说明：本手册所列包基本来自AwesomeR ，结合GitHub和help(package="pk_name")官方文档整理所得，有助于使用时下最实用的包对R进行深入的学习。
其中，标记星星⭐的是本人的必学包，❤为待选包。
致谢，ApacheCN 中文开源组织：致力于官方文档及AI书籍中文翻译。
Common
- R语言入门: ⭐包括Rstudio介绍，R的数据结构和基础语法等
- R语言基础包：⭐base, stats等基础包函数
- R6 and S4：面向对象
- tidyverse：⭐Hadley包集合，核心包(ggplot2,tibble,tidyr,readr,purrr,dplyr)
- data.table：⭐简短的代码实现快速操作数据
- devtools：使开发R包变得更简单(Hadley)
- rpy2：⭐Python 通过rpy2调用 R语言
Syntax
- purrr：⭐函数化编程(FP, functional programming) (Hadley)
- lambda.r：R中的函数式编程和简单模式匹配
- magrittr：⭐Let’s pipe it
- pipeR：多范式管道编程
Import
- readr：⭐快速读取文本型数据(csv,tsv,and fwf).(Hadley)
- readxl：⭐for excel files.(Hadley)
- openxlsx：⭐丰富的excel处理工具
- jsonlite：⭐JSON处理.(Hadley)
- haven：for SPSS,SAS and Stata files.(Hadley)
- feather：⭐for sharing with Python and other languages.(Hadley)
DATABASE MANAGEMENT
- DBI：⭐数据库统一接口(Hadley)
- RHive：⭐通过Apache Hive促进分布式计算的R扩展
WEB TECHNOLOGIES
- RCurl：用于R的通用网络(HTTP/FTP/ …)接口
- httr：⭐for web APIs (RCurl封装) (Hadley)
- rvest：⭐web scraping (Hadley)
- xml2：⭐解析XML文件 (Hadley)
Tidy+Transform
DATA MANIPULATION
- tidyr：⭐清理数据,reshape2替代版(Hadley)
- dplyr and plyr：⭐数据操作(Hadley)
- rlist：用于list(非规整)数据操作工具箱
- stringr：⭐for strings.(Hadley)
- utf8：处理和修复R中的多种文本编码问题
- 正则表达式：⭐Regular Expression
- lubridate：⭐for date and times(Hadley)
- hms：⭐for times(Hadley)
- forcats：⭐for factors(Hadley)
- sjmisc：各种实用功能的集合，支持数据重编码，缺失值处理等，与dplyr包无缝协作。
- naniar：⭐缺失数据概述和可视化
- simputation：⭐缺失数据插补框架
LARGE DATASETS
- ff：在内存外存储数据，处理起来和在内存一样
- bigmemory：内存外存储，操作，big 系列包提供了其他工具，包括线性模型 (biglm) 和随机森林 (bigrf)。
Visualise
GRAPHIC DISPLAYS
- RColorBrewer and extrafont：⭐调色板和字体
- ggplot2：⭐强大的绘图系统，并实现了许多扩展(Hadley)
- ggplot2 extensions: ggplot2扩展，包括各种补充图形，坐标系统，主题等。
- ggmap+baidumap：⭐使用ggplot2在R中绘制静态地图
- ggpubr：⭐ggplot2封装，用于绘制适合出版物要求的图形
- corrplot：❤相关矩阵或一般矩阵的图形显示
- misc3d：处理3D图，等值面等
HTML WIDGETS
- leaflet+leafletCN：❤最流行的JavaScript库交互式地图之一，动态交互地图。
- Remap：⭐简易动态交互地图(基于Echarts)。
- rCharts：❤来自R的交互式JS图表。
- DiagrammeR：在R中创建JS图形和流程图。
- rbokeh：R与Bokeh的接口。
- plotly：❤R的交互式图形库，基于ggplot2 和shiny。
Parallel Computing
- foreach：⭐在循环(loop)中并行化运算
MapReduce
- SparkR：Spark的R前端
- sparklyr：⭐来自RStudio的Apache Spark的R接口，提供dplyr后端
Model Tools
Machine Learning
- mlr：⭐机器学习（分类，回归，生存分析，聚类等）的可扩展框架，提供了用于分析的整套工具，包括重抽样，缺失值插补，模型评估(cv,etc)，超参数调优(grid-search,etc)，特征选择，可视化(ROC,learnning-curve,etc)等
- mlapi：提供模型的统一接口，以便机器学习流程化(借鉴python scikit-learn，尚未开发完整)
- xgboost：⭐以其速度和性能而著称的eXtreme Gradient Boosting Tree模型
- arules：⭐关联规则挖掘和频繁项集
- survival：生存分析模型
- nnet：神经网络
Deep Learning
- tensorflow：⭐Google开源的最受欢迎的深度学习框架
- h2o：h2o包是实现并行分布式大数据计算的深度学习包
- keras：❤以 tensorflow/theano/CNTK 为后端的深度学习封装库
NLP (Natural Language Processing)
- jiebaR：⭐中文分词包
- Rwordseg：中文分词包，安装复杂
- wordcloud2：⭐词云
- tm： 一个全面的文本挖掘框架
- quanteda：❤文本数据的定量分析
- tidytex：简单文本挖掘，结合dplyr，ggplot2和其他简洁工具
- text2vec：⭐一个快速文本挖掘框架（jiebaR推荐包）
Time Series
- zoo：⭐定义了规则和不规则时间序列S3类
- xts：❤对时间序列数据(zoo)的一种扩展实现，统一时间序列的操作接口
- prophet：⭐线性或非线性模型高质量时间序列预测，它最适合日常数据
- forecast：⭐时间序列建模和预测
- forecastHybrid：⭐结合forcast包时间序列模型混合预测
- CausalImpact：使用贝叶斯结构时间序列模型进行因果推理
Finance
- quantmod：定量金融建模与交易框架（股票）
- PerformanceAnalytics：用于性能和风险分析的计量经济学工具
Communicate
- rmarkdown：⭐用于创建可重复性报告和动态文档
- Markdown编辑器推荐和语法(StackEdit)
- rticles：提供了一套RMarkdown模板
- flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘
- slidify：从Rmarkdown生成可重现的html5幻灯片
- knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块
- shiny：⭐使用R语言开发交互式web应用程序的工具
Other Useful Lists
- Advanced R ⭐
- R packages ⭐
- R for Data Science ⭐
- AwesomeR：⭐ R包大全
- RStudio Cheat Sheets ⭐
- TaskViews：CRAN Task Views
- Search：Google search engine
- GitHub：⭐Built for developers
- R和Python参考卡片
