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用R语言进行数据分析:R包介绍

R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个。

一、 R语言包的安装

1、通过选择菜单:

程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定。

R包

2、使用命令

install.packages(“package_name”,”dir”)

package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写。

dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改,来选择安装的文件夹。

例如:mvtnorm安装到D:/DM/r/R-2.15.2/library/目标下install.packages(“mvtnorm”,”D:/DM/r/R-2.15.2/library/”)

3、本地来安装

如果你已经下载的相应的包的压缩文件,则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的:

1)linux环境编译运行:tar.gz文件

2)windows 环境编译运行 :.zip文件

3)MacOSg环境编译运行:.tgz文件

注:包安装好后,并不可以直接使用,如果在使用包中相关的函数,必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。

二、 加载包

包安装后,如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中(默认情况下,R启动后默认加载基本包),加载包命令:

Library(“包名”)

Require(“包名”)

三、 查看包的相关信息

1、查看包帮忙

library(help=package_name)

主要内容包括:例如:包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数,例如:library(help=igraph)

2、查看当前环境哪些包加载

find.package() 或者 .path.package()

例如:默认情况下安装7个包(本系列文章使用的R的版:2.15.2)

R版本查询

3、移除包出内存

detach()

4、把其它包的数据加载到内存中

data(dsname, package=”pkgname”)

5、查看这个包里的包有数据

data( package=”包名”)

6、列出所有安装的包

library()

四、 R包的分类

1、根据包的功能,分成不同的类:

http://cran.r-project.org/web/views/

2、截止到2013年3月6号,CRAN上一共收录的:4338个包。

3、不同开源协议的包的分布如下:

R包协议分布

(相关查看代码:

#读取CRAN上包的相关信息

a <- available.packages(contrib.url(“http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN”, “source”))

#查看CRAN上当前包的个数

nrow(a)

#各种开源协议的包的分布个数

sort(table(gsub(” .*”, “”, a[,”License”])), decreasing = T)

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