Chapter 2 Workflow: Basics
Chapter 3 Data Transformation with dplyr
Chapter 4 Workflow: Scripts
Chapter 5 Exploratory Data Analysis
Chapter 6 Workflow: Projects
Chapter 7 Tibbles with tibble
Chapter 8 Data Import with readr
Chapter 9 Tidy Data with tidyr
Chapter 10 Relational Data with dplyr
Chapter 11 Strings with stringr
Chapter 12 Factors with forcats
Chapter 13 Dates and Times with lubridate
Chapter 14 Pipes with magrittr
Chapter 15 Functions
Chapter 16 Vectors
Chapter 17 Iteration with purrr
Chapter 18 Model Basics with modelr
Chapter 19 Model Building
Chapter 20 Many Models with purrr and broom
Chapter 21 R Markdown
Chapter 22 Graphics for Communication with ggplot2
Chapter 23 R Markdown Formats
Chapter 24 R Markdown Workflow
· · · · · · (收起)
具體描述
http://r4ds.had.co.nz/
用戶評價
##大概因為有點pandas和sklearn的基礎，一刷非常順暢~暑假跟著R for finance類的教材初學R真是不堪迴首=。= #選對入門書太重要!
評分##tidyverse太美啦！
評分##讀得不太認真，有需要再復習吧。R畢竟不是專門做統計的，大部分場閤下當然沒有stata之類直觀，縱有萬般好，也不必過分推崇。我決定實用主義地穿插著用各種軟件，雖然姿勢難看，但是省勁兒啊……
評分##刷新對R的三觀
評分##輾轉於matlab/python+pandas/R後，終於發現瞭R配閤tidyverse配閤ggplot2配閤RStudio，纔是最契閤交互式代碼+圖像快速探索數據，形成數據分析思路的終極利器。
評分##遇到Tidyverse大概是這個夏天遇到的最爽的事瞭
評分##入門書籍，tidyverse占瞭大頭，基本上也是很主流的包比如ggplot2還有tibble這種，重點是第四部分的函數建模部分，主要是瞭解lm（x~y）的寫法。至於第五章講交互的意義就真的很迷瞭，真的不是拿來湊數的？
評分##讀得不太認真，有需要再復習吧。R畢竟不是專門做統計的，大部分場閤下當然沒有stata之類直觀，縱有萬般好，也不必過分推崇。我決定實用主義地穿插著用各種軟件，雖然姿勢難看，但是省勁兒啊……
評分##輾轉於matlab/python+pandas/R後，終於發現瞭R配閤tidyverse配閤ggplot2配閤RStudio，纔是最契閤交互式代碼+圖像快速探索數據，形成數據分析思路的終極利器。
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