第 9 章 净土化操作
常用操作和高频问题需要合并进之前的 data-manipulation，本章只介绍向量化计算 以 dplyr 为核心的 tidyverse 风数据操作 管道风操作
在不同规模的数据集上，Base R，dplyr 和 data.table 的处理性能应该属于低、中、高档搭配的情形
函数式编程 Functional Programming Languages 用于数据处理
- rpivotTable 动态数据透视表
- fuzzyjoin Join tables together on inexact matching
- dtplyr dtplyr is the data.table backend for dplyr. It provides S3 methods for data.table objects so that dplyr works the way you expect.
- bplyr basic dplyr and tidyr functionality without the tidyverse dependencies
- SqlRender 基于 Java 语言，借助 rJava 包支持参数化的 SQL 语句，并且可以将一种 SQL 语句（如 Microsoft SQL Server）转化为多种SQL语句（如Oracle, PostgreSQL, Amazon RedShift, Impala, IBM Netezza, Google BigQuery, Microsoft PDW, and SQLite）
- fastmap 实现键值存储，提供新的数据结构
- Roaring bitmaps Bitsets, also called bitmaps, are commonly used as fast data structures.
数据操作的语法
第一代
- Base R 数据操作已在第 6 章详细介绍
第二代
- reshape （退休）使用函数
melt和cast重构(restructure)和聚合(aggregate)数据 - reshape2 （退休）是 reshape 的继任者，功能和 reshape 类似，提供两个函数
melt和cast聚合数据，因此不再介绍 reshape，而鉴于 reshape2 还在活跃使用中，故而以它为例介绍melt和cast函数 - plyr （退休）统一拆分(split)，计算(apply)，合并(combine)的数据处理流，由 dplyr（用于data.frame） 和 purrr （用于 list）继任
第三代
- dplyr 操作数据的语法及其扩展
- sparklyr 给 dplyr 提供 Spark 接口支持
- dbplyr 给 dplyr 提供 DBI 数据库接口支持
- dtplyr 给 dplyr 提供 data.table 支持
- tidyr 提供
spread和gather两个函数清洗数据
Garrett Grolemund 在 RStudio 主要从事教育教学，参考 Materials for the Tidyverse Train-the-trainer workshop 和 The Tidyverse Cookbook
Dirk Eddelbuettel 的 Getting Started in R – Tinyverse Edition
9.1 常用操作
dplyr 由 Hadley Wickham 主要由开发和维护，是Rstudio公司开源的用于数据处理的一大利器，该包号称“数据操作的语法”，与 ggplot2 对应，也就是说数据处理那一套已经建立完整的和SQL一样的功能。它们都遵循同样的处理逻辑，只不过一个用SQL写，一个用R语言写，处理效率差不多，R语言写的 SQL 会被翻译为 SQL 语句，再传至数据库查询，当然它也支持内存内的数据操作。目前 dplyr 以 dbplyr 为后端支持的数据库有：MySQL、PostgreSQL，SQLite等，完整的支持列表请看 这里，连接特定数据库，都是基于 DBI，DBI 即 Database Interface， 是使用C/C++开发的底层数据库接口，是一个统一的关系型数据库连接框架，需要根据不同的具体的数据库进行实例化，才可使用。
dplyr 常用的函数是 7 个： arrange 排序 filter 过滤行 select 选择列 mutate 变换 summarise 汇总 group_by 分组 distinct 去重
以 ggplot2 包自带的钻石数据集 diamonds 为例介绍
9.1.1 查看
除了直接打印数据集的前几行，tibble 包还提供 glimpse 函数查看数据集，而 Base R 默认查看方式是调用 str 函数
diamonds## # A tibble: 53,940 × 10
## carat cut color clarity depth table price x y z
## <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43
## 2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31
## 3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31
## 4 0.29 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63
## 5 0.31 Good J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75
## 6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48
## 7 0.24 Very Good I VVS1 62.3 57 336 3.95 3.98 2.47
## 8 0.26 Very Good H SI1 61.9 55 337 4.07 4.11 2.53
## 9 0.22 Fair E VS2 65.1 61 337 3.87 3.78 2.49
## 10 0.23 Very Good H VS1 59.4 61 338 4 4.05 2.39
## # … with 53,930 more rows
glimpse(diamonds)## Rows: 53,940
## Columns: 10
## $ carat <dbl> 0.23, 0.21, 0.23, 0.29, 0.31, 0.24, 0.24, 0.26, 0.22, 0.23, 0.…
## $ cut <ord> Ideal, Premium, Good, Premium, Good, Very Good, Very Good, Ver…
## $ color <ord> E, E, E, I, J, J, I, H, E, H, J, J, F, J, E, E, I, J, J, J, I,…
## $ clarity <ord> SI2, SI1, VS1, VS2, SI2, VVS2, VVS1, SI1, VS2, VS1, SI1, VS1, …
## $ depth <dbl> 61.5, 59.8, 56.9, 62.4, 63.3, 62.8, 62.3, 61.9, 65.1, 59.4, 64…
## $ table <dbl> 55, 61, 65, 58, 58, 57, 57, 55, 61, 61, 55, 56, 61, 54, 62, 58…
## $ price <int> 326, 326, 327, 334, 335, 336, 336, 337, 337, 338, 339, 340, 34…
## $ x <dbl> 3.95, 3.89, 4.05, 4.20, 4.34, 3.94, 3.95, 4.07, 3.87, 4.00, 4.…
## $ y <dbl> 3.98, 3.84, 4.07, 4.23, 4.35, 3.96, 3.98, 4.11, 3.78, 4.05, 4.…
## $ z <dbl> 2.43, 2.31, 2.31, 2.63, 2.75, 2.48, 2.47, 2.53, 2.49, 2.39, 2.…| 类型 | 含义 |
|---|---|
| int | 整型 integer |
| dbl | （单）双精度浮点类型 |
| chr | 字符（串）类型 |
| dttm | data-time 类型 |
| lgl | 布尔类型 |
| fctr | 因子类型 factor |
| date | 日期类型 |
表 9.1 中 dttm 和 date 类型代指 lubridate 包指定的日期对象 POSIXct、 POSIXlt、 Date、 chron、 yearmon、 yearqtr、 zoo、 zooreg、 timeDate、 xts、 its、 ti、 jul、 timeSeries 和 fts。
9.1.2 筛选
按条件筛选数据的子集，按行筛选
## # A tibble: 4 × 10
## carat cut color clarity depth table price x y z
## <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 3.22 Ideal I I1 62.6 55 12545 9.49 9.42 5.92
## 2 3.5 Ideal H I1 62.8 57 12587 9.65 9.59 6.03
## 3 3.01 Ideal J SI2 61.7 58 16037 9.25 9.2 5.69
## 4 3.01 Ideal J I1 65.4 60 16538 8.99 8.93 5.86先按行，再按列筛选
## # A tibble: 16 × 2
## cut carat
## <ord> <dbl>
## 1 Premium 3.01
## 2 Fair 3.02
## 3 Good 3
## 4 Ideal 3.22
## 5 Premium 4.01
## 6 Very Good 3.04
## 7 Very Good 4
## 8 Premium 3.67
## 9 Premium 3
## 10 Fair 3
## 11 Premium 3.01
## 12 Fair 3.01
## 13 Fair 3.01
## 14 Good 3.01
## 15 Good 3.01
## 16 Premium 3.049.1.3 排序
arrange 默认升序排列，按钻石重量升序，按价格降序
## # A tibble: 4 × 10
## carat cut color clarity depth table price x y z
## <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 3.01 Ideal J I1 65.4 60 16538 8.99 8.93 5.86
## 2 3.01 Ideal J SI2 61.7 58 16037 9.25 9.2 5.69
## 3 3.22 Ideal I I1 62.6 55 12545 9.49 9.42 5.92
## 4 3.5 Ideal H I1 62.8 57 12587 9.65 9.59 6.039.1.4 聚合
分组求和，求平均，计数
diamonds %>%
filter(carat > 3, color == "I") %>%
group_by(cut, clarity) %>%
summarise(sum_carat = sum(carat), mean_carat = mean(carat), n_count = n())## # A tibble: 8 × 5
## # Groups: cut [5]
## cut clarity sum_carat mean_carat n_count
## <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int>
## 1 Fair I1 3.02 3.02 1
## 2 Fair SI2 6.02 3.01 2
## 3 Good SI2 6.02 3.01 2
## 4 Very Good I1 4 4 1
## 5 Very Good SI2 3.04 3.04 1
## 6 Premium I1 10.7 3.56 3
## 7 Premium SI2 6.05 3.02 2
## 8 Ideal I1 3.22 3.22 19.1.5 合并
按行合并
set.seed(2018)
one <- diamonds %>%
filter(color == "I") %>%
sample_n(5)
two <- diamonds %>%
filter(color == "J") %>%
sample_n(5)
# 按行合并数据框 one 和 two
bind_rows(one, two)## # A tibble: 10 × 10
## carat cut color clarity depth table price x y z
## <dbl> <ord> <ord> <ord> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 0.42 Ideal I VVS1 62.5 57 884 4.77 4.8 2.99
## 2 0.3 Ideal I VVS2 62.5 53.6 532 4.29 4.33 2.69
## 3 2.02 Good I VS1 57.9 63 17533 8.13 8.21 4.73
## 4 0.9 Premium I VS2 61.9 58 3398 6.18 6.23 3.84
## 5 1.98 Very Good I VS2 62.7 60 15083 7.9 7.96 4.98
## 6 1.51 Very Good J VVS2 62.6 63 8706 7.29 7.24 4.55
## 7 0.7 Very Good J SI1 61.7 57 1979 5.65 5.69 3.5
## 8 1.16 Premium J VS2 62.2 59 4702 6.74 6.69 4.18
## 9 1.5 Premium J VVS2 61.8 60 8760 7.36 7.33 4.54
## 10 1.51 Premium J SI1 60.4 62 6680 7.42 7.32 4.45按列合并
set.seed(2018)
three <- diamonds %>%
select(carat, color) %>%
sample_n(5)
four <- diamonds %>%
select(carat, color) %>%
sample_n(5)
bind_cols(three, four)## # A tibble: 5 × 4
## carat...1 color...2 carat...3 color...4
## <dbl> <ord> <dbl> <ord>
## 1 0.33 H 0.52 F
## 2 1.09 F 0.51 F
## 3 1.52 I 0.5 G
## 4 0.95 G 0.38 E
## 5 0.35 E 0.51 J9.1.6 变换
添加一列，新的列或者改变原来的列
diamonds %>%
filter(carat > 3, color == "I") %>%
select(cut, carat) %>%
mutate(vol = if_else(carat > 3.5, "A", "B"))## # A tibble: 13 × 3
## cut carat vol
## <ord> <dbl> <chr>
## 1 Premium 3.01 B
## 2 Fair 3.02 B
## 3 Ideal 3.22 B
## 4 Premium 4.01 A
## 5 Very Good 3.04 B
## 6 Very Good 4 A
## 7 Premium 3.67 A
## 8 Premium 3.01 B
## 9 Fair 3.01 B
## 10 Fair 3.01 B
## 11 Good 3.01 B
## 12 Good 3.01 B
## 13 Premium 3.04 B9.1.7 去重
数据去重在 dplyr 中的实现32。
set.seed(123)
df <- data.frame(
x = sample(0:1, 10, replace = T),
y = sample(0:1, 10, replace = T),
z = 1:10
)
df## x y z
## 1 0 1 1
## 2 0 1 2
## 3 0 1 3
## 4 1 0 4
## 5 0 1 5
## 6 1 0 6
## 7 1 1 7
## 8 1 0 8
## 9 0 0 9
## 10 0 0 10去掉列重复的数据点 (x, y)
df %>%
group_by(x, y) %>%
filter(row_number(z) == 1)## # A tibble: 4 × 3
## # Groups: x, y [4]
## x y z
## <int> <int> <int>
## 1 0 1 1
## 2 1 0 4
## 3 1 1 7
## 4 0 0 9## x y
## 1 0 1
## 2 1 0
## 3 1 1
## 4 0 0## x y z
## 1 0 1 1
## 2 1 0 4
## 3 1 1 7
## 4 0 0 99.2 高频问题
常用的数据操作包含
- 创建空的数据框或者说初始化一个数据框，
- 按指定的列对数据框排序，
- 选择特定的一些列，复杂情况是可能需要正则表达式从列名或者值中筛选
- 合并两个数据框，分为 (inner outer left right) 四种情况
- 宽格式和长格式互相转换，即重塑操作 reshape，单独的 tidyr 包操作，是 reshape2 包的进化版，提供
spread和gather两个主要函数
9.2.1 初始化数据框
创建空的数据框，就是不包含任何行、记录
empty_df <- data.frame(
Doubles = double(),
Ints = integer(),
Factors = factor(),
Logicals = logical(),
Characters = character(),
stringsAsFactors = FALSE
)
str(empty_df)## 'data.frame': 0 obs. of 5 variables:
## $ Doubles : num
## $ Ints : int
## $ Factors : Factor w/ 0 levels:
## $ Logicals : logi
## $ Characters: chr如果数据框 df 包含数据，现在要依据它创建一个空的数据框
empty_df = df[FALSE,]还可以使用 structure 构造一个数据框，并且我们发现它的效率更高
s <- function() structure(list(
Date = as.Date(character()),
File = character(),
User = character()
),
class = "data.frame"
)
d <- function() data.frame(
Date = as.Date(character()),
File = character(),
User = character(),
stringsAsFactors = FALSE
)
microbenchmark::microbenchmark(s(), d())## Unit: microseconds
## expr min lq mean median uq max neval
## s() 18.8 25.3 66.500 30.9 35.55 3273.4 100
## d() 204.4 233.6 280.881 248.5 258.55 3380.5 1009.2.2 移除缺失记录
只要行中包含缺失值，我们就把这样的行移除出去
airquality[complete.cases(airquality), ]## Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
## 1 41 190 7.4 67 5 1
## 2 36 118 8.0 72 5 2
## 3 12 149 12.6 74 5 3
## 4 18 313 11.5 62 5 4
## 7 23 299 8.6 65 5 7
## 8 19 99 13.8 59 5 8
## 9 8 19 20.1 61 5 9
## 12 16 256 9.7 69 5 12
## 13 11 290 9.2 66 5 13
## 14 14 274 10.9 68 5 14
## 15 18 65 13.2 58 5 15
## 16 14 334 11.5 64 5 16
## 17 34 307 12.0 66 5 17
## 18 6 78 18.4 57 5 18
## 19 30 322 11.5 68 5 19
## 20 11 44 9.7 62 5 20
## 21 1 8 9.7 59 5 21
## 22 11 320 16.6 73 5 22
## 23 4 25 9.7 61 5 23
## 24 32 92 12.0 61 5 24
## 28 23 13 12.0 67 5 28
## 29 45 252 14.9 81 5 29
## 30 115 223 5.7 79 5 30
## 31 37 279 7.4 76 5 31
## 38 29 127 9.7 82 6 7
## 40 71 291 13.8 90 6 9
## 41 39 323 11.5 87 6 10
## 44 23 148 8.0 82 6 13
## 47 21 191 14.9 77 6 16
## 48 37 284 20.7 72 6 17
## 49 20 37 9.2 65 6 18
## 50 12 120 11.5 73 6 19
## 51 13 137 10.3 76 6 20
## 62 135 269 4.1 84 7 1
## 63 49 248 9.2 85 7 2
## 64 32 236 9.2 81 7 3
## 66 64 175 4.6 83 7 5
## 67 40 314 10.9 83 7 6
## 68 77 276 5.1 88 7 7
## 69 97 267 6.3 92 7 8
## 70 97 272 5.7 92 7 9
## 71 85 175 7.4 89 7 10
## 73 10 264 14.3 73 7 12
## 74 27 175 14.9 81 7 13
## 76 7 48 14.3 80 7 15
## 77 48 260 6.9 81 7 16
## 78 35 274 10.3 82 7 17
## 79 61 285 6.3 84 7 18
## 80 79 187 5.1 87 7 19
## 81 63 220 11.5 85 7 20
## 82 16 7 6.9 74 7 21
## 85 80 294 8.6 86 7 24
## 86 108 223 8.0 85 7 25
## 87 20 81 8.6 82 7 26
## 88 52 82 12.0 86 7 27
## 89 82 213 7.4 88 7 28
## 90 50 275 7.4 86 7 29
## 91 64 253 7.4 83 7 30
## 92 59 254 9.2 81 7 31
## 93 39 83 6.9 81 8 1
## 94 9 24 13.8 81 8 2
## 95 16 77 7.4 82 8 3
## 99 122 255 4.0 89 8 7
## 100 89 229 10.3 90 8 8
## 101 110 207 8.0 90 8 9
## 104 44 192 11.5 86 8 12
## 105 28 273 11.5 82 8 13
## 106 65 157 9.7 80 8 14
## 108 22 71 10.3 77 8 16
## 109 59 51 6.3 79 8 17
## 110 23 115 7.4 76 8 18
## 111 31 244 10.9 78 8 19
## 112 44 190 10.3 78 8 20
## 113 21 259 15.5 77 8 21
## 114 9 36 14.3 72 8 22
## 116 45 212 9.7 79 8 24
## 117 168 238 3.4 81 8 25
## 118 73 215 8.0 86 8 26
## 120 76 203 9.7 97 8 28
## 121 118 225 2.3 94 8 29
## 122 84 237 6.3 96 8 30
## 123 85 188 6.3 94 8 31
## 124 96 167 6.9 91 9 1
## 125 78 197 5.1 92 9 2
## 126 73 183 2.8 93 9 3
## 127 91 189 4.6 93 9 4
## 128 47 95 7.4 87 9 5
## 129 32 92 15.5 84 9 6
## 130 20 252 10.9 80 9 7
## 131 23 220 10.3 78 9 8
## 132 21 230 10.9 75 9 9
## 133 24 259 9.7 73 9 10
## 134 44 236 14.9 81 9 11
## 135 21 259 15.5 76 9 12
## 136 28 238 6.3 77 9 13
## 137 9 24 10.9 71 9 14
## 138 13 112 11.5 71 9 15
## 139 46 237 6.9 78 9 16
## 140 18 224 13.8 67 9 17
## 141 13 27 10.3 76 9 18
## 142 24 238 10.3 68 9 19
## 143 16 201 8.0 82 9 20
## 144 13 238 12.6 64 9 21
## 145 23 14 9.2 71 9 22
## 146 36 139 10.3 81 9 23
## 147 7 49 10.3 69 9 24
## 148 14 20 16.6 63 9 25
## 149 30 193 6.9 70 9 26
## 151 14 191 14.3 75 9 28
## 152 18 131 8.0 76 9 29
## 153 20 223 11.5 68 9 309.2.3 数据类型转化
str(PlantGrowth)## 'data.frame': 30 obs. of 2 variables:
## $ weight: num 4.17 5.58 5.18 6.11 4.5 4.61 5.17 4.53 5.33 5.14 ...
## $ group : Factor w/ 3 levels "ctrl","trt1",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...## 'data.frame': 30 obs. of 2 variables:
## $ weight: num 4.17 5.58 5.18 6.11 4.5 4.61 5.17 4.53 5.33 5.14 ...
## $ group : chr "ctrl" "ctrl" "ctrl" "ctrl" ...9.2.4 跨列分组求和
输入是一个数据框 data.frame，按照其中某一变量分组，然后计算任意数量的变量的行和和列和。
空气质量数据集 airquality 按月份 Month 分组，然后求取满足条件的列的和
Reduce(rbind, lapply(unique(airquality$Month), function(gv) {
subdta <- subset(airquality, subset = Month == gv)
data.frame(
Colsum = as.numeric(
colSums(subdta[, grepl("[mM]", names(airquality))], na.rm = TRUE)
),
Month = gv
)
}))## Colsum Month
## 1 2032 5
## 2 155 5
## 3 2373 6
## 4 180 6
## 5 2601 7
## 6 217 7
## 7 2603 8
## 8 248 8
## 9 2307 9
## 10 270 9什么是函数式编程，R 语言环境下的函数式编程是如何操作的
9.3 管道操作
Stefan Milton Bache 开发了 magrittr 包实现管道操作，增加代码的可读性和维护性，但是这个 R 包的名字取的太奇葩，因为 记不住，它其实是一个复杂的法语发音，中式英语就叫它马格里特吧！这下应该好记多了吧！
我要查看是否需要新添加一个 R 包依赖，假设该 R 包是 reticulate 没有出现在 DESCRIPTION 文件中，但是可能已经被其中某（个）些 R 包依赖了
"reticulate" %in% sort(unique(unlist(tools::package_dependencies(desc::desc_get_deps()$package, recursive = TRUE))))## [1] TRUE安装 pkg 的依赖
pkg <- c(
"bookdown",
"e1071",
"formatR",
"lme4",
"mvtnorm",
"prettydoc", "psych",
"reticulate", "rstan", "rstanarm", "rticles",
"svglite",
"TMB", "glmmTMB"
)
# 获取 pkg 的所有依赖
dep_pkg <- tools::package_dependencies(pkg, recursive = TRUE)
# 将列表 list 合并为向量 vector
merge_pkg <- Reduce("c", dep_pkg, accumulate = FALSE)
# 所有未安装的 R 包
miss_pkg <- setdiff(unique(merge_pkg), unique(.packages(TRUE)))
# 除了 pkg 外，未安装的 R 包，安装 pkg 的依赖
sort(setdiff(miss_pkg, pkg))## [1] "mnormt" "tmvnsim"转化为管道操作，增加可读性
再举一个关于数据模拟的例子
模拟 0-1 序列，
set.seed(2019)
binom_sample <- function(n) {
sum(sample(x = c(0,1), size = n, prob = c(0.8, 0.2), replace = TRUE))/n
}
# 频率估计概率
one_prob <- sapply(10^(seq(8)), binom_sample)
# 估计的误差
one_abs <- abs(one_prob - 0.2)
one_abs## [1] 1.000e-01 1.000e-02 1.100e-02 4.400e-03 1.460e-03 3.980e-04 4.700e-06
## [8] 9.552e-05似然估计
9.4 运行环境
xfun::session_info()## R version 4.1.3 (2022-03-10)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Ubuntu 20.04.4 LTS
##
## Locale:
## LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C
## LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8
## LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8
## LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C
## LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
## LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
##
## Package version:
## askpass_1.1 assertthat_0.2.1 backports_1.4.1
## base64enc_0.1.3 bit_4.0.4 bit64_4.0.5
## blob_1.2.2 bookdown_0.25 brio_1.1.3
## broom_0.7.12 bslib_0.3.1 cachem_1.0.6
## callr_3.7.0 cellranger_1.1.0 cli_3.2.0
## clipr_0.8.0 colorspace_2.0-3 compiler_4.1.3
## cpp11_0.4.2 crayon_1.5.1 curl_4.3.2
## data.table_1.14.2 DBI_1.1.2 dbplyr_2.1.1
## desc_1.4.1 digest_0.6.29 downlit_0.4.0
## dplyr_1.0.8 dtplyr_1.2.1 ellipsis_0.3.2
## evaluate_0.15 fansi_1.0.3 farver_2.1.0
## fastmap_1.1.0 forcats_0.5.1 fs_1.5.2
## gargle_1.2.0 generics_0.1.2 ggplot2_3.3.5
## glue_1.6.2 googledrive_2.0.0 googlesheets4_1.0.0
## graphics_4.1.3 grDevices_4.1.3 grid_4.1.3
## gtable_0.3.0 haven_2.4.3 highr_0.9
## hms_1.1.1 htmltools_0.5.2 httr_1.4.2
## ids_1.0.1 isoband_0.2.5 jquerylib_0.1.4
## jsonlite_1.8.0 knitr_1.38 labeling_0.4.2
## lattice_0.20.45 lifecycle_1.0.1 lubridate_1.8.0
## magrittr_2.0.3 MASS_7.3.56 Matrix_1.4.1
## memoise_2.0.1 methods_4.1.3 mgcv_1.8.40
## microbenchmark_1.4.9 mime_0.12 modelr_0.1.8
## munsell_0.5.0 nlme_3.1.157 openssl_2.0.0
## pillar_1.7.0 pkgconfig_2.0.3 prettyunits_1.1.1
## processx_3.5.3 progress_1.2.2 ps_1.6.0
## purrr_0.3.4 R6_2.5.1 rappdirs_0.3.3
## RColorBrewer_1.1.2 readr_2.1.2 readxl_1.4.0
## rematch_1.0.1 rematch2_2.1.2 reprex_2.0.1
## rlang_1.0.2 rmarkdown_2.13 rprojroot_2.0.2
## rstudioapi_0.13 rvest_1.0.2 sass_0.4.1
## scales_1.1.1 selectr_0.4.2 splines_4.1.3
## stats_4.1.3 stringi_1.7.6 stringr_1.4.0
## sys_3.4 sysfonts_0.8.8 tibble_3.1.6
## tidyr_1.2.0 tidyselect_1.1.2 tidyverse_1.3.1
## tinytex_0.38 tools_4.1.3 tzdb_0.3.0
## utf8_1.2.2 utils_4.1.3 uuid_1.0.4
## vctrs_0.4.0 viridisLite_0.4.0 vroom_1.5.7
## withr_2.5.0 xfun_0.30 xml2_1.3.3
## yaml_2.3.5