1011-rpac_brucer.rmd

# (PART) 实用R包推荐 {-}


# bruceR-r包里的瑞士军刀

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
##library(tidyverse) # Wickham的数据整理的整套工具
pdf.options(height=10/2.54, width=10/2.54, family="GB1") # 注意：此设置要放在最后
```

## r包介绍

[使用教程](https://zhuanlan.zhihu.com/p/281150493)

作者在日常工作中集各常用包于大成，凝结出了bruceR，很多内容都是专门为科研而生，减少了很多工作

可以实现以下功能！星标一看！安装即用

- 设置路径
- 数据打印和三线表制作
- 数据编码
- 数据框的横向计算
- 一致性检验
- 探索性因子分析
- 验证性因子分析
- 描述统计
- 统计结果summary
- 结构方程模型
- 等等等

## r包安装

CRAN直接安装

或者 github库安装

```{r , eval = F , echo = T}
install.packages("devtools")
devtools::install_github("psychbruce/bruceR", dep=TRUE, force=TRUE)
```

## 基础使用

```{r results='hide' , message=F}
#install.packages("bruceR")
library("bruceR")
```

### set_wd:设置工作路径

快速将当前r文档路径设为工作路径

```{r, eval = FALSE}
set_wd()
```

### import:一个函数导入或导出各种数据

import函数支持但不限于几乎常用数据库的导入
- 文本格式 txt, .csv, .csv2, .tsv, .psv 
- Excel (.xls, .xlsx)
- SPSS (.sav)
- Stata (.dta)
- R objects (.rda, .rdata, .RData)
- R serialized objects (.rds)
- Clipboard（on Windows and Mac OS）

### print_table：快速生成三线表

```{r}
print_table(npk)

#设置导出到doc中
#print_table(npk, file="")
```

### model_summary：常用模型结果summary

bruceR的model_summary可以对常见的线性非线性，生存分析，结构方程模型等整洁化结果输出。快速生成美观的结果，通过file参数导出到doc文件里

```{r}
head(airquality, 5)

airquality %>% 
  lm(Temp ~ Month + Day + Wind + Solar.R,data=.)%>% 
  model_summary()


```

### RECODE:recode重新编码

示例用的是datatable包，这个比较难暂时可以不用管

```{r}
d = data.table(var=c(NA, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6))
d

d[, `:=`(
  var.new = RECODE(var, "lo:1=0; c(2,3)=1; 4=2; 5:hi=3; else=999")
)]
d
```



## 其它函数

作者应该是把日常能汇总的都汇总到了一起，函数太多了，方法面面都会用到

建议大家可以去作者 包寒吴霜 的知乎主页里学习一番，对r语言的提高大有裨益