)影響搜索“如何命中包的標(biāo)題，簡短描述和長描述”。 

下一行代碼只選擇我們將使用的列。

pt_pkg <- select(pt_pkg, NAME, DESC_SHORT)

現(xiàn)在我們有一個(gè)感興趣的包列表，最好能夠指出所選包的質(zhì)量和實(shí)用性。 有用性的自然衡量標(biāo)準(zhǔn)是下載包的次數(shù)。 為此，我們轉(zhuǎn)向dlstats包中的cran_stats()函數(shù)。 此函數(shù)將包名稱向量作為輸入，查詢RStudio下載日志，并返回一個(gè)數(shù)據(jù)框，列出每個(gè)包的月份下載次數(shù)。

pt_downloads <- cran_stats(pt_pkg$NAME) 

dim(pt_downloads)

## [1] 2784    4

head(pt_downloads)

##           start        end downloads  package 

## 4485 2018-05-01 2018-05-31        52 permutes 

## 4544 2018-06-01 2018-06-30        89 permutes 

## 4603 2018-07-01 2018-07-31        92 permutes 

## 4662 2018-08-01 2018-08-31        74 permutes 

## 4721 2018-09-01 2018-09-30       227 permutes 

## 4780 2018-10-01 2018-10-22       142 permutes

只需進(jìn)行一些整理就可以生成一個(gè)數(shù)據(jù)框，其中列出了每個(gè)包在其生命周期內(nèi)的總下載量。

top_downloads <- pt_downloads %>% group_by(package) %>%

summarize(downloads = sum(downloads)) %>%

arrange(desc(downloads)) 

head(top_downloads,10)

## # A tibble: 10 x 2 ##    package        downloads 

##                   

##  1 coin             1103426 

##  2 exactRankTests    137674 

##  3 RVAideMemoire     108837 

##  4 perm               97071 

##  5 logcondens         83033 

##  6 HardyWeinberg      55735 

##  7 biotools           47694 

##  8 smacof             45257 

##  9 SNPassoc           38920 

## 10 broman             30956

正如預(yù)期的那樣，coin已經(jīng)排到了榜單的首位。 隨著時(shí)間的推移繪制下載量表明該軟件包在過去五年中越來越受歡迎，看起來人們?cè)谶^去一年左右的時(shí)間里進(jìn)行了大量的置換檢驗(yàn)。

top_pkgs <- pt_downloads %>% filter(package %in% top_downloads$package[1:3]) 

ggplot(top_pkgs, aes(end, downloads, group=package, color=package)) +  geom_line() + geom_point(aes(shape=package))

同時(shí)，衡量R包質(zhì)量和可靠性的另一種方法是查看有多少其他軟件包依賴它。 這些包將在包的CRAN頁面上列為“反向依賴”和“反向?qū)搿?，通過鏈接（https://cran.r-project.org/package=coin），我們看到coin頁面上的這些字段中列出了24個(gè)包。

同樣地，了解作者的背景、編寫其他R包的經(jīng)驗(yàn)、可能與之合作的著名R開發(fā)人員等信息，也有助于評(píng)估是否給出新發(fā)現(xiàn)的包是值得一試的。 上面的相同鏈接也顯示了包的作者。 檢查R項(xiàng)目的貢獻(xiàn)者頁面，我們看到兩位作者是R Core的成員，背景和合作者不可能更好。

在大多數(shù)情況下，背景調(diào)查并不那么容易。 但是，借助函數(shù)cranly::build_network()，可以輕松跟蹤作者的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。 在這里，我們看到Torston擁有廣泛的合作者網(wǎng)絡(luò)。

p_db <- tools::CRAN_package_db() 

clean_p_db <- clean_CRAN_db(p_db) 

author_net <- build_network(object = clean_p_db, perspective = "author") 

plot(author_net, author = "Torsten Hothorn", exact = FALSE)

cranly collaboration network

CRAN database version

Mon, 22 Oct 2018, 11:52 

Author names with

"Torsten Hothorn" 

Package names with

"Inf"

知道最多產(chǎn)的CRAN包作者是誰也是有幫助的。

author_summary <- summary(author_net)

## Warning in closeness(cranly_graph, normalized = FALSE): At centrality.c: 

## 2784 :closeness centrality is not well-defined for disconnected graphs

plot(author_summary)

以上就是關(guān)于“r語言的包有哪些”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。