作为一个资深调包侠，收集各式各样功能的R包是我的爱好之一，R语言现在是我工作中最主要的工具，无论是科研中的数据读取还是下游的数据报告，我都会使用R的各种包来完成。下面从数据分析的整个工作流程(数据导入与获取-数据处理-数据分析-数据报告-其他奇技淫巧)介绍一些相对小众但是超好用的R包。
1.数据导入与获取
1.1readr
一般数据读取readr,read_xx系列（这个包其实不小众）
相对于R基础包的，read_xxx系列主要有两个改动：1.字符没有默认为因素变量，2.读取数据时会显示数据的类型，如下图。
出处：
1.2vroom
大体量数据读取vroom包。可以媲美包中的fread函数的读取速度，快速读取GB体量的数据。主要用法见下图：
出处：
R中各种函数读取文件速度的测评见:
1.3datapasta
复制黏贴大师，datapasta包，它可以直接从excel，网页等数据源中将数据直接复制到R中，甚至可以一定程度上代替简单爬虫。
datapasta示例：摘自：
2.数据处理和汇总
2.1Rmisc
数据处理和汇总这部分现在基本被dplyr+tidyr和垄断。但是我偶尔也会用到别的包，比方说Rmisc这个包做数据汇总。原因是这个包中的summarySEwithin函数可以用来处理被试内变量画errorbar图。
比如上图这种情况，重复测量的errorbar和被试间设计的errorbar一个样,所以需要校正图片引自：AndyFieldDiscoveringStatisticsUsingRChapter9
2.2naniar
此外，在缺失值处理上，如果需要快速找出缺失值，或者简单查看缺失值占比和分布，可以使用naniar包。比如可以通过下面的代码快速发现缺失值的分布：
library(naniar)ggplot(data=airquality,aes(x=Ozone,y=))+geom_miss_point()
naniar用法摘自：
3.数据分析相关
3.1skimr
skimr包，快速给出数据的描述性统计结果并附带频数分布图，用法见下图：
出处：
3.2compareGroups
compareGroups包，快速做描述性统计表格(比如下图这种，附带频数的卡方检验），支持输出docx格式。
出处：
3.3effectsize
effectsize包，万能效应量转换器,我一般用到的是图下的函数，比如通过F值和自由度求效应量等等。
出处：
4.数据报告相关
4.1esquisse
esquisse包，免代码ggplot生成器，鼠标点点点就能在R-studio里面画图。
出处：
4.2ggThemeAssit
ggThemeAssit包，调节ggplot对象的神器,免代码调节ggplot的细节参数，比如字体，背景颜色等等。
出处：
4.3apaTables
直接一键输出apa格式表格到word文档。
输出apa格式的表格到doc文件，出处：
4.4papaja
这个包可以借助Rmarkdown写APA格式的可发表的论文，不过我平时主要是用它里面的theme_apa()ggplot的主题。
出处：
4.5xaringan
xaringan包,使用Rmarkdown写类似PPT一样的幻灯片进行数据分析报告。大神谢益辉写的包，支持中文！
出处：
4.6patchwork
patchwork包，让你能够非常轻松的在一张画布上布局多张ggplot的图片，如下图：
出处：
5.其他奇技淫巧
5.1BERT(这其实是个excel插件)
在Excel里面用R语言进行数据处理
详情见：
5.2waldo
比较R中的对象并给出前后差异，神器！
出处：
5.3livecode
局域网网页直播写代码，上课或者工作坊必备！
出处：
5.4ProjectTemplate
建立结构化的数据分析项目，给每个数据分析单独建一个项目，促进数据分析的可再生性。
出处：
5.5emo
在R里面输入各种表情包：
出处：
5.6taskscheduleR
R语言定时任务必备。比如爬虫任务，每隔一段时间抓取某网页信息，想当年我就是用这个包抢到了租房网站的房子。。。
出处：
5.7DataEditR
像Excel一样无代码操作R-studio里面导入的数据：
出处：
5.8todor
这个包特别在专门针对你代码中的comment进行归类，使你的代码更加结构化。可以通过R-studio的插件来使用这个包
详情见：
小结感谢大家耐心看完，自己的文章都写的很细，代码都在原文中，希望大家都可以自己做一做，如果对您有用请先收藏，再点赞转发。
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