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)
具体描述
http://r4ds.had.co.nz/
用户评价
##Hadley Wickham的数据哲学
评分##读得不太认真，有需要再复习吧。R毕竟不是专门做统计的，大部分场合下当然没有stata之类直观，纵有万般好，也不必过分推崇。我决定实用主义地穿插着用各种软件，虽然姿势难看，但是省劲儿啊……
评分非常好。之前一直因为R混乱的语法而弃用很多次，但是pandas和jupyter notebook又不够灵活，勉强用python做了一段时间的数据分析。这次偶然接触了tidyverse套件，瞬间觉得R非常清晰好用。另外这本的理念很好，完全摒弃了其他R工具书从头到尾讲统计的陋习。
评分##入门书籍，tidyverse占了大头，基本上也是很主流的包比如ggplot2还有tibble这种，重点是第四部分的函数建模部分，主要是了解lm（x~y）的写法。至于第五章讲交互的意义就真的很迷了，真的不是拿来凑数的？
评分非常好。之前一直因为R混乱的语法而弃用很多次，但是pandas和jupyter notebook又不够灵活，勉强用python做了一段时间的数据分析。这次偶然接触了tidyverse套件，瞬间觉得R非常清晰好用。另外这本的理念很好，完全摒弃了其他R工具书从头到尾讲统计的陋习。
评分##Hadley Wickham的数据哲学
评分非常好。之前一直因为R混乱的语法而弃用很多次，但是pandas和jupyter notebook又不够灵活，勉强用python做了一段时间的数据分析。这次偶然接触了tidyverse套件，瞬间觉得R非常清晰好用。另外这本的理念很好，完全摒弃了其他R工具书从头到尾讲统计的陋习。
评分##基本上是hadley在安利他的各种包tidyr, dplyr, purrr, ggplot2，hadley的东西有更高的抽象，用起来还是比较舒服的。只不过base包的东西已经很熟，表示老狗学新把戏的意愿不是很高。本书在手机上看完，囧rz..
评分##R 是个丑八怪， tidyverse 给 R 整了个容
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