2025年数据科学初学者必学的11个R语言包

本文作为数据科学博客马拉松的一部分发布，旨在为初学者提供2025年最值得学习的11个R语言包。这些包涵盖了从数据预处理到交互式仪表盘的各种功能，是每个R用户的必备工具。

引言

R语言是数据科学和统计分析的热门选择，许多R包提供了广泛的工具和函数来处理数据。本文将讨论2025年数据科学初学者应学习的11个顶级R包。这些包在所有的R项目中都被广泛使用，是新手开启R之旅的绝佳选择。

数据预处理包

dplyr

dplyr是tidyverse库集中最常用的库之一，主要用于R中的数据操作。dplyr中最常用的五个函数包括：
- mutate()：向现有数据框添加新列
- select()：从数据框中选择特定列
- filter()：根据提供的逻辑条件从数据框中提取子集
- summarise()：打印数据框的完整摘要
- arrange()：根据选定列的值重新排序数据

这些函数与group_by()函数结合使用，可以轻松实现按组操作。

stringr

stringr广泛用于数据清洗和准备活动，提供了一组简化字符串处理的函数。其七个主要函数均以str_开头，并以字符串向量作为第一个参数。

readr

readr提供了一种快速简便的方法来读取分隔文件中的矩形数据，如逗号分隔值（CSV）和制表符分隔值（TSV）。它支持多种数据格式，并在解析产生意外结果时提供信息丰富的问题报告。

数据可视化包

ggplot2

ggplot2是R语言的统计编程语言的数据可视化包，由Hadley Wickham创建，实现了Leland Wilkinson的图形语法。它允许用户使用简洁一致的API创建各种静态、动画和交互式图形，非常适合可视化复杂数据和创建自定义图形。

Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript包，主要用于创建交互式地图。你可以直接从R控制台使用这些地图，并设计自定义地图。

机器学习包

Caret

Caret包（分类和回归训练的缩写）是一组用于在R中构建预测模型的工具。它提供了预处理数据、创建模型对象、训练模型、评估模型性能和调整模型超参数的函数。

动态文档包

knitr

knitr包允许用户在各种文档格式中嵌入R代码和输出，包括HTML、PDF和Microsoft Word。它建立在Sweave系统之上，增加了许多功能，如包含其他语言的代码和输出，创建动态报告等。

R Markdown

R Markdown包允许用户创建结合文本、代码和输出的动态文档。R Markdown文档使用简单易学的标记语言创建，可以渲染为多种格式，非常适合创建可重复的研究。

日期和时间包

lubridate

lubridate包是一组用于处理R中日期和时间数据的工具。它提供了解析、操作和格式化日期和时间的函数，以及执行常见操作（如查找两个日期之间的差异或向日期添加指定天数）的函数。

交互式表格包

DT

DT包是一个R包，用于在R中创建交互式表格。它基于DataTables JavaScript库，提供了快速且功能丰富的界面，用于在Web浏览器中生成交互式表格。

仪表盘包

Shiny

Shiny是R中广泛使用的包，帮助用户通过可视化与他人分享发现。它简化了创建交互式Web应用程序的过程，可以创建仪表盘、在R Markdown文档中嵌入独立应用程序，并将其托管在网站上。

结论

本文提到的2025年新手必学的11个R语言包提供了广泛的工具和功能，用于在R中处理数据。从数据操作和可视化到机器学习和动态文档，这些包是每个R用户的必备工具。

关键要点包括：
- dplyr、stringr和readr包是数据操作和整理的必备工具。
- ggplot2和Leaflet是创建静态、动画和交互式图形的强大工具。
- Caret是R中机器学习的热门选择。
- knitr和R Markdown有助于创建动态研究文档。
- lubridate是处理R中日期和时间数据的强大工具。
- DT提供了在R中创建交互式表格的界面。
- Shiny是创建漂亮仪表盘的热门工具。

总的来说，这些包是2025年初学者学习的必备工具，它们提供了广泛的R数据处理功能。