大数据分析R语言RStudio使用超详细教程(2)-木庄网络博客

　　但是，如果您希望进行无缝协作，则可能需要将软件包管理引入工作流程中。幸运的是，RStudio提供了一个有用的软件包管理工具renv，该工具现已与RStudio项目兼容。renv接下来我们将介绍。

　　12.使用renv管理软件包版本

　　我们很喜欢AAA教育的R，但是管理程序包版本可能是一个挑战!幸运的是，得益于RStudio 的renv(“可复制环境”)软件包，R软件包管理比以往任何时候都容易。现在，RStudio包含对的内置支持renv。

　　renv在本大数据分析R语言RStudio使用教程中，我们不会详细介绍如何与RStudio项目一起使用，因为RStudio在我们提供的链接和小插图中为您提供了所需的信息。但是，renv与RStudio一起使用可以使R包管理更加容易，所以我们想告诉您!

　　该renv软件包将替代RStudio曾经维护的Packrat软件包。

　　要使用renv与您的RStudio项目包升级到RStudio的最新版本，然后安装renv与包library("renv")。从那里，您可以选择renv与所有新项目一起使用：

　　如果您想renv与现有项目一起使用，请浏览Tools > Project Options > Environments并选中相应的框以启用renv：

　　13.在RStudio中使用GitHub管理版本控制

　　除了在RStudio中管理软件包外，您还可以将GitHub与RStudio一起使用，以维护项目和R脚本的版本控制。看看这篇文章从GitHub和这篇文章从RStudio所有你需要的Git集成到您的工作流程RStudio的信息。

　　14.代码段

　　RStudio提供了一个非常有用的功能，用于插入称为代码段的通用代码块。我们的最爱之一是该lib代码段，可在调用library()函数加载R包时为您节省一些输入时间：

　　按下return键以选择代码段后，library()函数将被加载并且光标已定位，因此您可以立即开始输入要加载的包的名称：

　　我们另一个喜欢的fun片段是提供用于编写自定义函数的基本模板的片段。您甚至可以添加自己的代码段!要了解更多信息，请查看这篇文章从RStudio代码片段。

　　15.深入研究函数的源代码

　　如果您想研究某个函数的源代码，请将光标移至所需的函数并输入F2(在Mac上，您可能需要输入fn + F2)。此功能甚至适用于从您使用的任何R包加载的功能。

　　16.函数提取

　　如果您已经编写了要转换为功能的代码块，请突出显示该代码块，然后control + option X在Mac Ctrl + Alt + X上的Linux / Windows上输入。将会出现一个弹出窗口，要求您选择一个函数名称。

　　选择功能名称后，将代码自动添加为功能所需的输入和代码结构。

　　如果您有要提取的变量，请突出显示该变量，然后control + option V在Mac Ctrl + Alt + V上的Linux / Windows上输入。

　　17.重命名范围

　　在某些时候，您可能需要更改函数名称或其中一个函数中使用的变量。但是使用查找和替换来执行此操作可能会令人不安!幸运的是，RStudio可以在范围内重命名。这意味着您的更改将仅限于感兴趣的变量或功能。这样可以防止您意外替换代码脚本中其他位置的同名变量。要使用此功能，请选择要更改的函数或变量，然后control + shift + option + M在Mac或Ctrl + Shift + Alt + MLinux / Windows上输入。

　　18.多光标支持

　　RStudio支持多个光标。按住optionMac或AltWindows / Linux时，只需单击并拖动鼠标。

　　19.将Python与RStudio一起使用并网状

　　RStudio支持python编码。在RStudio中启动并运行python的过程涉及以下常规步骤：

　　安装基本版本的Python

　　安装pip和virtualenv

　　在RStudio项目中创建Python环境

　　激活您的Python环境

　　在您的环境中安装所需的Python软件包

　　安装并配置R Reticulate软件包以使用Python

　　大数据分析R语言RStudio使用教程提供了上述步骤所需的代码。我们尝试了一下，仅用了几分钟就可以在RStudio中运行python了：

　　20.使用DBI包查询SQL

　　有很多方法可以在RStudio中运行SQL查询。从R的DBI包开始，以下是三种最受欢迎的方法。

　　首先，生成一个内存中的SQL数据库，以在所有SQL查询示例中使用。您将生成一个著名的“ mtcars”数据集的SQL数据库。这是代码：

　　现在编写一个SQL查询，以使用四缸引擎从数据库中选择所有汽车。此命令返回一个数据框，您将另存为dbi_query：

　　数据框如下所示：

　　21.使用R Markdown或使用R Notebook查询SQL

　　通过创建{sql}代码块，可以在R Notebook或R Markdown中获得相同的结果。使用第一个示例中的连接和数据库，运行以下代码：

　　指定output.var =“ mt_cars_df”将查询结果保存到数据框。此数据框是标准R数据框，与您在前面的示例中生成的数据框相同。您可以在R代码块中使用此数据帧来执行分析或生成ggplot，例如：

　　22.使用dbplyr查询SQL

　　最后，您将使用dbplyr软件包编写标准的dplyr命令，这些命令将转换为SQL! 再次使用第一个示例中的连接和数据库，您可以编写一个标准filter()调用来查询具有四个汽缸的汽车，这将返回一个列表对象：

　　如果要查看此命令转换为的SQL代码，可以使用dbplyr中的show_query()函数：

　　对查询结果满意后，可以使用dbplyr中的collect()函数将结果另存为数据框：

　　你有它! 查询具有类似结果的SQL数据库的三种不同方法。示例之间的唯一区别是dbplyr方法返回一个小标题，而前两个方法返回一个标准R数据帧。

　　要了解有关使用RStudio查询SQL数据库的更多信息，请查阅大数据分析R语言RStudio使用教程。

　　23.将它带到云端!

　　RStudio现在提供了一个名为RStudio Desktop的基于云的版本，您猜对了……RStudio Cloud。 RStudio Cloud允许您在RStudio中进行编码，而无需安装软件，只需要一个Web浏览器。

　　RStudio Cloud中的工作被组织到类似于桌面版本的项目中，但是RStudio Cloud使您可以指定希望用于每个项目的R版本。

　　RStudio Cloud还可以轻松，安全地与同事共享项目，并确保每次访问项目时都能完全再现工作环境。

　　如您所见，RStudio Cloud的布局与RStudio Desktop非常相似：

摘自：https://www.aaa-cg.com.cn/data/2394.html

到此这篇关于大数据分析R语言RStudio使用教程的文章就介绍到这了,更多相关R语言RStudio使用内容请搜索

标签：SQL

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