R语言与Python在AI领域的对比分析显示：Python在深度学习和大模型生态上占据优势，拥有TensorFlow、PyTorch等主流框架，适合生产部署和大数据处理；R则在统计学习、可解释性AI和数据可视化方面表现突出，特别适合学术研究和统计分析。最佳实践是混合使用两种语言——Python用于模型开发，R用于统计分析与结果解释，通过reticulate和rpy2实现互操作。数据科学家建议掌握两

本文介绍了2025年R语言在人工智能领域的最新发展和应用。R语言已从传统的统计工具发展为与Python并驾齐驱的AI开发平台，拥有完善的机器学习生态。重点推荐了6个核心AI包：mlr3（现代机器学习框架）、torch（深度学习）、tidymodels（Tidyverse风格机器学习）、h2o（自动机器学习）、text（NLP和大语言模型）以及lightgbm（高性能梯度提升）。这些工具覆盖了从传统

``r # 转换数据类型 mtcars %>% mutate( cyl = as.factor(cyl), vs = as.logical(vs), gear = as.character(gear) )· 辅助函数如 starts_with()、ends_with()、contains() 可与 select() 配合使用。mtcars %>% slice_max(mpg, n = 3) # m

这个教程涵盖了R语言中Excel文件处理的主要方面，从基本的读写操作到高级的数据分析和格式化。专业咨询 www.daixie.it.com www.rcodedaixie.com。# 注意：openxlsx的图表功能有限，通常需要其他包。# 添加图表（需要openxlsx的高级功能）# 完整的Excel数据分析工作流。# 安装核心Excel处理包。# 另一个Excel处理包。# 读取整个Excel