為一個資深調包俠，收集各式各樣功能的R包是我的愛好之一，R語言現在是我工作中最主要的工具，無論是科研中的數據讀取還是下游的數據報告，我都會使用R的各種包來完成。下面從數據分析的整個工作流程(數據導入與獲取-數據處理-數據分析-數據報告-其他奇技淫巧)介紹一些相對小眾但是超好用的R包。

1.數據導入與獲取

1.1 readr

一般數據讀取 readr, read_xx系列（這個包其實不小眾）

相對于R 基礎包的http://read.xxx而言，read_xxx系列主要有兩個改動： 1. 字符沒有默認為因素變量， 2. 讀取數據時會顯示數據的類型，如下圖。

出處：https://readr.tidyverse.org/

1.2 vroom

大體量數據讀取vroom 包。可以媲美data.table包中的fread函數的讀取速度，快速讀取GB體量的數據。主要用法見下圖：

出處：https://www.tidyverse.org/blog/2019/05/vroom-1-0-0/

R中各種函數讀取文件速度的測評見:

https://cran.r-project.org/web/packages/vroom/vignettes/benchmarks.htmlcran.r-project.org

1.3 datapasta

復制黏貼大師，datapasta包，它可以直接從excel，網頁等數據源中將數據直接復制到R中，甚至可以一定程度上代替簡單爬蟲。

datapasta 示例：摘自：https://github.com/MilesMcBain/datapasta

2.數據處理和匯總

2.1 Rmisc

數據處理和匯總這部分現在基本被dplyr+ tidyr 和 data.table 壟斷。 但是我偶爾也會用到別的包，比方說Rmisc 這個包做數據匯總。原因是這個包中的summarySEwithin 函數可以用來處理被試內變量畫error bar圖。

比如上圖這種情況，重復測量的error bar 和被試間設計的error bar一個樣, 所以需要校正 圖片引自：Andy Field Discovering Statistics Using R Chapter 9

2.2 naniar

此外，在缺失值處理上，如果需要快速找出缺失值，或者簡單查看缺失值占比和分布，可以使用 naniar 包。比如可以通過下面的代碼快速發現缺失值的分布：

library(naniar)

ggplot(data=airquality,
       aes(x=Ozone,
           y=Solar.R)) +
  geom_miss_point()

naniar 用法 摘自：https://github.com/njtierney/naniar

3.數據分析相關

3.1 skimr

skimr 包，快速給出數據的描述性統計結果并附帶頻數分布圖，用法見下圖：

出處：https://github.com/ropensci/skimr

3.2 compareGroups

compareGroups 包，快速做描述性統計表格(比如下圖這種，附帶頻數的卡方檢驗），支持輸出docx格式。

出處：https://cran.r-project.org/web/packages/compareGroups/vignettes/compareGroups_vignette.html

3.3 effectsize

effectsize 包， 萬能效應量轉換器, 我一般用到的是圖下的函數，比如通過F值和自由度求效應量等等。

出處：https://easystats.github.io/effectsize/reference/index.html

4.數據報告相關

4.1 esquisse

esquisse 包，免代碼ggplot 生成器，鼠標點點點就能在R-studio里面畫圖。

出處：https://github.com/dreamRs/esquisse

4.2 ggThemeAssit

ggThemeAssit包，調節ggplot對象的神器, 免代碼調節ggplot的細節參數，比如字體，背景顏色等等。

出處：https://github.com/calligross/ggthemeassist

4.3 apaTables

直接一鍵輸出apa格式表格到word文檔。

輸出apa格式的表格到doc文件，出處：https://github.com/dgromer/apa

4.4 papaja

這個包可以借助Rmarkdown寫APA格式的可發表的論文，不過我平時主要是用它里面的theme_apa() ggplot的主題。

出處：https://github.com/crsh/papaja

4.5 xaringan

xaringan包, 使用Rmarkdown寫類似PPT一樣的幻燈片進行數據分析報告。大神謝益輝寫的包，支持中文！

出處：https://github.com/yihui/xaringan

4.6 patchwork

patchwork包，讓你能夠非常輕松的在一張畫布上布局多張ggplot的圖片，如下圖：

出處：https://patchwork.data-imaginist.com/

5.其他奇技淫巧

5.1 BERT (這其實是個excel插件)

在Excel 里面用R 語言進行數據處理

詳情見：https://bert-toolkit.com/

5.2 waldo

比較R 中的對象并給出前后差異，神器！

出處：https://github.com/r-lib/waldo

5.3 livecode

局域網網頁直播寫代碼，上課或者工作坊必備！

出處：https://github.com/rundel/livecode

5.4 ProjectTemplate

建立結構化的數據分析項目，給每個數據分析單獨建一個項目，促進數據分析的可再生性。

出處：http://projecttemplate.net/getting_started.html

5.5 emo

在R里面輸入各種表情包：

出處：https://github.com/hadley/emo

5.6 taskscheduleR

R語言定時任務必備。比如爬蟲任務，每隔一段時間抓取某網頁信息，想當年我就是用這個包搶到了租房網站的房子。。。

出處：https://cran.r-project.org/web/packages/taskscheduleR/vignettes/taskscheduleR.html

5.7 DataEditR

像Excel一樣無代碼操作R-studio里面導入的數據：

出處：https://cran.r-project.org/web/packages/DataEditR/vignettes/DataEditR.html

5.8 todor

這個包特別在專門針對你代碼中的comment 進行歸類，使你的代碼更加結構化。可以通過R-studio的插件來使用這個包

詳情見：https://cran.r-project.org/web/packages/todor/todor.pdf

本文轉自愷洋，請支持原創！

文對cgroup已期望說明以下內容：

1. 什么是cgroups ?
2. 為什么需要cgroups ?
3. cgroups是怎么實現的?
4. 如何使用cgroups ?

1 什么是cgroups ?

cgroups提供了一套管理進程（子進程）資源控制機制。

定義了以下專業術語: cgroup：使用一個或多個subsystems的參數集合來控制一組任務集合。 subsystem：subsystem是內核提供的管理特定資源的資源控制器。 hierarchy：hierarchy是一個邏輯概念，cgroup按照subsystem進行分類， 形成一系列cgroups，并以tree的結構組織，hierarchy這里指的是類似tree 層級。每個hierarchy層級可以映射到操作系統中的虛擬文件系統， 每個subsystem映射到一顆cgroup tree。

用戶態程序會使用cgroup虛擬文件系統對應的名字來創建、刪除cgroup實例、設置 或查詢任務所在的cgroup。這些操作只影響cgroup文件系統中關聯的cgroup實例所在的hierarchy。

2 為什么需要cgroups?

Linux內核為了使用了多種技術（cpusets, CKRM/ResGroups, UserBeanCounters, 以及virtual servernamespaces）管理進程。這些技術都需要對進程分組/分區。

內核提供的cgroup提供了一套內核機制。 舉例來說：

echo pid > /sys/fs/cgroup/network/<new_class>/tasks

只需要把管理的任務寫入，即可達到對某一資源的控制（如network）。

3 cgroup是如何實現的?

cgroups擴展了內核以下內容:

• 每個任務在系統中指向一個css_set結構體指針.
• 一個css_set 含有一系列指向 cgroup_subsys_state結構體的指針, 每個cgroup_subsys_state對應一個 cgroup subsystem.
• cgroup hierarchy 文件可以被掛載瀏覽、執行用戶態操作.
• 查看cgroup下所有的任務PID.

具體在內核中如何通過css_set管理不在本文討論范圍之內。

在文件夾目錄下，可以看到cgroup含有以下文件夾內容:

• tasks: 一系列的pids. 將進程ID寫入這個文件會將其移動到這個cgroup.
• cgroup.procs: 一系列的進程組IDs.將進程組ID寫入這個文件會將其移動到這個cgroup.
• notify_on_release flag: 是否運行release agent?
• release_agent: 用于發布通知的路徑（此文件僅存在于頂級 cgroup）

cgroups可以使用mkdir系統調用或者shell命令創建，cgroup的屬性則可以通過修改相應的 文件內容進行修改。

美團對這個架構圖有一個繪制，如圖1所示。

4 如何使用cgroups ?

以一個httpd程序pid=51656程序為例，需要限制httpd cpu使用2，3， mem使用1限制，net限制使用cg3中已有的配置內容。

## 限制cpu、mem使用
cd /sys/fs/cgroup/cpu_mem_cg
mkdir cg2
cd cg2
/bin/echo 2-3 > cpuset.cpus
/bin/echo 1 > cpuset.mems
/bin/echo 51565 > tasks
## 限制net使用
cd /sys/fs/cgroup/net/cg3
/bin/echo 51565 > tasks

參考文獻

[linux資源管理之cgroups簡介] https://tech.meituan.com/2015/03/31/cgroups.html

[Linux kernel cgroups-v1] https://www.kernel.org/doc/Documentation/cgroup-v1/cgroups.txt

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