使用 Tidyverse
Tidyverse 是数据科学家常用于处理日常数据分析的 R 包集合。 其中包括用于数据导出 (readr)、数据可视化 (ggplot2)、数据操作（dplyr、tidyr）、函数编程 (purrr) 以及建模 (tidymodels) 等的包。 tidyverse 中的包旨在实现无缝协同工作，并遵循在一套一致的设计原则。
Microsoft Fabric 每一次运行时发布时都会分发 tidyverse 的最新稳定版。 导入并开始使用熟悉的 R 包。
先决条件
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将笔记本附加到湖屋。 选择左侧的“添加”以添加现有湖屋或创建湖屋。
加载 tidyverse
# load tidyverse
library(tidyverse)
数据导入
readr 是一个 R 包，可提供工具读取 CSV、TSV 和固定宽度文件等矩形数据文件。 readr 提供快速好用的方法来读取数据文件，例如提供“read_csv()”和“read_tsv()”函数来分别读取 CSV 和 TSV 文件。
让我们先来创建一个 R data.frame，使用 readr::write_csv() 将其写入湖屋，并使用 readr::read_csv() 将其读出。
注意
若要使用 readr 访问湖屋文件，需要使用“文件 API 路径。 在湖屋资源管理器中，右键单击想要访问的文件或文件夹，然后从上下文菜单中复制其“文件 API 路径”。
# create an R data frame
set.seed(1)
stocks <- data.frame(
time = as.Date('2009-01-01') + 0:9,
X = rnorm(10, 20, 1),
Y = rnorm(10, 20, 2),
Z = rnorm(10, 20, 4)
)
stocks
接下来，让我们使用“文件 API 路径”将数据写入湖屋。
# write data to lakehouse using the File API path
temp_csv_api <- "/lakehouse/default/Files/stocks.csv"
readr::write_csv(stocks,temp_csv_api)
从湖屋读取数据。
# read data from lakehouse using the File API path
stocks_readr <- readr::read_csv(temp_csv_api)
# show the content of the R date.frame
head(stocks_readr)
数据整理
tidyr 是一个 R 包，提供工具来处理杂乱的数据。 tidyr 中的主函数旨在帮助你将数据重塑为整洁的格式。 整洁的数据具有特定结构，其中每个变量是一列，每个观察是一行，从而更容易与 R 中的数据以及其他工具一起使用。
例如，gather() 中的“tidyr”函数可用于将宽数据转换为长数据。 下面是一个示例：
# convert the stock data into longer data
library(tidyr)
stocksL <- gather(data = stocks, key = stock, value = price, X, Y, Z)
stocksL
函数编程
purrr 是一个 R 包，通过提供用于处理函数和矢量的完整且一致的工具集来增强 R 的函数编程工具包。 purrr 入门的最佳方式是 map() 函数系列，此系列允许将许多 for 循环替换为更简洁、更容易看懂的代码。 以下示例展示如何使用 map() 将某个函数应用于列表中的每个元素：
# double the stock values using purrr
library(purrr)
stocks_double = map(stocks %>% select_if(is.numeric), ~.x*2)
stocks_double
数据操作
dplyr 是一个 R 包，可提供一系列一致的谓词，帮助解决最常见的数据操作问题，例如，根据名称选择变量、根据值选取事例、将多个值减少到单个摘要，以及更改行的顺序等。以下是一些示例：
# pick variables based on their names using select()
stocks_value <- stocks %>% select(X:Z)
stocks_value
# pick cases based on their values using filter()
filter(stocks_value, X >20)
# add new variables that are functions of existing variables using mutate()
library(lubridate)
stocks_wday <- stocks %>%
select(time:Z) %>%
mutate(
weekday = wday(time)
)
stocks_wday
# change the ordering of the rows using arrange()
arrange(stocks_wday, weekday)
# reduce multiple values down to a single summary using summarise()
stocks_wday %>%
group_by(weekday) %>%
summarize(meanX = mean(X), n= n())
数据可视化
ggplot2 是一个 R 包，用于以声明的形式基于图形的语法创建图形。 你提供数据，告诉 ggplot2 如何将变量映射到美学、要使用哪些图形基元，以及它负责的详细信息。 下面是一些示例：
# draw a chart with points and lines all in one
ggplot(stocksL, aes(x=time, y=price, colour = stock)) +
geom_point()+
geom_line()
# draw a boxplot
ggplot(stocksL, aes(x=time, y=price, colour = stock)) +
geom_boxplot()
模型构建
tidymodels 框架是一系列包，用于采用 tidyverse 原则来建模和进行机器学习。 它涵盖用于处理进行各种建模任务的一系列核心包，例如 rsample 用于训练/测试数据集示例拆分、parsnip 用于模型规范、recipes 用于数据预处理、workflows 用于建模工作流、tune 用于超参数优化、yardstick 用于模型评估、broom 用于整理模型输出，以及 dials 用于管理优化参数。 可以访问 tidymodels 网站详细了解各个包的功能。 以下示例演示如何构建一个线性回归模型，来根据车重 (wt) 来预测一辆车的油耗，即每加仑跑多少英里 (mpg)：
# look at the relationship between the miles per gallon (mpg) of a car and its weight (wt)
ggplot(mtcars, aes(wt,mpg))+
geom_point()
从散点图来看，关系大致呈线性关系，方差看起来是常量。 让我们尝试使用线性回归对此进行建模。
library(tidymodels)
# split test and training dataset
set.seed(123)
split <- initial_split(mtcars, prop = 0.7, strata = "cyl")
train <- training(split)
test <- testing(split)
# config the linear regression model
lm_spec <- linear_reg() %>%
set_engine("lm") %>%
set_mode("regression")
# build the model
lm_fit <- lm_spec %>%
fit(mpg ~ wt, data = train)
tidy(lm_fit)
应用线性回归模型来预测测试数据集。
# using the lm model to predict on test dataset
predictions <- predict(lm_fit, test)
predictions
让我们看一下模型结果。 我们可以将模型绘制为折线图，将测试地面真实数据绘制为同一图表上的点。 模型看起来不错。
# draw the model as a line chart and the test data groundtruth as points
lm_aug <- augment(lm_fit, test)
ggplot(lm_aug, aes(x = wt, y = mpg)) +
geom_point(size=2,color="grey70") +
geom_abline(intercept = lm_fit$fit$coefficients[1], slope = lm_fit$fit$coefficients[2], color = "blue")
