R语言中常用包（二）
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以下R包主要用于数据导入和保存数据feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里readxl：读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx：读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets：读取google电子表格数据haven：读取SAS，SPSS和Stata统计软件格式的数据httr：从网站开放的API中读取数据rvest：网页数据抓取包xml2：读取HTML和XML格式数据webreadr：读取常见的Web日志格式数据DBI：数据库管理系统通用接口包RMySQL：用于连接MySQL数据库的R包RPostgres：用于连接PostgreSQL数据库的R包bigrquery用于连接Google BigQuery的R包PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集git2r：用于访问git仓库
以下R包主要用于数据整理，以便于你后续建模分析：
tidyr：用于整理表格数据的布局dplyr：用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集purrr：函数式编程工具，在做数据整理时非常有用。broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。
数据可视化
以下R包用于数据可视化：ggplot2及其扩展：ggplot2包提供了一个强大的绘图系统，并实现了以下扩展ggthemes：提供扩展的图形风格主题ggmap：提供Google Maps，Open Street Maps等流行的在线地图服务模块ggiraph：绘制交互式的ggplot图形ggstance：实现常见图形的横向版本GGally：绘制散点图矩阵ggalt：添加额外的坐标轴，geoms等ggforce：添加额外geoms等ggrepel：用于避免图形标签重叠ggraph：用于绘制网络状、树状等特定形状的图形ggpmisc：光生物学相关扩展geomnet：绘制网络状图形ggExtra：绘制图形的边界直方图gganimate：绘制动画图plotROC：绘制交互式ROC曲线图ggspectra：绘制光谱图ggnetwork：网络状图形的geomsggradar：绘制雷达图ggTimeSeries：时间序列数据可视化ggtree：树图可视化ggseas：季节调整工具lattice：生成栅栏图rgl：交互式3D绘图ggvis：交互式图表多功能系统htmlwidgets：一个专为R语言打造的可视化JS库leaflet：绘制交互式地图dygraphs：绘制交互式时间序列图plotly：交互式绘图包，中文介绍详见这里rbokeh：用于创建交互式图表和地图，中文介绍Highcharter：绘制交互式Highcharts图visNetwork：绘制交互式网状图networkD3：绘制交互式网状图d3heatmap：绘制交互式热力图，中文介绍DT：用于创建交互式表格threejs：绘制交互式3d图形和地球仪 -rglwidget：绘制交互式3d图形DiagrammeR：绘制交互式图表MetricsGraphics：绘制交互式MetricsGraphics图rCharts：提供了对多个javascript数据可视化库（highcharts/nvd3/polychart）的R封装。coefplot：可视化统计模型结果quantmod：可视化金融图表colorspace：基于HSL的调色板viridis：Matplotlib viridis调色板munsell：Munsell调色板RColorBrewer：图形调色板igraph：用于网络分析和可视化latticeExtra：lattice绘图系统扩展包sp：空间数据工具
以下R包用于将数据转换为新的数据类型dplyr：一个用于高效数据清理的R包。视频学习课程magrittr：一个高效的管道操作工具包。tibble：高效的显示表格数据的结构stringr：一个字符串处理工具集lubridate：用于处理日期时间数据xts：xts是对时间序列数据(zoo)的一种扩展实现，提供了时间序列的操作接口。data.table：用于快速处理大数据集vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具stringi：一个快速字符串处理工具Matrix：著名的稀疏矩阵包
统计建模与推断
下述R包是统计建模最常用的几个R包，其中的一些R包适用于多个主题。car：提供了大量的增强版的拟合和评价回归模型的函数。Hmisc：提供各种用于数据分析的函数multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等SparseM：用于稀疏矩阵的基本线性代数运算lme4：利用C++矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算。broom：将统计模型结果整理成数据框形式caret：一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型gbm：用于实现随机梯度提升算法xgboost：全称是eXtreme Gradient Boosting。是Gradient Boosting Machine的一个c++实现。目前已制作了xgboost工具的R语言接口。详见统计之都的一篇介绍randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数ranger：用于随机森林算法的快速实现h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。pROC：用于可视化，平滑和对比ROC曲线
以下R包用于实现数据科学结果的自动化报告，以便于你跟人们进行沟通交流。rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘bookdown：以R Markdown为基础，用于创作书籍和长篇文档rticles：提供了一套R Markdown模板tufte：用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板DT：用于创建交互式的数据表pixiedust：用于自定义数据表的输出xtable：用于自定义数据表的输出highr：用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出formatR：通过tidy_source函数格式化R代码的输出yaml：用于实现R数据与YAML格式数据之间的通信。
自动化分析
以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品：shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。中文教程shinydashboard：用于创建交互式仪表盘shinythemes：给出了Shiny应用程序的常用风格主题shinyAce：为Shiny应用程序开发者提供Ace代码编辑器。shinyjs：用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作miniUI：提供了一个UI小部件，用于在R命令行中集成交互式应用程序shinyapps.io：为创建的Shiny应用程序提供托管服务Shiny Server Open Source：为Shiny应用程序提供开源免费的服务器Shiny Server Pro：为企业级用户提供一个Shiny应用程序服务器rsconnect：用于将Shiny应用程序部署到shinyapps.ioplumber：用于将R代码转化为一个web APIrmarkdown：用于创建可重复性报告和动态文档rstudioapi：用于安全地访问RStudio IDE的API
以下这些包主要用于开发自定义的R包：RStudio Desktop IDE：R的IDE。大家都懂，不用解释。RStudio Server Open Source：开源免费的RStudio服务器RStudio Server Professional：商业版RStudio服务器devtools：一个让开发R包变得简单的工具集packrat：创建项目的特定库，用于处理包的版本问题，增强代码重现能力。drat：一个用于创建和使用备选R包库的工具testthat：单元测试，让R包稳定、健壮，减少升级的痛苦。roxygen2：通过注释的方式，生成文档，远离Latex的烦恼。purrr：一个用于 提供函数式编程方法的工具profvis：用于可视化R代码的性能分析数据Rcpp：用于实现R与C++的无缝整合。详见统计之都文章R6：R6是R语言的一个面向对象的R包，可以更加高效的构建面向对象系统。htmltools：用于生成HTML格式输出nloptr：提供了一个NLopt非线性优化库的接口minqa：一个二次近似的优化算法包rngtools：一个用于处理随机数生成器的实用工具NMF：提供了一个执行非负矩阵分解的算法和框架crayon：用于在输出终端添加颜色RJSONIO：rjson是一个R语言与json进行转的包，是一个非常简单的包，支持用 C类库转型和R语言本身转型两种方式。jsonlite：用于实现R语言与json数据格式之间的转化RcppArmadillo：提供了一个Armadillo C++ Library（一种C++的线性代数库）的接口
以下R包给出了案例实战过程中可用的训练数据集：babynames：包含由美国社会保障局提供的三个数据集neiss：年期间提供给美国急诊室的所有事故报告样本数据yrbss：美国疾病控制中心年期间青年危险行为监测系统数据hflights：USAboundaries：2011年全年休斯顿机场的所有航班数据rworldmap：国家边界数据usdanutrients：美国农业部营养数据库fueleconomy：美国环保署年期间的燃油经济数据nasaweather：包含了一个覆盖中美洲的非常粗糙的24*24格地理位置和大气测量数据。mexico-mortality：墨西哥死亡人数数据data-movies和ggplotmovies：来自互联网电影数据库imdb.com的数据pop-flows：2008年全美人口流动数据data-housing-crisis：经过清洗后的2008美国房地产危机数据gun-sales：纽约时报提供的有关枪支购买的每月背景调查统计分析数据stationaRy：从成千上万个全球站点收集到的每小时气象数据gapminder：摘自Gapminder的数据janeaustenr：简·奥斯丁小说全集数据更多R包介绍查看CRAN任务视图标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&原文地址：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/8537063.html
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悲催签到天数: 2 天连续签到: 1 天[LV.1]初来乍到
大家好，我现在用r语言做面板数据的固定效应，个体固定效应和时间固定效应都有，我的代码是这样的
plm(y~x1+x2+x3+trdtime2+trdtime3+trdtime4+trdtime5+trdtime6+trdtime7+trdtime8+trdtime9+trdtime10+trdtime11+trdtime12+trdtime13+trdtime14+trdtime15+trdtime16+trdtime17+trdtime18+trdtime19+trdtime20+trdtime21+trdtime22+trdtime23+trdtime24+trdtime25+trdtime26,data=mydata,index = c(&stkcd&, &trdtime&),effect=&twoways&,model = &within&)
对应的stata我是这样写的：
xtreg y x1 x2 x3 trdtime2-trdtime26,fe r
我输入这个之后r跑了好久好久，不应该啊，用stata一下子就出结果了的。而且我发现回归结果和我用stata 的回归结果又细微的差别，为什么呢？
是不是我plm用错了。请各位前辈指教。刚开始用r。因为之后有个回归没有现成的stata的语句，看见有r的包就想来试一下，结果今天刚试了plm就发现做出来的结果和stata不一样啊。
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论坛法律顾问：王进律师R语言中有哪些包可以处理批次效应_百度知道
R语言中有哪些包可以处理批次效应
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以用sva包处理，R sva包去除批次效应(batch effect)标签。2.调整变量（如：病人的性别、病人的年龄等）。另外有两种模型矩阵（model matrices):1. full model(全模型):包含以上的两种变量：batch-effectr生物信息学前言：sva包可以去除高通量实验中的批次效应和其它一些无关变量带来的影响。分为两个步骤；2：1.直接应用ComBat去除已知的批次效应. null model；在sva包中，假定有两种变量需要考虑：1.兴趣变量（如癌症和正常对照）；2：只包含调整变量.鉴定和评估实验中潜在的影响变量
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常用R包介绍
这里面提到的很多R包都是Rstudio公司旗下的，其中又有好几个R包是由Hadley Wickham大神所写的。
R可以不需要任何工具，直接用read.csv, read.table, read.fwf等函数读取加载纯文本格式文件
RODBC, RMySQL, RPostgresSQL, RSQLite :从数据库中读取加载数据
readxl : 从Excel中读取加载数据
haven : 从SAS/SPSS格式的数据集中读取加载数据
readr: 读取csv等文本格式的数据，效率比R自带读取函数要高5~10倍；
数据处理里面提到的R包都是Rstudio公司旗下的。
dplyr - 必备的数据处理工具，可以对数据集做subset, summarize, rearrange, join等处理
tidyr - 利用gather和spread函数将数据集转化成格式更工整的数据集
stringr - 一个简单易上手的对字符串类型的数据进行正则表达式处理的工具
lubridate - 处理日期和时间类型数据的工具
数据可视化
ggplot2 - R中最著名的可视化工具包
ggvis - 一个可以做基于web的交互可视化工具包
rgl - 在R中做3D交互可视化
htmlwidgets - 一个在R中快速建立基于JavaScript内核的交互可视化工具包
googleVis - 利用Google Chart工具在R中做数据可视化
car - 做方差分析
mgcv - 调用广义相加模型
lme4 / nlme - 调用线性/非线性混合效应模型
rendomForest - 调用机器学习中的随机森林模型
multcomp - 做多重比较分析
vcd - 实现分类数据做可视化及测试
glmnet - 调用Laso and elastic-net回归模型及交叉检验
survival - 做生存分析
caret - 训练回归/分类模型的工具包
处理和分析大数据集
sparklyr: Rstudio公司开发的在R中使用spark的接口程序库；
sparkR: spark社区提供的访问spark的R语言程序库。spark官方还提供Java，Scala，Python语言接口。
可视化报告
shiny - 一个用R做交互可视化的应用
R Makdown - 用R做数据分析报告的必备工具
jupyter notebook:数据科学家最喜欢的编程环境。
xtable - 将R中的数据对象(如data frame)转换成HTML/LaTeX代码的工具
处理时间序列及金融数据
zoo - 提供最流行的格式在R中存储时间序列对象
xts - 灵活处理时间序列数据集的工具
quantmod - 下载金融数据并做可视化、技术性分析的工具
处理web数据
XML - 用R读写XML文件
jsonlite - 用R读写JSON文件
httr - 处理http链接的工具集合
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