我不想在R包中记录数据集

在R语言中，可以使用各种方法来处理和管理数据集，而不必将数据集记录在R包中。以下是一些常见的方法：

1. 数据集加载：使用R的内置函数或第三方包，如read.csv()、read.table()、read_excel()等，可以从文件中加载数据集。这些函数可以读取各种格式的文件，如CSV、文本文件、Excel等。
2. 数据集创建：使用R的内置函数或编程方式，可以创建数据集。例如，可以使用data.frame()函数创建一个数据框，或使用matrix()函数创建一个矩阵。
3. 数据集操作：R提供了丰富的函数和操作符来对数据集进行操作，如选择特定的列或行、过滤数据、排序、合并数据集等。常用的函数包括subset()、filter()、select()、arrange()、merge()等。
4. 数据集处理：R提供了许多函数和包来处理数据集，如数据清洗、转换、缺失值处理、数据透视、统计分析等。常用的包包括dplyr、tidyr、reshape2、plyr等。
5. 数据集可视化：R提供了丰富的绘图函数和包，可以将数据集可视化为各种图表，如散点图、柱状图、折线图、饼图等。常用的包包括ggplot2、lattice、plotly等。
6. 数据集存储：R可以将数据集保存为各种格式的文件，如CSV、Excel、R数据文件等。可以使用write.csv()、write.table()、write.xlsx()等函数进行存储。
7. 数据集管理：R提供了各种包和工具来管理数据集，如数据集版本控制、数据集文档化、数据集共享等。常用的包包括devtools、roxygen2、data.table等。
8. 数据集分享：R提供了各种方式来分享数据集，如将数据集发布到R包、发布到数据仓库、发布到在线平台等。常用的平台包括GitHub、Kaggle、RStudio Cloud等。

总结起来，R语言提供了丰富的功能和工具来处理和管理数据集，无需将数据集记录在R包中。通过使用适当的函数、包和工具，可以轻松地加载、创建、操作、处理、可视化、存储、管理和分享数据集。