正版 學習R r語言初學者指南 R語言學習從入門到精通 R語言編程實戰教程 r語言編程從入門到精通 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 臨池學書圖書專營店

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564149062

商品編碼：29651524482

叢書名： 學習R語言(影印版)

齣版時間：2014-09-01

商品參數

書名：圖靈程序設計叢書：學習R

作者：[美] Richard，Cotton著；劉軍 譯

ISBN：9787115351708

齣版社：人民郵電齣版社

齣版時間：2014-05-01

印刷時間：2014-05-01

字數：

頁數：341頁

開本：16開

包裝：平裝

重量：

定價：69元

編輯推薦

《圖靈程序設計叢書：學習R》講解如何使用R語言及其軟件環境分析數據，即使沒有編程經驗也能看懂。通過這本實用教程，你可以輕鬆掌握如何使用必要的R工具來分析數據，同時掌握相關數據類型和通用的編程概念。

《圖靈程序設計叢書：學習R》後半部分會講到數據分析的各種實際應用，涵蓋導入數據和發布結果。另外，值得一提的是，本書每一章都會結閤所講內容提供精心編製的小測試和練習題，需要編寫R代碼完成，從而鞏固所學的知識。

內容簡介

《圖靈程序設計叢書：學習R》分為上下兩部分，旨在指導你如何使用R，並提供練習的機會。上半部分主要介紹R的技術細節和使用技巧。每章都簡要介紹瞭一組不同的數據類型(例如第4章介紹嚮量、矩陣和數組)或概念(例如第8章介紹分支和循環)。下半部分更側重實踐，展示瞭從輸入數據到發布結果這一標準的數據分析流程。

即使你沒有任何編程基礎，也能順利閱讀《學習R》。

作者簡介

Richard Cotton，是一位通曉化學安全及健康的數據科學傢，開發過很多能讓非專業用戶訪問統計模型的工具。他開發瞭很多R包，如assertive（用於檢查變量的狀態）和sig（用於確保功能具有閤理的API）。他也是The Damned Liars公司的統計學顧問。

目錄

譯者序XII

前言XIII

第1部分R語言

第1章 簡介2

1．1本章目標2

1．2R是什麼2

1．3安裝R3

1．4選擇一個IDE4

1．4．1Emacs+ESS4

1．4．2Eclipse/Architect4

1．4．3RStudio5

1．4．4Revolution-R5

1．4．5Live-R5

1．4．6其他IDE和編輯器6

1．5你的第1個程序6

1．6如何從R中獲得幫助7

1．7安裝其他相關軟件9

1．8小結9

1．9知識測試：問題10

1．10知識測試：練習10

第2章 科學計算器11

2．1本章目標11

2．2數學運算符和嚮量11

2．3變量賦值15

2．4特殊數字17

2．5邏輯嚮量18

2．6小結20

2．7知識測試：問題20

2．8知識測試：練習20

第3章 檢查變量和工作區22

3．1本章目標22

3．2類22

3．3不同類型的數字23

3．4其他通用類24

3．5檢查和更改類26

3．6檢查變量29

3．7工作區32

3．8小結33

3．9知識測試：問題33

3．10知識測試：練習34

第4章 嚮量、矩陣和數組35

4．1本章目標35

4．2嚮量35

4．2．1序列37

4．2．2長度38

4．2．3命名39

4．2．4索引嚮量39

4．2．5嚮量循環和重復41

4．3矩陣和數組43

4．3．1創建數組和矩陣43

4．3．2行、列和維度45

4．3．3行名、列名和維度名46

4．3．4索引數組47

4．3．5閤並矩陣47

4．3．6數組算術48

4．4小結50

4．5知識測試：問題50

4．6知識測試：練習51

第5章 列錶和數據框52

5．1本章目標52

5．2列錶52

5．2．1創建列錶52

5．2．2原子變量和遞歸變量54

5．2．3列錶的維度和算術運算55

5．2．4索引列錶56

5．2．5嚮量和列錶之間的轉換58

5．2．6組閤列錶60

5．3NULL61

5．4成對列錶64

5．5數據框65

5．5．1創建數據框65

5．5．2索引數據框68

5．5．3基本數據框操作69

5．6小結71

5．7知識測試：問題71

5．8知識測試：練習72

第6章 環境和函數73

6．1本章目標73

6．2環境73

6．3函數76

6．3．1創建和調用函數76

6．3．2嚮其他函數傳遞和接收函數80

6．3．3變量的作用域82

6．4小結84

6．5知識測試：問題84

6．6知識測試：練習84

第7章 字符串和因子86

7．1本章目標86

7．2字符串86

7．2．1創建和打印字符串87

7．2．2格式化數字88

7．2．3特殊字符90

7．2．4更改大小寫91

7．2．5截取字符串91

7．2．6分割字符串92

7．2．7文件路徑93

7．3因子94

7．3．1創建因子94

7．3．2更改因子水平96

7．3．3去掉因子水平96

7．3．4有序因子97

7．3．5將連續變量轉換為類彆98

7．3．6將類彆變量轉換為連續變量99

7．3．7生成因子水平100

7．3．8閤並因子100

7．4小結101

7．5知識測試：問題101

7．6知識測試：練習101

第8章 流程控製和循環103

8．1本章目標103

8．2流程控製103

8．2．1if和else103

8．2．2矢量化的if105

8．2．3多個分支106

8．3循環108

8．3．1重復循環108

8．3．2while循環110

8．3．3for循環111

8．4小結113

8．5知識測試：問題113

8．6知識測試：練習113

第9章 高*循環115

9．1本章目標115

9．2replication115

9．3遍曆列錶116

9．4遍曆數組122

9．5多個輸入的應用函數124

9．6拆分-應用-閤並(Split-Apply-Combine)126

9．7plyr包127

9．8小結130

9．9知識測驗：問題130

9．10知識測試：練習131

第10章 包133

10．1本章目標133

10．2加載包133

10．2．1搜索路徑135

10．2．2庫和已安裝的包136

10．3安裝包137

10．4維護包139

10．5小結139

10．6知識測試：問題140

10．7知識測試：練習140

第11章 日期和時間141

11．1本章目標141

11．2日期和時間類141

11．2．1POSIX日期和時間142

11．2．2Date類143

11．2．3其他日期類144

11．3日期與字符串的相互轉換144

11．3．1解析日期144

11．3．2格式化日期145

11．4時區145

11．5日期和時間的算術運算147

11．6lubridate149

11．7小結153

11．8知識測試：問題153

11．9知識測試：練習153

第二部分 數據分析工作流

第12章 獲取數據156

12．1本章目標156

12．2內置的數據集156

12．3讀取文本文件157

12．3．1CSV和製錶符分隔(Tab-Delimited)文件157

12．3．2非結構化文本文件161

12．3．3XML和HTML文件161

12．3．4JSON和YAML文件163

12．4讀取二進製文件165

12．4．1讀取Excel文件165

12．4．2讀取SAS、Stata、SPSS和MATLAB文件167

12．4．3讀取其他文件類型167

12．5Web數據168

12．5．1擁有API的網站168

12．5．2抓取網頁169

12．6訪問數據庫171

12．7小結174

12．8知識測試：問題174

12．9知識測試：練習174

第13章 數據清理和轉換175

13．1本章目標175

13．2清理字符串175

13．3操作數據框180

13．3．1添加和替換列180

13．3．2處理缺失值181

13．3．3在寬和長錶格之間進行轉換182

13．3．4使用SQL183

13．4排序184

13．5函數式編程185

13．6小結188

13．7知識測試：問題188

13．8知識測試：練習189

第14章 探索和可視化190

14．1本章目標190

14．2匯總統計190

14．3三種繪圖係統194

14．4散點圖195

14．4．1第1種方法：base繪圖法195

14．4．2第二種方法：lattice圖形係統200

14．4．3第三種方法：ggplot2圖形係統207

14．5綫圖212

14．6直方圖220

14．7箱綫圖232

14．8條形圖236

14．9其他的繪圖包和係統242

14．10小結243

14．11知識測試：問題243

14．12知識測試：練習244

第15章 分布與建模245

15．1本章目標245

15．2隨機數246

15．2．1示例函數246

15．2．2從分布中抽樣247

15．3分布248

15．4公式248

15．5第1個模型：綫性迴歸250

15．5．1比較和更新模型252

15．5．2繪圖和模型檢查257

15．6其他模型類型261

15．7小結262

15．8知識測試：問題263

15．9知識測試：練習263

第16章 程序設計264

16．1本章目標264

16．2信息、警告和錯誤264

16．3錯誤處理267

16．4調試270

16．5測試273

16．5．1RUnit273

16．5．2testthat276

16．6魔法277

16．6．1將字符串轉換成代碼277

16．6．2把代碼轉換成字符串279

16．7麵嚮對象編程280

16．7．1S3類281

16．7．2引用類282

16．8小結287

16．9知識測試：問題287

16．10知識測試：練習288

第17章 製作程序包289

17．1本章目標289

17．2為什麼要創建軟件包289

17．3先決條件289

17．4包目錄結構290

17．5你的第1個包291

17．6為包撰寫文檔293

17．7檢查和構建包296

17．8包的維護297

17．9小結298

17．10知識測試：問題299

17．11知識測試：練習299

第三部分 附錄

附錄A變量的屬性302

附錄BR中其他可做的事情305

附錄C問題答案307

附錄D練習答案315

參考文獻339

關於封麵341

前言/序言

R是一種編程語言，也是用於數據分析和統計的軟件環境。它是一個GNU項目，這意味著它是自由的開源軟件。它正在以指數*的速度不斷成長——普遍認為，它的用戶人數可能超過瞭100萬，它有4000多個由開發社區貢獻的附件包，而且每年以約25%的速度增加。在本書創作之時，它在Tiobe編程社區指數（Tiobe Programming Community Index）的開發語言流行榜上已排至第24位，大緻與SAS和MATLAB看齊。

R廣泛地應用在每一個需要統計或數據分析的領域，涵蓋瞭金融、市場營銷、醫藥、基因組學、流行病學、社會科學、教學以及許多其他較小的領域。

關於本書

因為R主要用於統計分析，所以很多關於R的書都在指導你如何計算統計或模型數據集。然而，這些書忽視瞭數據分析應用的實際情況。事實上，除非你做的是研究，否則你所用到的統計技術往往隻需用於常規任務，而且你的模型可能也不大。完整的數據分析流程更像是這樣：

（1） 取得一些數據；

（2） 清理數據；

（3） 探索和可視化數據；

（4） 數據建模並做齣預測；

（5） 展示或發布你的結果。

當然，每個階段都可能碰到一些有趣的問題，以至於你需要更多的數據，或者要以不同的方式處理現有數據，這會使你的工作倒退一步。工作流是可以迭代的，但每個步驟都不可或缺。

本書的第1部分會從頭開始教你R——你不需要任何編程語言的經驗。實際上，雖然完全沒有編程經驗也無妨，但有一些基本的編程知識會更好。例如，本書介紹瞭如何注釋代碼以及編寫for循環，但沒有作更詳細的解釋。因此，如果你想要找本真正的編程入門課本，那麼Jason R。Briggs寫的Python for Kids非常閤適！

本書的第二部分將展示R語言的完整數據分析流程，這裏需要一些基本的統計知識。例如，你應該瞭解平均值和標準差等術語，以及什麼是條形圖（bar chart）。

本書後將介紹R的一些高*主題，例如麵嚮對象編程和包的創GarrettGrolem的Data Analysis with R將會在本書的基礎上深入探討數據分析流程。

 

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