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R语言编程
张敬信
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简介

这是一本基于 tidyverse 入门 R 语言编程的书,本书从基本的编程语法讲起,适合编程零基础的读者阅读。本书结合新的 R 语言编程范式,让读者学习更高效率的 R 编程,尤其是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题,包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等,并在附录中将透视表、网络爬虫、高性能计算、机器学习等典型应用囊括其中,为读者提供了丰富的R实用编程案例,也可作为一本 R 语言语法大全的工具书。 本书面向热爱R语言编程的读者,适合统计学、数据分析、数据可视化等领域的读者阅读参考,也可以作为高等院校相关专业的 R 语言教材。

这是一本基于 tidyverse 入门 R 语言编程的书,本书从基本的编程语法讲起,适合编程零基础的读者阅读。本书结合新的 R 语言编程范式,让读者学习更高效率的 R 编程,尤其是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题,包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等,并在附录中将透视表、网络爬虫、高性能计算、机器学习等典型应用囊括其中,为读者提供了丰富的R实用编程案例,也可作为一本 R 语言语法大全的工具书。 本书面向热爱R语言编程的读者,适合统计学、数据分析、数据可视化等领域的读者阅读参考,也可以作为高等院校相关专业的 R 语言教材。

简介

这是一本基于 tidyverse 入门 R 语言编程的书,本书从基本的编程语法讲起,适合编程零基础的读者阅读。本书结合新的 R 语言编程范式,让读者学习更高效率的 R 编程,尤其是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题,包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等,并在附录中将透视表、网络爬虫、高性能计算、机器学习等典型应用囊括其中,为读者提供了丰富的R实用编程案例,也可作为一本 R 语言语法大全的工具书。 本书面向热爱R语言编程的读者,适合统计学、数据分析、数据可视化等领域的读者阅读参考,也可以作为高等院校相关专业的 R 语言教材。

版权

出版社人民邮电出版社有限公司
出版时间2023年2月
字数302,635
分类计算机-编程设计
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              R语言编程

              张敬信
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              • 版权信息
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              • 内容提要
              • 文前
              • 前言
              • 写作本书的目的
              • 本书的目标读者
              • 本书特色
              • 本书内容安排
              • 本书所用的软件
              • 致谢
              • 导语
              • 0.1 怎么学习编程语言
              • 0.2 R语言与数据科学
              • 0.2.1 什么是数据科学
              • 0.2.2 什么是R语言
              • 0.2.3 改变了R的人
              • 0.3 R语言编程思想
              • 0.3.1 面向对象
              • 0.3.2 面向函数
              • 0.3.3 向量化编程
              • 1 基础语法
              • 1.1 搭建R环境及常用操作
              • 1.1.1 搭建R环境
              • 1.1.2 常用操作
              • 1.2 数据结构:向量、矩阵、多维数组
              • 1.2.1 向量(一维数据)
              • 1.2.2 矩阵(二维数据)
              • 1.2.3 多维数组(多维数据)
              • 1.3 数据结构:列表、数据框、因子
              • 1.3.1 列表
              • 1.3.2 数据框(数据表)
              • 1.3.3 因子
              • 1.4 数据结构:字符串、日期时间
              • 1.4.1 字符串
              • 1.4.2 日期时间
              • 1.4.3 时间序列
              • 1.5 正则表达式
              • 1.5.1 基本语法
              • 1.5.2 若干实例
              • 1.6 控制结构
              • 1.6.1 分支结构
              • 1.6.2 循环结构
              • 1.7 自定义函数
              • 1.7.1 自定义函数
              • 1.7.2 R自带的函数
              • 2 数据操作
              • 2.1 tidyverse简介与管道
              • 2.1.1 tidyverse包简介
              • 2.1.2 管道操作
              • 2.2 数据读写
              • 2.2.1 用于数据读写的包与函数
              • 2.2.2 数据读写实例
              • 2.2.3 连接数据库
              • 2.2.4 关于中文编码
              • 2.3 数据连接
              • 2.3.1 合并行与合并列
              • 2.3.2 根据值匹配合并数据框
              • 2.3.3 集合运算
              • 2.4 数据重塑
              • 2.4.1 什么是整洁的数据
              • 2.4.2 宽表变长表
              • 2.4.3 长表变宽表
              • 2.4.4 拆分列与合并列
              • 2.4.5 方形化
              • 2.5 基本数据操作
              • 2.5.1 选择列
              • 2.5.2 修改列
              • 2.5.3 筛选行
              • 2.5.4 对行排序
              • 2.5.5 分组操作
              • 2.6 其他数据操作
              • 2.6.1 按行汇总
              • 2.6.2 窗口函数
              • 2.6.3 滑窗迭代
              • 2.6.4 整洁计算
              • 2.7 数据处理神器:data.table包
              • 2.7.1 通用语法
              • 2.7.2 数据读写
              • 2.7.3 数据连接
              • 2.7.4 数据重塑
              • 2.7.5 数据操作
              • 2.7.6 分组操作
              • 3 可视化与建模技术
              • 3.1 ggplot2基础语法
              • 3.1.1 ggplot2概述
              • 3.1.2 数据、映射、几何对象
              • 3.1.3 标度
              • 3.1.4 统计变换、坐标系、位置调整
              • 3.1.5 分面、主题、输出
              • 3.2 ggplot2图形示例
              • 3.2.1 类别比较图
              • 3.2.2 数据关系图
              • 3.2.3 数据分布图
              • 3.2.4 时间序列图
              • 3.2.5 局部整体图
              • 3.2.6 地理空间图
              • 3.2.7 动态交互图
              • 3.3 统计建模技术
              • 3.3.1 整洁模型结果
              • 3.3.2 辅助建模
              • 3.3.3 批量建模
              • 4 应用统计
              • 4.1 描述性统计
              • 4.1.1 统计量
              • 4.1.2 统计图
              • 4.1.3 列联表
              • 4.2 参数估计
              • 4.2.1 点估计与区间估计
              • 4.2.2 最小二乘估计
              • 4.2.3 最大似然估计
              • 4.3 假设检验
              • 4.3.1 假设检验原理
              • 4.3.2 基于理论的假设检验
              • 4.3.3 基于重排的假设检验
              • 4.4 回归分析
              • 4.4.1 线性回归
              • 4.4.2 回归诊断
              • 4.4.3 多元线性回归实例
              • 4.4.4 梯度下降法
              • 5 探索性数据分析
              • 5.1 数据清洗
              • 5.1.1 缺失值
              • 5.1.2 异常值
              • 5.2 特征工程
              • 5.2.1 特征缩放
              • 5.2.2 特征变换
              • 5.2.3 特征降维
              • 5.3 探索变量间的关系
              • 5.3.1 两个分类变量
              • 5.3.2 分类变量与连续变量
              • 5.3.3 两个连续变量
              • 6 文档沟通
              • 6.1 R Markdown
              • 6.1.1 Markdown简介
              • 6.1.2 R Markdown基础
              • 6.1.3 表格输出
              • 6.2 R与Latex交互
              • 6.2.1 Latex开发环境
              • 6.2.2 Latex嵌入Rmd
              • 6.2.3 期刊论文、幻灯片、书籍模板
              • 6.3 R与Git版本控制
              • 6.3.1 Git版本控制
              • 6.3.2 RStudio与Git/GitHub交互
              • 6.4 R Shiny
              • 6.4.1 Shiny基本语法
              • 6.4.2 响应表达式
              • 6.4.3 案例:探索性数据展板
              • 6.5 开发R包
              • 6.5.1 准备开发环境
              • 6.5.2 编写R包工作流
              • 6.5.3 发布到CRAN
              • 6.5.4 推广包(可选)
              • 附录A R6类面向对象编程简单实例
              • 附录B 错误与调试
              • B.1 解决报错的一般策略
              • B.2 错误调试技术
              • B.3 异常处理
              • 附录C 用R实现Excel中的VLOOKUP与透视表
              • C.1 VLOOKUP查询
              • C.2 数据透视表
              • 附录D 非等连接与滚动连接
              • D.1 非等连接
              • D.2 滚动连接
              • 附录E R与网络爬虫
              • E.1 rvest爬取静态网页
              • E.2 用httr包爬取动态网页
              • 附录F R与高性能计算
              • F.1 并行计算
              • F.2 运行C++代码
              • F.3 对超出内存容量的数据集进行处理
              • F.4 大型矩阵运算
              • 附录G R机器学习框架
              • G.1 mlr3verse
              • G.2 tidymodels
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