如何快速回顾tidyverse工具箱中各个R包函数的用法

• 特点

  • 其实是几个R包的详尽说明书，教我们如何高效使用它们来处理数据。https://www.tidyverse.org/

• tidyverse 工具包

  • ggplot2 数据可视化

    

    ggplot2

    ggplot(data = ) + 
    (
    mapping = aes(),
    stat = , 
    position = 
    ) +
     +
    

- 要点是对ggplot2绘图原理的理解，对各个绘图要素的学习

• dplyr 数据操作

  

  dplyr

• tidyr 数据整形

  

  tidyr

• readr 数据读取

  

  readr

• purrr 函数编程

  

  purrr

• tibble 数据格式

  

  tibble

• stringr 字符操作

  

  stringr

• forcats 因子操作

  

  forcats

• 如何温故知识点

  • cheatsheets https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/
  • readr && tidyr
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-import.pdf
      • 保存数据
      • 读取数据
        • 分隔符数据
        • 非分隔符数据
      • 数据类型
      • Tibbles数据框
      • 数据整形
        • 端数据变长数据
        • 长数据变端数据
      • 缺失值处理
      • 扩展数据表格
      • 列的拆分
      • 列的合并
  • dplyr
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-transformation.pdf
      • 统计汇总
      • 分组
      • 数据操作
        • 过滤筛选
          • 逻辑符
        • 行去重
        • 随机选择行
        • 按行选择行
        • 选前几行
      • 数据排序
      • 添加行
      • 变量数据操作
        • 提取列做为矢量
        • 选择列做为表格
        • 生成新的列
          • 对某列进行操作，生成新列
          • 生成新列，且只保留它
          • 对所有列操作，生成多新列
          • 使用apply功能对某列操作，生成新列
          • 添加新列
          • 对某列进行重命名
      • 矢量函数
        • offsets类
        • 累加合计类
        • 排序类
        • 数学类
        • 大杂烩类
      • 统计函数
        • 计数类
        • 定位类
        • 逻辑类
        • 位置/顺序类
        • 排序类
        • SPREAD类
      • 行名
        • 把行名作为新的列
        • 把列作为行名并删除
      • 多个表格合并操作
        • 合并列
          • 按左边为准
          • 按右边为准
          • 只保留都有的
          • 全保留合并
        • 合并行
        • 提取行
  • ggplot2
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-visualization-2.1.pdf
  • data.table
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/datatable.pdf
  • purrr
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/purrr.pdf
  • strings
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/strings.pdf
  • 其他
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/Machine%20Learning%20Modelling%20in%20R.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/base-r.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/caret.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/cartography.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-import.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-transformation.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-visualization-2.1.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/datatable.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/eurostat.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/leaflet.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/lubridate.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/mlr.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/mosaic.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/package-development.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/purrr.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/quanteda.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/randomizr.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/rmarkdown-2.0.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/rstudio-ide.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/shiny.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/sjmisc.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/sparklyr.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/strings.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/survminer.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/survminer.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/syntax.pdf
    • https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/xplain.pdf

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