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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圖書標籤:

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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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掌握數據分析的強大工具：R語言入門與實踐 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析的技能已成為各行各業的必備能力。而R語言，作為一款功能強大、開源免費的統計計算和圖形繪製軟件，早已成為數據科學傢、統計學傢和研究人員的首選工具。本書旨在為零基礎的學習者提供一條清晰、高效的學習路徑，從R語言的基本概念講起，逐步深入到數據處理、統計分析、可視化錶達以及實際項目應用，幫助您快速掌握R語言的核心技能，自信地應對各種數據挑戰。 本書內容亮點： 從零開始，無痛入門： 我們深知初學者的睏惑，因此本書從最基礎的R環境安裝、數據類型、變量賦值等內容講起，確保您能輕鬆搭建學習環境，理解R語言的基本運作方式。無需任何編程背景，您也能循序漸進地掌握R的精髓。 數據處理的利器： R語言在數據清洗、轉換和整理方麵擁有得天獨厚的優勢。本書將詳細介紹如何使用R強大的數據結構（如嚮量、列錶、數據框）以及常用的數據操作函數，讓您能夠高效地導入、篩選、閤並、重塑數據，為後續的分析奠定堅實基礎。我們將涵蓋 `dplyr` 等流行包的使用，讓數據處理過程更加簡潔高效。 統計分析的基石： R語言在統計建模和分析方麵功能卓越。本書將引導您學習各種常用的統計方法，從描述性統計（均值、中位數、標準差等）到推斷性統計（假設檢驗、置信區間），再到迴歸分析（綫性迴歸、邏輯迴歸）、方差分析等。您將學會如何選擇閤適的統計方法，解讀分析結果，並將其應用於實際問題。 數據可視化的藝術： “一圖勝韆言”，強大的數據可視化能夠直觀地呈現數據洞察。本書將重點介紹 `ggplot2` 等主流可視化包，通過豐富的圖例和示例，教授您繪製各種類型的圖錶，包括散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等。您將學會如何根據數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶，並進行美觀、有力的可視化呈現，讓您的數據報告脫穎而齣。 實戰案例驅動，學以緻用： 理論學習固然重要，但隻有通過實踐纔能真正掌握技能。本書精選瞭多個來自不同領域的真實數據分析案例，涵蓋金融、營銷、生物醫學、社會科學等。每一個案例都將引導您從數據導入、預處理、探索性分析、模型構建到結果解讀和可視化展示，完整地走一遍數據分析的流程。通過這些案例，您將深刻理解R語言在解決實際問題中的應用價值，並能遷移到自己的項目當中。 精選R包，提升效率： R語言的強大之處在於其龐大的擴展包生態係統。本書將在講解過程中，精選並介紹一係列被廣泛應用且極具價值的R包，如用於數據處理的 `dplyr` 和 `tidyr`，用於可視化的 `ggplot2`，用於統計建模的 `stats` 和 `lme4`，以及用於報告生成的 `rmarkdown` 等。您將學會如何安裝、加載和使用這些工具，顯著提升您的數據分析效率。 循序漸進，結構清晰： 本書的章節設計符閤學習者的認知規律，從易到難，層層遞進。每一章都配有清晰的講解、詳實的示例代碼和練習題，幫助您鞏固所學知識，及時發現並解決學習中的疑問。 您將學到什麼？ 搭建並熟練使用R語言開發環境。 掌握R語言的基本語法和數據結構，並進行高效的數據處理。 理解並應用各種常用的統計分析方法。 利用R語言創建專業、美觀的數據可視化圖錶。 通過真實案例，學會將R語言應用於解決實際數據問題。 熟悉並應用一係列強大的R擴展包，提升工作效率。 無論您是希望在工作中提升數據分析能力，還是對數據科學領域充滿好奇，或是正在進行相關學術研究，本書都將是您開啓R語言學習之旅的最佳夥伴。讓我們一起，用R語言解鎖數據的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我當初買《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》這本書，就是看中瞭它的“入門”和“精通”這兩個詞，希望能一站式解決我R語言學習的難題。我是一名在校大學生，專業是統計學，平時也會接觸到一些R語言的課程，但總覺得老師講的比較快，很多時候跟不上。而且，課程上的內容很多都是理論知識，課後自己練習的時候，遇到問題總是不知道該如何下手。我希望這本書能夠提供一個非常詳細的、循序漸進的學習過程，就像是有人手把手教我一樣。我特彆期待書中能夠包含大量的練習題，並且提供詳細的答案解析，這樣我纔能知道自己是否真正理解瞭。此外，如果書中能有一些小的項目或者案例，讓我能夠將學到的知識整閤起來，完成一個完整的分析流程，那對我來說就太棒瞭。我希望這本書能夠讓我真正地愛上R語言，並且有信心在未來的學習和工作中運用它，而不是僅僅停留在“知道”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

我購買《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》這本書，主要是因為身邊的同事都在討論R語言，而且我們公司的一些項目也開始大量使用R語言進行數據分析。我雖然不是做數據相關工作的，但作為一名産品經理，瞭解一些數據分析的工具和方法，能夠幫助我更好地理解用戶行為，優化産品設計。我之前接觸過一些簡單的Python，但感覺R語言在統計分析方麵好像更有優勢。我希望這本書能夠用一種非常易於理解的方式，將R語言的核心概念和常用功能介紹清楚。我不需要立刻成為R語言專傢，但至少能讀懂一些基本的數據分析代碼，並且能夠對分析結果有一定的理解。我比較看重書中的“編程實戰教程”這部分，希望它能提供一些實際的應用場景，比如如何用R語言分析用戶活躍度、轉化率等等。如果書中還能包含一些基礎的數據可視化技巧，讓我能夠做齣一些簡單的圖錶來輔助溝通，那對我來說就更完美瞭。我希望這本書能成為我瞭解R語言世界的敲門磚，讓我能夠跟上團隊的步伐，並且為我的産品決策提供更堅實的數據支持。

評分☆☆☆☆☆

我購買《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》這本書，完全是齣於職業發展的需要。我是一名數據分析師，雖然已經有瞭一些基礎，但總覺得在R語言這塊的掌握不夠深入，尤其是處理復雜數據和進行高級統計建模方麵，感覺還有很大的提升空間。我之前也看過一些R語言的書籍，但有些寫得過於理論化，讀起來枯燥乏味，還有些又過於碎片化，不成體係。我希望這本新書能夠提供一個係統性的學習路徑，從基礎概念到高級應用，能夠幫助我鞏固現有知識，同時學習一些新的技巧和方法。我特彆關注書中是否有關於機器學習、深度學習在R語言中的應用，或者是在特定行業（比如金融、生物信息學等）的R語言實戰案例。如果書中能夠提供高質量的代碼示例，並且有詳細的解釋，那對我來說將是莫大的幫助。我希望這本書能夠讓我不僅掌握R語言的語法，更重要的是能夠理解其背後的原理，並且能夠靈活運用到實際的數據分析項目中，解決更復雜的問題，産齣更有價值的分析報告。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得編程是一件很神秘的事情，尤其R語言，聽名字就感覺挺硬核的。我平時的工作主要是市場營銷，數據分析的需求越來越多，但很多時候我隻能看到報告，卻無法深入地去挖掘數據背後的洞察。這次買《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》，其實是有點“病急亂投醫”的感覺，想快速入門，但又擔心太難學不會。翻開書，我首先關注的是目錄。目錄的設置很閤理，從最基礎的環境搭建，到數據導入導齣，再到數據可視化和一些基礎的統計分析方法，層層遞進。這種結構讓我對整個學習過程有瞭清晰的規劃，知道接下來要學什麼，需要掌握哪些內容。我尤其看重書中的“實戰教程”和“精通”這些字眼，希望它能真正教會我一些能在工作中派上用場的東西。我平時比較喜歡那種帶有大量圖示和案例講解的書籍，因為我屬於視覺型學習者，看到圖錶和實際操作會更容易理解。如果這本書能在這方麵做得很好，那對我來說就是一本極好的入門書瞭。我希望它能讓我擺脫對Excel的依賴，能夠獨立完成一些基礎的數據分析任務，甚至能做齣一些漂亮的圖錶來展示分析結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手已經有一段時間瞭，說實話，我對R語言的瞭解一直停留在“知道有這麼個東西”的階段。平時工作上接觸一些數據分析的需求，但都交給彆人處理瞭，自己總覺得欠缺點什麼。這本《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》我純粹是抱著試一試的心態買的，因為價格確實很吸引人，而且名字聽起來也挺全麵的。拿到書的時候，我第一感覺是它的排版很清晰，字體大小也閤適，不像有些書那樣密密麻麻的，讀起來眼睛會很纍。封麵設計雖然算不上驚艷，但也很簡潔大方，給人一種專業可靠的感覺。最讓我驚喜的是，它開篇的部分並沒有直接跳到復雜的代碼，而是先花瞭很多篇幅講解R語言的曆史、它的應用領域以及為什麼我們要學習它。這一點我非常喜歡，因為它幫助我建立瞭一個宏觀的認識，讓我覺得學習R語言是有價值的，而不是盲目地去背誦一些語法。而且，作者的語言風格很樸實，沒有用很多過於學術或者晦澀的詞匯，讀起來就像是老朋友在給你講經驗一樣，讓人感覺很親切，很容易吸收。我特彆期待後麵能有更多的實際案例，能讓我把理論知識快速地應用到解決實際問題中去，真正做到“學以緻用”。