使用 R 语言进行数据分析

R 语言是数据分析和数据挖掘的理想选择，提供了丰富的统计和可视化工具，如dplyr、ggplot2等包，适用于数据清洗、探索性数据分析（EDA）、建模和预测等任务。R 还支持机器学习和深度学习，通过caret、randomForest等包可以实现多种算法，便于在科研、金融和商业等领域开展高效的数据挖掘分析。因此本系统提供了使用 R 语言进行分析的方法。

注意：系统暂不支持使用 R 语言自动调度，尽可用于本地分析

一、下载及安装

1、访问 R 官网

打开浏览器，访问 R 的官方网站 https://www.r-project.org/

2、进入下载页面

在官网首页，找到并点击“Downloads”按钮，进入下载页面。

3、安装

安装部分十分简单，直接“下一步”即可

4、下载 RStudio

（1）访问 RStudio 的官方网站 https://posit.co/download/rstudio-desktop/

（2）刚才已经安装过 R，所以此时下载 RStudio

5、安装 RStudio

安装同样很简单，单击“下一步”即可

二、配置及使用

1、配置 R 语言执行环境

（1）点击 Tools->Global Options

（2）配置 R ，选择之前安装的路径

2、设置工作目录

（1）选择 Working Directory，指定你的工作目录，这样每次启动软件，默认就会进入该目录

（2）点击“OK”

3、使用基础

（1）由于从 BI 工具内导出的文件为 pkl 文件，单纯用 R 语言无法解析，因此需要配合 Python 来解析 （2）打开上面安装的 Spyder，新建文件，复制如下代码，保存文件名为“pickle_reader.py”

import pandas as pd

def read_pickle_file(file):
    pickle_data = pd.read_pickle(file)
    return pickle_data

（3）打开 RStudio，在终端中执行如下代码，安装包

install.packages("reticulate")
install.packages("dplyr")

（4）新建一个 R 文件，copy 下面的代码

library(reticulate)
library(dplyr)

# 指定Python解释器
use_python("C:\\anaconda3\\python.exe")

# 调用Python脚本
source_python("C:\\my_program\\Python\\sfxc\\custom_scripts\\pickle_reader.py")

# 调用Python函数，并返回数据、索引级别和索引代码
dataframe <- read_pickle_file("C:\\工作\\BI开发\\df.pkl")

Python 解释器的路径，和配置 Spyder 时一致；Python 脚本的位置和上面保存的位置一致；pkl 文件的名称及位置，与从 BI 工具中下载的一致。

（5）选中代码，按快捷键“Ctrl+Enter”执行，或者点击右上角的“Run”

4、查看变量

（1）点击“Environment”，查看变量

（2）由于 R 语言的 data.frame 天然不支持多级索引，所以列名会以括号嵌套的形式体现