En lenguaje R, ¿cuáles son los paquetes de software más utilizados? Describa brevemente sus funciones y características.

Autor: Ren Kun

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Fuente: Zhihu

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reshape2 realiza la transformación de datos horizontal y verticalmente, por ejemplo, convirtiendo los datos del mercado de valores apilados verticalmente en la base de datos en una tabla de datos dispuesta horizontalmente según diferentes códigos de valores y precios de cierre verticalmente según el tiempo

stringr utiliza convenientemente expresiones regulares para realizar operaciones de cadenas por lotes, que pueden usarse para detección, coincidencia, reemplazo, conteo, etc.

lubridate realiza convenientemente operaciones de fecha/hora y varios procesamientos estandarizados de hora y zona horaria

plyr puede realizar fácilmente transformaciones de agrupación entre vectores, listas y marcos de datos para implementar operaciones de división, transformación y fusión.

dplyr puede procesar fácilmente marcos de datos, tablas y datos. se pueden seleccionar, transformar, agrupar, etc. varios datos basados ​​en bases de datos, muy rápido

RODBC se conecta a la interfaz de base de datos ODBC

RSQLite se conecta a la conexión de base de datos SQLite liviana

jsonlite lee y escribe archivos json

yaml lee y escribe archivos yaml para lograr una configuración de programa externo flexible

Rcpp, Rcpp11 escribe código C++03/11 y lo compila directamente Luego llámelo a R, lo que mejora en gran medida el rendimiento del algoritmo

data.table procesa rápidamente tablas de datos más grandes

dibujo avanzado ggplot2, un conjunto unificado de sintaxis para realizar dibujos de combinaciones de imágenes complejas

Preprocesamiento de datos de series temporales del zoológico, como promedio móvil, etc.

rmarkdown Utilice Markdown para escribir documentos y ejecutar fácilmente código R y dibujar

generación automática de documentos knitr

El desarrollo del paquete de extensión devtools es esencial, instale los paquetes de extensión administrados en línea, verifique si el paquete de extensión cumple con los estándares CRAN, etc.

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pipeR lo escribe usted mismo El paquete de expansión del operador de tuberías de alto rendimiento, baja pérdida y clara división del trabajo facilita el proceso de transformación de datos

=== Campo profesional (cálculo numérico) ===

rootSolve Hallazgo de raíces de ecuaciones no lineales, solución de estado de equilibrio ODE

Optimización no lineal Rsolnp

=== Campo profesional (econometría y aprendizaje estadístico) ===

Simulación de ecuaciones diferenciales estocásticas e inferencia estadística sde

Estimación de distribución y suavizado no paramétrico KernSmooth

Detección de punto de cambio cpm Detección de cambio de relación estadística o distribución en tiempo real

Se puede utilizar stats4 para realizar estimaciones MLE cómodamente