R语言初学者指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 阿兰·F·祖尔，[英] 埃琳娜·N·耶诺，[荷] 埃里克·H·W·G·密斯特 著，周丙常，王亮 译

图书标签:

• R语言
• 统计分析
• 数据分析
• 编程入门
• 数据科学
• 机器学习
• 可视化
• 初学者
• 教程
• 数据处理

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560539423

版次：1

商品编码：11725886

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-09-01

用纸：胶版纸

页数：216

字数：234000

内容简介

　　《R语言初学者指南》讲述了R语言的基础知识，为了避免读者同时学习R与统计的困难，作者阿兰·F·祖尔、埃琳娜·N·耶诺、埃里克·H·W·G·密斯特将统计方法维持在*低限度。本书注重理论与实践相结合，在相关章节之后安排了习题。因此本书特别适合作为统计、经济、管理、生命科学等专业的本科生与研究生的教材或教学参考书，也可作为从事数据处理的研究人员的参考书籍。

作者简介

　　阿兰·F·祖尔，资深统计学家，担任英国的一家统计咨询有限公司Highland Statistics的董事长。他已经给5000多名生态学家讲授了统计，是英国阿伯丁大学生物科学学院海洋研究室荣誉研究员。　　埃琳娜·N·耶诺，资深海洋生物学家，也是Highland Statistics有限公司的主管。曾经指导生态学数据分析和设计方向的博士生，是英国阿伯丁大学生物科学学院海洋研究室荣誉研究员。　　埃里克·H·W·G·密斯特荷，兰海洋资源和生态系统研究院的研究员（IMARES），主要的研究方向是珊瑚礁生态学和应用统计学，并进行北海海底生物和封存生态学研究。

目录

写在第3词重印之际译者序前言致谢第1章 引言 1.1 什么是R？ 1.2 下载和安装R 1.3 最初印象 1.4 脚本代码 1.4.1 编程的艺术 1.4.2 录入脚本代码 1.5 R的图形设备 1.6 编辑 1.7 帮助文件和新闻组 1.8 程序包 1.8.1 包含在底层安装的包 1.8.2 不包含在底层安装的包 1.9 R的一般问题 1.9.1 退出R和设置工作目录 1.10 历史和文献概述 1.10.1 R的一个简短历史回顾 1.10.2 有关R的书籍和使用R的书籍 1.11 使用这本书 1.11.1 如果你是一位教师 1.11.2 如果你是有一定R知识的感兴趣的读者 1.11.3 如果你是一个R专家 1.11.4 如果你比较害怕R 1.12 引用R和引用程序包 1.13 我们学习了哪些R函数？第2章 R中的数据输入 2.1 R中的第1步 2.1.1 小型数据库中的数据录入 2.1.2 应用c函数连接数据 2.1.3 使用c，cbind和rbind结合变量 2.1.4 使用vector函数结合数据 2.1.5 使用矩阵结合数据 2.1.6 使用data.frame函数结合数据 2.1.7 使用list函数结合数据 2.2 数据的载入 2.2.1 Excel中的数据载入 2.2.2 从其它统计程序包中访问数据 2.2.3 访问数据库 2.3 我们学习了哪些R函数？ 2.4 习题第3章 访问变量和处理数据子集 3.1 访问数据框变量 3.1.1 str函数 3.1.2 函数中的数据参数 3.1.3 $符号 3.1.4 attach函数 3.2 访问数据子集 3.2.1 数据排序 3.3 使用相同的标识符组合两个数据集 3.4 输出数据 3.5 重新编码分类变量 3.6 我们学习了哪些R函数？ 3.7 习题第4章 简单的函数 4.1 tapply函数 4.1.1 计算每个时间截面的均值 4.1.2 更高效地计算每个时间截面的均值 4.2 sapply函数和lapply函数 4.3 summary函数 4.4 table函数 4.5 我们学习了哪些R函数？ 4.6 习题第5章 基础绘图工具简介 5.1 plot函数 5.2 符号、颜色和尺寸 5.2.1 改变绘图字符 5.2.2 改变绘图符号的颜色 5.2.3 改变绘图符号的尺寸 5.3 添加一条平滑线 5.4 我们学习了哪些R函数？ 5.5 习题第6章 循环与函数 6.1 循环简介 6.2 循环 6.2.1 像建筑师那样设计代码 6.2.2 第1步：载人数据 6.2.3 第2步和第3步：绘制散点图并添加标签 6.2.4 第4步：设计通用代码 6.2.5 第5步：保存图像 6.2.6 第6步：构造循环 6.3 函数 6.3.1 零和空 6.3.2 技术信息 6.3.3 零和空的第二个示例 6.3.4 具有多个参数的函数 6.3.5 稳健的函数 6.4 函数和if指令的其它问题 6.4.1 再做一次建筑师 6.4.2 第1步：载入并评估数据 6.4.3 第2步：每个站点的生物总量 6.4.4 第3步：每个站点的丰富度 6.4.5 第4步：每个站点的香农指数 6.4.6 第5步：结合代码 6.4.7 第6步：将代码置入函数中 6.5 我们学习了哪些R函数？ 6.6 习题第7章 图形工具 7.1 饼图 7.1.1 禽流感数据的饼图 7.1.2 par函数 7.2 条形图和带形图 7.2.1 使用禽流感数据绘制条形图 7.2.2 显示均值和标准差的条形图 7.2.3 海底数据的带形图 7.3 盒形图 7.3.1 显示猫头鹰数据的盒形图 7.3.2 显示海底数据的盒形图 7.4 克里夫兰点图 7.4.1 在克里夫兰点图上添加均值 7.5 重新访问plot函数 7.5.1 普通的plot函数 7.5.2 plot函数的更多选项 7.5.3 增加额外的点、文本和线 7.5.4 使用type=“n” 7.5.5 图例 7.5.6 识别点 7.5.7 改变字体和字体大小 7.5.8 添加特殊符号 7.5.9 其它有用的函数 7.6 多组图 7.6.1 面板函数 7.7 协同图 7.7.1 单个条件变量的协同图 7.7.2 两个条件变量的协同图 7.7.3 增加协同图的修饰 7.8 组合不同类型的图 7.9 我们学习了哪些R函数？ 7.10 习题第8章 格包（Lattice Package）简介 8.1 高级格函数（Lattice Function） 8.2 多面板散点图：xyplot 8.3 多面板盒形图：bwplot 8.4 多面板克里夫兰点图：dotplot 8.5 多面板直方图：histogram 8.6 面板函数 8.6.1 个面板函数示例 8.6.2 第二个面板函数示例 8.6.3 第三个面板函数示例 8.7 三维散点图、表面图和等高线图 8.8 常见问题 8.8.1 如何改变面板顺序？ 8.8.2 如何改变坐标轴的界限和刻度？ 8.8.3 在一个面板中绘制多条线 8.8.4 在循环中绘图 8.8.5 更新图形 8.9 还要学什么？ 8.10 我们学习了哪些R函数？ 8.11 习题第9章 常见的R错误 9.1 载人数据的问题 9.1.1 源文件里的错误 9.1.2 小数点或者逗号分隔符 9.1.3 目录名 9.2 绑定苦恼 9.2.1 输入相同的attach命令两次 9.2.2 绑定包含同一个变量名称的两个数据框 9.2.3 绑定一个数据框并演示数据 9.2.4 当使用attach函数后改变数据框 9.3 非绑定苦恼 9.4 零的对数 9.5 各种错误 9.5.1 1和1之间的区别 9.5.2 0色彩 9.6 错误地保存R空间参考文献索引

前言/序言

《R语言初学者指南》内容简介 深入探索数据分析的广阔天地：一本专为新手量身打造的R语言入门宝典 在当今数据驱动的时代，掌握数据分析工具已成为提升个人竞争力、解锁职业新机遇的关键。而R语言，作为一款功能强大、开源免费、拥有庞大社区支持的统计计算和图形生成软件，正日益成为数据科学家、统计学家、研究人员乃至各行各业数据爱好者的首选。 然而，对于许多初次接触R语言的学习者而言，面对其丰富的函数库、多样的语法结构以及不断更新的生态系统，往往会感到无从下手，甚至望而却步。《R语言初学者指南》正是在这样的背景下应运而生。本书并非简单地罗列R语言的语法点，而是旨在为读者构建一个系统、清晰、循序渐进的学习路径，帮助您从零开始，逐步掌握R语言的核心概念和实用技巧，最终能够独立完成数据分析任务，并自信地解读数据背后的价值。 本书的核心理念：实践出真知，由浅入深，化繁为简 我们深知，学习一门新的编程语言，尤其是像R这样功能强大的工具，最有效的途径莫过于“动手实践”。因此，本书始终将实践贯穿于理论讲解的始终。每一章都会结合实际的、贴近生活或工作场景的数据集，通过大量的代码示例，直观地展示R语言的各项功能。您将跟随书中的步骤，亲手敲击键盘，观察代码的执行结果，从而加深对概念的理解。 本书的另一大特色在于其“由浅入深”的结构设计。我们从最基础的R语言环境搭建、数据类型、变量操作入手，逐步过渡到数据导入导出、数据清洗与整理、数据可视化，最终深入到常用的统计分析方法。无论您是完全没有编程基础的统计学小白，还是已经掌握其他编程语言但对R语言感到陌生的领域专家，都能在本书中找到适合自己的起点和学习节奏。我们力求化繁为简，将复杂的统计学理论和编程概念以最易懂的方式呈现出来，让您在轻松愉快的氛围中，不知不觉地掌握R语言的精髓。 内容概览：一步一个脚印，构建扎实的数据分析能力 第一部分： R语言的基石——初识与上手 环境搭建与基础设置： 告别“安装困难症”。本书将详细指导您如何在不同操作系统上安装R以及强大的集成开发环境RStudio。您将了解RStudio的界面布局，学会如何创建和管理R脚本，设置工作目录，为后续的学习奠定坚实的基础。 R语言的数据类型与向量： 数据是分析的原材料。您将认识R语言中最基本的数据结构——向量，并理解逻辑型、数值型、字符型等不同数据类型。本书将通过生动的例子，让您掌握向量的创建、索引、切片以及向量化运算的强大威力，这是R语言高效处理数据的前提。 R语言的运算符与函数： 掌握R语言的“语言”。您将学习算术运算符、逻辑运算符、关系运算符等，理解它们在数据处理中的作用。更重要的是，您将学会如何调用R内置的函数，以及理解函数参数的传递机制。本书还将引导您探索R语言强大的帮助系统，学会如何查找和理解函数的使用说明。 向量化操作的魅力： 许多初学者在处理数据时，习惯于使用循环。然而，R语言最显著的优势之一在于其强大的向量化能力。本书将花费篇幅详细讲解向量化操作，让您体验到在R语言中，用一行代码完成对整个向量的计算，从而显著提升代码的运行效率。 第二部分：数据的桥梁——导入、导出与管理 数据导入与导出： 数据分析的起点往往是获取数据。本书将覆盖从Excel、CSV、txt等常见文件格式导入数据的方法，并会介绍如何将R中的数据导出为各种格式。您还将学习使用`readr`、`readxl`等tidyverse系列包，体验更高效、更友好的数据读写方式。 R中的数据结构： 除了向量，R还提供了更多强大的数据结构。您将深入学习数据框（`data.frame`）——这是R中最常用的数据结构，理解其行、列的含义，以及如何创建、访问和修改数据框。此外，本书还将简要介绍列表（`list`）和矩阵（`matrix`）等其他重要数据结构，帮助您根据数据特点选择最合适的数据存储方式。 基础的数据操作： 掌握数据管理的基本功。您将学习如何选择数据框的特定行和列，如何根据条件筛选数据，如何对数据进行排序，如何添加或删除列，以及如何合并不同的数据框。这些都是进行后续数据分析必不可少的操作。 第三部分：数据的塑形——清洗、整理与转换 缺失值处理： 真实世界的数据往往是不完美的，缺失值是常见的问题。本书将指导您如何识别缺失值，并介绍多种处理缺失值的方法，包括删除、填充（均值、中位数、众数等）以及使用更高级的插补技术。 数据格式转换： 有时，我们需要将数据从一种格式转换为另一种，例如将字符型转换为数值型，或者将日期字符串转换为日期对象。本书将为您提供实现这些转换的R函数和技巧。 数据合并与拆分： 在实际分析中，我们经常需要将多个数据集合并起来，或者将一个大数据集拆分成多个小数据集。您将学习使用`merge()`函数和`dplyr`包中的`left_join()`, `right_join()`, `inner_join()`, `full_join()`等函数，高效地完成各种数据合并任务。 数据重塑（长宽格式转换）： 对于一些分析和可视化任务，数据需要以特定的格式呈现。本书将介绍如何使用`tidyr`包中的`gather()`和`spread()`（或`pivot_longer()`和`pivot_wider()`）函数，在长格式和宽格式之间灵活地转换数据，为后续分析做好准备。 第四部分：数据的画像——可视化基础 R的图形系统： 图形是沟通数据信息最直观的方式。您将了解R语言的两种主要图形系统：基础绘图系统和`ggplot2`包。本书将重点介绍`ggplot2`，一个由“图形语法”驱动的强大且灵活的绘图包。 基础图形绘制： 您将学会如何绘制散点图、折线图、柱状图、饼图等基本图形，并了解如何自定义图形的颜色、标签、标题等元素，使图形更具表现力。 `ggplot2`入门： 掌握现代数据可视化的利器。本书将详细讲解`ggplot2`的“图层”概念，让您学会如何叠加不同的几何对象（如点、线、面）、统计变换、坐标系和分面，从而创建出美观、信息丰富的复杂图形。您将能够绘制出各种统计图表，如箱线图、小提琴图、直方图、密度图等。 交互式图形（可选）： 随着交互式数据展示的需求日益增长，本书还将引导您了解如何使用`plotly`等包创建交互式图形，让您的数据分析报告更具吸引力。 第五部分：数据的洞察——常用统计分析方法 描述性统计： 了解数据的基本分布和特征。您将学习如何计算均值、中位数、方差、标准差、百分位数等统计量，并使用R函数快速生成汇总统计表格。 假设检验入门： 理解统计推断的基本原理。本书将介绍t检验、卡方检验等常用的假设检验方法，并指导您如何在R中执行这些检验，解释检验结果的p值和置信区间。 线性回归： 探索变量之间的关系。您将学习如何建立简单的线性回归模型，理解回归系数的含义，并使用R进行模型拟合和诊断。 方差分析（ANOVA）： 比较多个组的均值差异。本书将介绍单因素方差分析，并指导您如何在R中实现，并对结果进行解读。 相关性分析： 度量变量之间的线性相关程度。您将学习如何计算皮尔逊相关系数，并使用散点图和相关系数矩阵可视化变量间的相关性。 本书的独特价值： 零基础友好： 专为完全没有编程经验的学习者设计，语言通俗易懂，避免晦涩的术语。 实战导向： 每一个知识点都配有实际案例和可运行的代码，让您在实践中学习，学以致用。 体系化学习： 内容从基础到进阶，层层递进，构建完整的R语言知识体系。 贴近实际工作： 案例数据和应用场景贴合实际工作需求，让您学习到的技能可以直接应用于解决实际问题。 强调核心概念： 深入浅出地讲解R语言的核心理念，如向量化、函数式编程思想等，帮助您构建更深层次的理解。 涵盖关键的tidyverse生态： 重点介绍`dplyr`、`tidyr`、`ggplot2`等tidyverse系列包，这是现代R语言数据分析的基石。 谁适合阅读本书？ 统计学专业的学生： 想要将理论知识与实践操作相结合，提升数据分析技能。 非统计学背景的研究人员： 需要掌握数据分析工具来处理和解释实验数据、文献数据等。 数据分析的爱好者： 对数据分析充满兴趣，希望系统学习一门强大的数据分析语言。 IT从业者： 希望拓展数据分析领域，掌握R语言来应对日益增长的数据分析需求。 任何希望提升数据处理和分析能力的人士。 结语： 《R语言初学者指南》不仅仅是一本书，更是一扇通往数据分析精彩世界的大门。我们希望通过本书，帮助您克服学习R语言的初始障碍，点燃您对数据分析的热情。掌握R语言，您将能够更深入地理解数据，更有效地沟通数据洞察，从而在学习、工作和研究中，开启无限可能。立即翻开本书，开启您的R语言探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑设计真是太棒了！从基础的R环境搭建，到数据类型的介绍，再到各种基础操作的讲解，每一步都衔接得丝丝入扣，让人感觉学习过程十分顺畅。我一直担心学习编程会很枯燥，但《R语言初学者指南》完全颠覆了我的认知。作者在讲解变量、向量、矩阵等概念时，并没有生硬地罗列定义，而是通过生动的例子，比如用不同颜色的笔代表不同的数据类型，用数组来表示班级里学生的身高体重，让我一下子就理解了这些抽象的概念。特别是他在讲解如何导入和导出数据时，列举了从CSV、Excel等不同格式文件中读取数据的各种情况，并且提供了非常实用的代码片段，让我感觉自己马上就能上手操作了。让我惊喜的是，书中还穿插了一些关于R语言常用包的介绍，虽然还没有深入讲解，但已经让我对ggplot2、dplyr这些强大的工具产生了浓厚的兴趣，知道未来可以学习它们来做更复杂的数据可视化和处理。这种循序渐进、寓教于乐的方式，让我完全摆脱了学习初学者的焦虑，充满了自信。

评分☆☆☆☆☆

我一直希望能够深入理解一些统计学的概念，但传统的教科书往往过于理论化，难以消化。《R语言初学者指南》在这方面给我带来了极大的启发。书中在介绍完基础的数据处理和可视化后，开始触及一些常用的统计学方法，比如描述性统计、假设检验和回归分析。作者并没有直接抛出复杂的公式，而是先从直观的角度解释这些统计方法的作用和意义，然后再结合R语言的代码，演示如何在实际数据中应用这些方法。比如在讲解t检验时，他会先解释“两个组的均值是否有显著差异”这个问题，然后用代码展示如何进行t检验，并解读P值和置信区间。让我特别受益的是，书中还提供了一些关于如何选择合适的统计方法的建议，以及如何解释统计分析的结果，这对于我这个初学者来说，是非常宝贵的指导。通过这本书，我感觉自己不仅学会了R语言的语法，更重要的是，学会了如何利用R语言来思考和解决统计学问题，这对我今后的学习和研究都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析充满好奇的新手，我最近入手了《R语言初学者指南》，怀着激动的心情翻开了它。书的封面设计简洁大方，散发出一种严谨而又不失活力的气息，这让我对即将展开的学习之旅充满了期待。第一章的内容，虽然还没有深入到具体的代码实践，但作者用非常通俗易懂的语言，描绘了R语言在数据科学领域的宏伟蓝图，以及它为何如此重要。他没有一开始就抛出枯燥的概念，而是从数据分析的实际应用场景出发，例如市场营销中的用户行为分析、生物医学领域的新药研发，甚至是最热门的人工智能领域，都清晰地展示了R语言的强大实力和广阔前景。这种“先画饼再做菜”的教学方式，极大地激发了我学习的动力，让我觉得自己正在迈向一个充满机遇的新世界。我尤其喜欢作者在开篇提到的“数据是21世纪的石油”这句话，它形象地比喻了数据的重要性，也让我对R语言这个处理“石油”的强大工具充满了敬意。我相信，通过这本书，我一定能够逐渐掌握这门强大的语言，开启我的数据探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对数据可视化特别着迷，也尝试过一些其他的工具，但总觉得不够灵活和强大。《R语言初学者指南》在这方面给了我巨大的惊喜。在介绍完基础数据结构后，书中立刻就引出了R语言在数据可视化方面的强大能力。作者并没有一开始就展示复杂的图表，而是从最基本的散点图、折线图入手，用清晰易懂的代码讲解如何绘制这些图表。我特别喜欢他讲解ggplot2包的部分，通过“图层叠加”的哲学，让原本复杂的绘图过程变得直观易懂。书中的例子非常贴近实际，比如用散点图展示不同城市的人口和GDP关系，用折线图展示股票价格随时间的变化趋势。作者还详细讲解了如何调整图表的颜色、形状、标题、轴标签等细节，让每一个图表都能准确地传达信息。读到这部分内容时，我仿佛看到了数据在我眼前“活”了起来，各种模式和趋势都清晰可见。这本书让我明白，R语言不仅是一个数据处理的工具，更是一个强大的艺术创作平台，能够将冰冷的数据转化为富有洞察力的视觉语言。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非计算机专业的学生，我对编程语言总是抱着一种敬畏的态度。《R语言初学者指南》这本书，恰恰让我感受到了编程的乐趣和实用性。作者在讲解数据清洗和转换的部分，没有使用那些让人望而生畏的专业术语，而是通过一些实际的数据集，比如一个包含缺失值和错误格式的调查问卷数据，来演示如何使用R语言进行数据的预处理。他讲解了如何识别和处理缺失值，如何转换数据类型，如何合并和拆分数据集，每一步都操作非常清晰，并且提供了可以直接复制粘贴的代码。我尤其喜欢他在讲解dplyr包的“管道操作符”时，那种流畅的链式表达，让原本冗长的代码变得简洁易懂，大大提高了数据处理的效率。通过这些实际操作，我发现R语言并没有我想象的那么难，反而非常有逻辑性，而且能够解决很多实际问题。这本书让我感觉自己不再是那个对数据束手无策的门外汉，而是掌握了一把解决数据问题的“金钥匙”。

评分☆☆☆☆☆

书不错 纸张也很好

评分☆☆☆☆☆

数据分析，纸张质量不好

评分☆☆☆☆☆

书质量不错，物流很快。

评分☆☆☆☆☆

很好的书,质量也不错

评分☆☆☆☆☆

纸张一般

评分☆☆☆☆☆

不错，正版！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

很好。

评分☆☆☆☆☆

纸张一般

评分☆☆☆☆☆

好用，时尚感科技感很好。