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R语言可以很简单第2版

作者: 李毅译

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2017-06

版次: 01

ISBN: 9787115455390

定价: 69.00

装帧: 平装

开本: 16开

页数: 358页

正文语种: 简体中文

丛书: 达人迷

分类: 计算机与互联网

13人买过

R是一个开源、跨平台的编程语言，用于统计计算和绘图，特别是其社区开发的数以千计的扩展包为Ｒ增加了强大的和前瞻性的功能。数据分析与挖掘已经成为大数据时代重要的技能之一，而 R已经成为数据分析领域炙手可热的标志性语言。
本书作为业内外一致好评的 Dummies系列书籍之一，是供 R语言初学者学习的经典力作。本书通俗易懂地讲解了如何利用 R语言基本知识，包括创建、运行以及调试 R脚本，用户自定义 R函数，用 R绘制基本图形， R的循环语句和逻辑控制语句等，逐步引导读者迈入 R语言高手行列。
本书适用于数据分析人员以及对 R语言感兴趣的读者。作者简介
Andrie de Vries是Revolution Analytics公司的首席R专家和商业服务总监，有超过20年的R使用经验，为客户提供关于R的咨询和培训服务。Joris Meys是一位统计学家、R程序员和R讲师，就职于根特大学生物工程学院。

译者简介
李毅，韩国岭南大学理学博士，现为山西财经大学统计学院副教授，硕士生导师。研究方向为应用统计，主持国家自然基金、国家统计局重点课题等多项。发表学术论文20余篇，其中被SCI收录10余篇。第一部分　R语言编程入门　1

第1章　R语言简介：全景图　3
认识到使用R语言的优势　5
免费、开源代码　5
可以在任何环境下运行　5
R语言支持扩展　5
拥有活跃的社区　5
和其他语言的连接　6
R语言的独特之处　7
向量的多项计算　7
不仅仅是统计分析　8
无需编辑直接运行　8

第2章　探索R　9
使用代码编辑器　10
探索RGui　11
用RStudio优化　13
开始第一个R会话　15
向世界说你好　15
使用向量　15
存储和计算值　16
回馈用户　18
启动一个脚本　18
响应你的工作　20
导航环境　21
操纵环境中的内容　21
保存你的工作　21
检索你的工作　22

第3章　R基础知识　23
充分利用函数的强大功能　23
向量函数　24
函数参数调用　25
创建历史记录　27
保持代码的可读性　27
遵循命名规则　28
组织代码　30
添加注释　32
R基础功能的扩展　32
查找扩展包　32
安装扩展包　33
加载和卸载扩展包　33

第二部分　开始使用R　35
第4章　算术入门　37
数值、无穷值与缺失值　37
基础运算的操作　38
使用数学函数　40
计算整个向量　43
无穷及其以后　43
使用向量组织数据　45
探索向量属性　45
创建向量　48
向量连接　48
重复向量　49
向量值的存取　49
理解R的索引　50
从向量中提取数值　50
修改向量的值　51
使用逻辑向量　52
值的比较　53
将逻辑向量作为索引　54
逻辑表达式的组合　55
逻辑向量小结　56
增强数学运算　56
使用向量的数学运算　57
参数循环　59

第5章　开始读和写　61
对文本数据使用字符向量　61
为字符向量赋值　62
创建包含多个元素的字符向量　62
获取向量的子集　63
为向量中的值命名　64
文本操作　66
字符串理论：组合和分割字符串　66
文本排序　69
查找文本中包含的内容　70
文本替换　72
使用正则表达式　73
使用因子进行分类　76
创建因子　76
转换因子　77
关注水平　79
区分数据类型　80
使用有序因子　81

第6章　使用R处理时间数据　83
处理日期　83
用不同的格式表示日期　85
添加时间　86
日期和时间的格式　88
操作日期与时间　88
加法和减法　89
日期的比较　89
提取　90

第7章　高维数据的处理　93
添加第二个维度　93
探索新维度　94
将向量组合成矩阵　97
使用索引　98
提取矩阵元素的值　98
降低维度　100
修改矩阵中的值　100
为矩阵行列命名　101
修改行和列的名称　102
将名称作为索引　103
矩阵的计算　103
矩阵的基本运算　103
行列求和　105
矩阵运算　105
添加更多维度　107
创建数组　107
使用维度来提取数据　108
在数据框组合不同类型的值　109
由矩阵创建数据框　109
从零开始创建数据框　111
命名变量和规则　112
操纵数据框中的值　113
提取变量、观察值和元素值　114
向数据框添加观测值　115
向数据框添加变量　117
将不同类型的对象组合到列表中　118
创建列表　119
提取列表中的元素　120
修改列表中的元素　122
理解列表的str()输出结果　124
透过树木看到森林　125

第三部分　编写R代码　127
第8章　探索函数的乐趣　129
从脚本到函数　129
编写脚本　130
转换脚本　130
使用函数　131
简化代码　133
巧妙地使用参数　134
添加更多的参数　135
点参数的魔力　136
将函数作为参数　137
处理作用域　140
穿越边界　140
方法分配　142
隐藏函数背后的方法　142
实现自己的通用函数　144

第9章　控制逻辑流　146
使用“if”语句做出判断选择　147
用“if．．．else”语句实现另一种选择　149
判断选择的向量化　150
查看问题　150
基于逻辑向量进行判断　151
多种选择　152
嵌套“if ．．． else ”语句　153
用switch处理多种选择　154
循环遍历　155
构造一个“for”循环　155
通过“for”循环来进行计算　156
无循环的循环：认识“Apply”家族函数　158
“apply”函数的家族特征　159
认识“apply”家族中的三个成员　159
针对行和列使用apply函数　160
将函数应用于与列表类似的对象上　162

第10章　调试代码　165
知道要查找什么　165
阅读错误信息和警告信息　166
阅读错误信息　166
注意警告信息（或者不）　167
查找漏洞　169
logit计算　169
了解错误的来源　169
查找函数内部　170
自定义消息　174
创建错误　174
创建警告　175
一些常见的错误　175
从错误的数据开始　176
格式错误的数据　176

第11章　取得帮助　180
在R帮助文档中查找信息　180
当我们明确地知道到底查找什么时　180
当我们不知道到底要查找什么时　181
在互联网上查找R帮助文档　182
加入R社区　184
在Stack Overflow和Stack Exchange讨论R　184
使用R邮件列表　184
在Twitter讨论R　185
实现最小可复现示例　185
用随机数创建样本数据　186
精简代码　187
提供必要的信息　187

第四部分　让数据说话　189
第12章　导入和导出数据　191
导入数据到R中　191
在R文本编辑器中录入数据　192
使用剪贴板复制和粘贴　193
从CSV文件中读取数据　195
从Excel中读取数据　198
处理其他数据类型　200
R中导出数据　201
使用文件和文件夹　202
了解工作目录　202
文件操作　204

第13章　操作和处理数据　207
确定最合适的数据结构　207
创建数据子集　208
理解三种子集运算符　209
理解取子集的五种方式　209
提取数据框子集　210
在数据中添加计算域　214
数据框的列运算　214
使用with和within提高代码的可读性　215
对数据进行分组　216
组合与合并数据集　217
创建示例数据　218
使用“merge()”函数　220
使用查询表　221
数据排序　223
对向量进行排序　224
对数据框进行排序　224
使用“apply”函数遍历数据　227
使用“apply()”函数汇总数组　228
使用“lapply()”和“sapply()”来遍历列表或数据框　229
使用“tapply()”创建表格汇总数据　230
了解公式接口　232
规范数据的格式　234
理解数据的长格式和宽格式　234
初识reshape2包　235
将数据转换为长格式　236
将数据重塑宽格式　237

第14章　数据汇总　240
从正确的数据开始　241
使用因子或数值　241
唯一值计数　242
准备数据　242
描述连续变量　243
讨论数据的中心　243
描述变异性　244
计算分位数　244
描述分类　245
计数　246
计算比例　246
查找中心　247
描述分布　248
绘制直方图　248
使用频率和密度　249
描述多元变量　251
完整数据集的汇总　251
绘制子集的分位数　252
记录相关性　254
使用表格　257
创建双向表　257
将表格转换为数据框　258
边际与比例　259

第15章　差异与关联检验　261
仔细研究分布　262
观察海狸　262
正态分布的图形检验　262
使用分位图　263
使用公式法检验正态性　265
比较两个样本　267
差异检验　267
比较成对数据　269
检验频数和比例　270
检验比例　270
表格分析　271
提取检验结果　273
使用模型　273
方差分析　274
计算差异　276
线性关系建模　278
线性模型评估　280
预测新值　282

第五部分　绘制图形　285
第16章　使用基本图型　287
创建不同类型的数据图　287
数据图概览　287
向数据图添加点和线　288
各种类型的数据图　292
控制数据图选项和参数　294
添加标题和坐标轴标签　294
修改数据图选项　295
在单页中绘制多个数据图　298
将数据图保存成图片文件　299

第17章　使用lattice绘制切片图　301
创建lattice数据图　302
加载lattice包　303
制作lattice散点图　303
添加趋势线　304
修改数据图的选项　306
添加标题和标签　306
修改标题和标签的字号　307
使用主题修改数据图选项　308
绘制不同类型的数据图　309
绘制柱状图　309
绘制箱型图　310
绘制分组数据　311
使用高格式数据　311
绘制分组数据　313
添加图例　313
输出和保存lattice数据图　314
将lattice图赋予一个对象　315
在脚本中输出lattice数据图　315
将lattice数据图保存成文件　315

第18章　学习ggplot2制图　317
安装并加载ggplot2　317
认识层　318
使用geom和stat　319
定义数据　319
从数据映射到可视元素　320
获得geom　321
了解stat　324
添加切片、标尺和选项　326
添加切片　326
修改选项　327
获取更多信息　329

第六部分　20条有用建议　331
第19章　10种用R不用Excel的情况　333
添加行和列的总和　333
格式化数据　334
数据排序　336
使用if进行选择　336
计算条件总和　337
列或行转置　337
查找唯一或重复值　338
使用检索表　339
利用数据透视表　339
使用单变量求解　340

第20章　关于程序包的10个技巧　343
探索CRAN　343
寻找有趣的程序包　344
安装程序包　344
加载程序包　345
阅读程序包的手册和文档　345
更新程序包　346
使用R-Forge　347
从github获取程序包　347
从Bioconductor进行安装　348
阅读R手册　348

附录A　安装R和RStudio　349
附录B　rfordummies包　355
译后记　357
内容简介:
R是一个开源、跨平台的编程语言，用于统计计算和绘图，特别是其社区开发的数以千计的扩展包为Ｒ增加了强大的和前瞻性的功能。数据分析与挖掘已经成为大数据时代重要的技能之一，而 R已经成为数据分析领域炙手可热的标志性语言。
本书作为业内外一致好评的 Dummies系列书籍之一，是供 R语言初学者学习的经典力作。本书通俗易懂地讲解了如何利用 R语言基本知识，包括创建、运行以及调试 R脚本，用户自定义 R函数，用 R绘制基本图形， R的循环语句和逻辑控制语句等，逐步引导读者迈入 R语言高手行列。
本书适用于数据分析人员以及对 R语言感兴趣的读者。
作者简介:
作者简介
Andrie de Vries是Revolution Analytics公司的首席R专家和商业服务总监，有超过20年的R使用经验，为客户提供关于R的咨询和培训服务。Joris Meys是一位统计学家、R程序员和R讲师，就职于根特大学生物工程学院。

译者简介
李毅，韩国岭南大学理学博士，现为山西财经大学统计学院副教授，硕士生导师。研究方向为应用统计，主持国家自然基金、国家统计局重点课题等多项。发表学术论文20余篇，其中被SCI收录10余篇。
目录:
第一部分　R语言编程入门　1

第1章　R语言简介：全景图　3
认识到使用R语言的优势　5
免费、开源代码　5
可以在任何环境下运行　5
R语言支持扩展　5
拥有活跃的社区　5
和其他语言的连接　6
R语言的独特之处　7
向量的多项计算　7
不仅仅是统计分析　8
无需编辑直接运行　8

第2章　探索R　9
使用代码编辑器　10
探索RGui　11
用RStudio优化　13
开始第一个R会话　15
向世界说你好　15
使用向量　15
存储和计算值　16
回馈用户　18
启动一个脚本　18
响应你的工作　20
导航环境　21
操纵环境中的内容　21
保存你的工作　21
检索你的工作　22

第3章　R基础知识　23
充分利用函数的强大功能　23
向量函数　24
函数参数调用　25
创建历史记录　27
保持代码的可读性　27
遵循命名规则　28
组织代码　30
添加注释　32
R基础功能的扩展　32
查找扩展包　32
安装扩展包　33
加载和卸载扩展包　33

第二部分　开始使用R　35
第4章　算术入门　37
数值、无穷值与缺失值　37
基础运算的操作　38
使用数学函数　40
计算整个向量　43
无穷及其以后　43
使用向量组织数据　45
探索向量属性　45
创建向量　48
向量连接　48
重复向量　49
向量值的存取　49
理解R的索引　50
从向量中提取数值　50
修改向量的值　51
使用逻辑向量　52
值的比较　53
将逻辑向量作为索引　54
逻辑表达式的组合　55
逻辑向量小结　56
增强数学运算　56
使用向量的数学运算　57
参数循环　59

第5章　开始读和写　61
对文本数据使用字符向量　61
为字符向量赋值　62
创建包含多个元素的字符向量　62
获取向量的子集　63
为向量中的值命名　64
文本操作　66
字符串理论：组合和分割字符串　66
文本排序　69
查找文本中包含的内容　70
文本替换　72
使用正则表达式　73
使用因子进行分类　76
创建因子　76
转换因子　77
关注水平　79
区分数据类型　80
使用有序因子　81

第6章　使用R处理时间数据　83
处理日期　83
用不同的格式表示日期　85
添加时间　86
日期和时间的格式　88
操作日期与时间　88
加法和减法　89
日期的比较　89
提取　90

第7章　高维数据的处理　93
添加第二个维度　93
探索新维度　94
将向量组合成矩阵　97
使用索引　98
提取矩阵元素的值　98
降低维度　100
修改矩阵中的值　100
为矩阵行列命名　101
修改行和列的名称　102
将名称作为索引　103
矩阵的计算　103
矩阵的基本运算　103
行列求和　105
矩阵运算　105
添加更多维度　107
创建数组　107
使用维度来提取数据　108
在数据框组合不同类型的值　109
由矩阵创建数据框　109
从零开始创建数据框　111
命名变量和规则　112
操纵数据框中的值　113
提取变量、观察值和元素值　114
向数据框添加观测值　115
向数据框添加变量　117
将不同类型的对象组合到列表中　118
创建列表　119
提取列表中的元素　120
修改列表中的元素　122
理解列表的str()输出结果　124
透过树木看到森林　125

第三部分　编写R代码　127
第8章　探索函数的乐趣　129
从脚本到函数　129
编写脚本　130
转换脚本　130
使用函数　131
简化代码　133
巧妙地使用参数　134
添加更多的参数　135
点参数的魔力　136
将函数作为参数　137
处理作用域　140
穿越边界　140
方法分配　142
隐藏函数背后的方法　142
实现自己的通用函数　144

第9章　控制逻辑流　146
使用“if”语句做出判断选择　147
用“if．．．else”语句实现另一种选择　149
判断选择的向量化　150
查看问题　150
基于逻辑向量进行判断　151
多种选择　152
嵌套“if ．．． else ”语句　153
用switch处理多种选择　154
循环遍历　155
构造一个“for”循环　155
通过“for”循环来进行计算　156
无循环的循环：认识“Apply”家族函数　158
“apply”函数的家族特征　159
认识“apply”家族中的三个成员　159
针对行和列使用apply函数　160
将函数应用于与列表类似的对象上　162

第10章　调试代码　165
知道要查找什么　165
阅读错误信息和警告信息　166
阅读错误信息　166
注意警告信息（或者不）　167
查找漏洞　169
logit计算　169
了解错误的来源　169
查找函数内部　170
自定义消息　174
创建错误　174
创建警告　175
一些常见的错误　175
从错误的数据开始　176
格式错误的数据　176

第11章　取得帮助　180
在R帮助文档中查找信息　180
当我们明确地知道到底查找什么时　180
当我们不知道到底要查找什么时　181
在互联网上查找R帮助文档　182
加入R社区　184
在Stack Overflow和Stack Exchange讨论R　184
使用R邮件列表　184
在Twitter讨论R　185
实现最小可复现示例　185
用随机数创建样本数据　186
精简代码　187
提供必要的信息　187

第四部分　让数据说话　189
第12章　导入和导出数据　191
导入数据到R中　191
在R文本编辑器中录入数据　192
使用剪贴板复制和粘贴　193
从CSV文件中读取数据　195
从Excel中读取数据　198
处理其他数据类型　200
R中导出数据　201
使用文件和文件夹　202
了解工作目录　202
文件操作　204

第13章　操作和处理数据　207
确定最合适的数据结构　207
创建数据子集　208
理解三种子集运算符　209
理解取子集的五种方式　209
提取数据框子集　210
在数据中添加计算域　214
数据框的列运算　214
使用with和within提高代码的可读性　215
对数据进行分组　216
组合与合并数据集　217
创建示例数据　218
使用“merge()”函数　220
使用查询表　221
数据排序　223
对向量进行排序　224
对数据框进行排序　224
使用“apply”函数遍历数据　227
使用“apply()”函数汇总数组　228
使用“lapply()”和“sapply()”来遍历列表或数据框　229
使用“tapply()”创建表格汇总数据　230
了解公式接口　232
规范数据的格式　234
理解数据的长格式和宽格式　234
初识reshape2包　235
将数据转换为长格式　236
将数据重塑宽格式　237

第14章　数据汇总　240
从正确的数据开始　241
使用因子或数值　241
唯一值计数　242
准备数据　242
描述连续变量　243
讨论数据的中心　243
描述变异性　244
计算分位数　244
描述分类　245
计数　246
计算比例　246
查找中心　247
描述分布　248
绘制直方图　248
使用频率和密度　249
描述多元变量　251
完整数据集的汇总　251
绘制子集的分位数　252
记录相关性　254
使用表格　257
创建双向表　257
将表格转换为数据框　258
边际与比例　259

第15章　差异与关联检验　261
仔细研究分布　262
观察海狸　262
正态分布的图形检验　262
使用分位图　263
使用公式法检验正态性　265
比较两个样本　267
差异检验　267
比较成对数据　269
检验频数和比例　270
检验比例　270
表格分析　271
提取检验结果　273
使用模型　273
方差分析　274
计算差异　276
线性关系建模　278
线性模型评估　280
预测新值　282

第五部分　绘制图形　285
第16章　使用基本图型　287
创建不同类型的数据图　287
数据图概览　287
向数据图添加点和线　288
各种类型的数据图　292
控制数据图选项和参数　294
添加标题和坐标轴标签　294
修改数据图选项　295
在单页中绘制多个数据图　298
将数据图保存成图片文件　299

第17章　使用lattice绘制切片图　301
创建lattice数据图　302
加载lattice包　303
制作lattice散点图　303
添加趋势线　304
修改数据图的选项　306
添加标题和标签　306
修改标题和标签的字号　307
使用主题修改数据图选项　308
绘制不同类型的数据图　309
绘制柱状图　309
绘制箱型图　310
绘制分组数据　311
使用高格式数据　311
绘制分组数据　313
添加图例　313
输出和保存lattice数据图　314
将lattice图赋予一个对象　315
在脚本中输出lattice数据图　315
将lattice数据图保存成文件　315

第18章　学习ggplot2制图　317
安装并加载ggplot2　317
认识层　318
使用geom和stat　319
定义数据　319
从数据映射到可视元素　320
获得geom　321
了解stat　324
添加切片、标尺和选项　326
添加切片　326
修改选项　327
获取更多信息　329

第六部分　20条有用建议　331
第19章　10种用R不用Excel的情况　333
添加行和列的总和　333
格式化数据　334
数据排序　336
使用if进行选择　336
计算条件总和　337
列或行转置　337
查找唯一或重复值　338
使用检索表　339
利用数据透视表　339
使用单变量求解　340

第20章　关于程序包的10个技巧　343
探索CRAN　343
寻找有趣的程序包　344
安装程序包　344
加载程序包　345
阅读程序包的手册和文档　345
更新程序包　346
使用R-Forge　347
从github获取程序包　347
从Bioconductor进行安装　348
阅读R手册　348

附录A　安装R和RStudio　349
附录B　rfordummies包　355
译后记　357

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