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店铺： 临池学书图书专营店

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564149062

商品编码：29651524482

丛书名： 学习R语言(影印版)

出版时间：2014-09-01

商品参数

书名：图灵程序设计丛书：学习R

作者：[美] Richard，Cotton著；刘军 译

ISBN：9787115351708

出版社：人民邮电出版社

出版时间：2014-05-01

印刷时间：2014-05-01

字数：

页数：341页

开本：16开

包装：平装

重量：

定价：69元

编辑推荐

《图灵程序设计丛书：学习R》讲解如何使用R语言及其软件环境分析数据，即使没有编程经验也能看懂。通过这本实用教程，你可以轻松掌握如何使用必要的R工具来分析数据，同时掌握相关数据类型和通用的编程概念。

《图灵程序设计丛书：学习R》后半部分会讲到数据分析的各种实际应用，涵盖导入数据和发布结果。另外，值得一提的是，本书每一章都会结合所讲内容提供精心编制的小测试和练习题，需要编写R代码完成，从而巩固所学的知识。

内容简介

《图灵程序设计丛书：学习R》分为上下两部分，旨在指导你如何使用R，并提供练习的机会。上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧。每章都简要介绍了一组不同的数据类型(例如第4章介绍向量、矩阵和数组)或概念(例如第8章介绍分支和循环)。下半部分更侧重实践，展示了从输入数据到发布结果这一标准的数据分析流程。

即使你没有任何编程基础，也能顺利阅读《学习R》。

作者简介

Richard Cotton，是一位通晓化学安全及健康的数据科学家，开发过很多能让非专业用户访问统计模型的工具。他开发了很多R包，如assertive（用于检查变量的状态）和sig（用于确保功能具有合理的API）。他也是The Damned Liars公司的统计学顾问。

目录

译者序XII

前言XIII

第1部分R语言

第1章 简介2

1．1本章目标2

1．2R是什么2

1．3安装R3

1．4选择一个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和编辑器6

1．5你的第1个程序6

1．6如何从R中获得帮助7

1．7安装其他相关软件9

1．8小结9

1．9知识测试：问题10

1．10知识测试：练习10

第2章 科学计算器11

2．1本章目标11

2．2数学运算符和向量11

2．3变量赋值15

2．4特殊数字17

2．5逻辑向量18

2．6小结20

2．7知识测试：问题20

2．8知识测试：练习20

第3章 检查变量和工作区22

3．1本章目标22

3．2类22

3．3不同类型的数字23

3．4其他通用类24

3．5检查和更改类26

3．6检查变量29

3．7工作区32

3．8小结33

3．9知识测试：问题33

3．10知识测试：练习34

第4章 向量、矩阵和数组35

4．1本章目标35

4．2向量35

4．2．1序列37

4．2．2长度38

4．2．3命名39

4．2．4索引向量39

4．2．5向量循环和重复41

4．3矩阵和数组43

4．3．1创建数组和矩阵43

4．3．2行、列和维度45

4．3．3行名、列名和维度名46

4．3．4索引数组47

4．3．5合并矩阵47

4．3．6数组算术48

4．4小结50

4．5知识测试：问题50

4．6知识测试：练习51

第5章 列表和数据框52

5．1本章目标52

5．2列表52

5．2．1创建列表52

5．2．2原子变量和递归变量54

5．2．3列表的维度和算术运算55

5．2．4索引列表56

5．2．5向量和列表之间的转换58

5．2．6组合列表60

5．3NULL61

5．4成对列表64

5．5数据框65

5．5．1创建数据框65

5．5．2索引数据框68

5．5．3基本数据框操作69

5．6小结71

5．7知识测试：问题71

5．8知识测试：练习72

第6章 环境和函数73

6．1本章目标73

6．2环境73

6．3函数76

6．3．1创建和调用函数76

6．3．2向其他函数传递和接收函数80

6．3．3变量的作用域82

6．4小结84

6．5知识测试：问题84

6．6知识测试：练习84

第7章 字符串和因子86

7．1本章目标86

7．2字符串86

7．2．1创建和打印字符串87

7．2．2格式化数字88

7．2．3特殊字符90

7．2．4更改大小写91

7．2．5截取字符串91

7．2．6分割字符串92

7．2．7文件路径93

7．3因子94

7．3．1创建因子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将连续变量转换为类别98

7．3．6将类别变量转换为连续变量99

7．3．7生成因子水平100

7．3．8合并因子100

7．4小结101

7．5知识测试：问题101

7．6知识测试：练习101

第8章 流程控制和循环103

8．1本章目标103

8．2流程控制103

8．2．1if和else103

8．2．2矢量化的if105

8．2．3多个分支106

8．3循环108

8．3．1重复循环108

8．3．2while循环110

8．3．3for循环111

8．4小结113

8．5知识测试：问题113

8．6知识测试：练习113

第9章 高*循环115

9．1本章目标115

9．2replication115

9．3遍历列表116

9．4遍历数组122

9．5多个输入的应用函数124

9．6拆分-应用-合并(Split-Apply-Combine)126

9．7plyr包127

9．8小结130

9．9知识测验：问题130

9．10知识测试：练习131

第10章 包133

10．1本章目标133

10．2加载包133

10．2．1搜索路径135

10．2．2库和已安装的包136

10．3安装包137

10．4维护包139

10．5小结139

10．6知识测试：问题140

10．7知识测试：练习140

第11章 日期和时间141

11．1本章目标141

11．2日期和时间类141

11．2．1POSIX日期和时间142

11．2．2Date类143

11．2．3其他日期类144

11．3日期与字符串的相互转换144

11．3．1解析日期144

11．3．2格式化日期145

11．4时区145

11．5日期和时间的算术运算147

11．6lubridate149

11．7小结153

11．8知识测试：问题153

11．9知识测试：练习153

第二部分 数据分析工作流

第12章 获取数据156

12．1本章目标156

12．2内置的数据集156

12．3读取文本文件157

12．3．1CSV和制表符分隔(Tab-Delimited)文件157

12．3．2非结构化文本文件161

12．3．3XML和HTML文件161

12．3．4JSON和YAML文件163

12．4读取二进制文件165

12．4．1读取Excel文件165

12．4．2读取SAS、Stata、SPSS和MATLAB文件167

12．4．3读取其他文件类型167

12．5Web数据168

12．5．1拥有API的网站168

12．5．2抓取网页169

12．6访问数据库171

12．7小结174

12．8知识测试：问题174

12．9知识测试：练习174

第13章 数据清理和转换175

13．1本章目标175

13．2清理字符串175

13．3操作数据框180

13．3．1添加和替换列180

13．3．2处理缺失值181

13．3．3在宽和长表格之间进行转换182

13．3．4使用SQL183

13．4排序184

13．5函数式编程185

13．6小结188

13．7知识测试：问题188

13．8知识测试：练习189

第14章 探索和可视化190

14．1本章目标190

14．2汇总统计190

14．3三种绘图系统194

14．4散点图195

14．4．1第1种方法：base绘图法195

14．4．2第二种方法：lattice图形系统200

14．4．3第三种方法：ggplot2图形系统207

14．5线图212

14．6直方图220

14．7箱线图232

14．8条形图236

14．9其他的绘图包和系统242

14．10小结243

14．11知识测试：问题243

14．12知识测试：练习244

第15章 分布与建模245

15．1本章目标245

15．2随机数246

15．2．1示例函数246

15．2．2从分布中抽样247

15．3分布248

15．4公式248

15．5第1个模型：线性回归250

15．5．1比较和更新模型252

15．5．2绘图和模型检查257

15．6其他模型类型261

15．7小结262

15．8知识测试：问题263

15．9知识测试：练习263

第16章 程序设计264

16．1本章目标264

16．2信息、警告和错误264

16．3错误处理267

16．4调试270

16．5测试273

16．5．1RUnit273

16．5．2testthat276

16．6魔法277

16．6．1将字符串转换成代码277

16．6．2把代码转换成字符串279

16．7面向对象编程280

16．7．1S3类281

16．7．2引用类282

16．8小结287

16．9知识测试：问题287

16．10知识测试：练习288

第17章 制作程序包289

17．1本章目标289

17．2为什么要创建软件包289

17．3先决条件289

17．4包目录结构290

17．5你的第1个包291

17．6为包撰写文档293

17．7检查和构建包296

17．8包的维护297

17．9小结298

17．10知识测试：问题299

17．11知识测试：练习299

第三部分 附录

附录A变量的属性302

附录BR中其他可做的事情305

附录C问题答案307

附录D练习答案315

参考文献339

关于封面341

前言/序言

R是一种编程语言，也是用于数据分析和统计的软件环境。它是一个GNU项目，这意味着它是自由的开源软件。它正在以指数*的速度不断成长——普遍认为，它的用户人数可能超过了100万，它有4000多个由开发社区贡献的附件包，而且每年以约25%的速度增加。在本书创作之时，它在Tiobe编程社区指数（Tiobe Programming Community Index）的开发语言流行榜上已排至第24位，大致与SAS和MATLAB看齐。

R广泛地应用在每一个需要统计或数据分析的领域，涵盖了金融、市场营销、医药、基因组学、流行病学、社会科学、教学以及许多其他较小的领域。

关于本书

因为R主要用于统计分析，所以很多关于R的书都在指导你如何计算统计或模型数据集。然而，这些书忽视了数据分析应用的实际情况。事实上，除非你做的是研究，否则你所用到的统计技术往往只需用于常规任务，而且你的模型可能也不大。完整的数据分析流程更像是这样：

（1） 取得一些数据；

（2） 清理数据；

（3） 探索和可视化数据；

（4） 数据建模并做出预测；

（5） 展示或发布你的结果。

当然，每个阶段都可能碰到一些有趣的问题，以至于你需要更多的数据，或者要以不同的方式处理现有数据，这会使你的工作倒退一步。工作流是可以迭代的，但每个步骤都不可或缺。

本书的第1部分会从头开始教你R——你不需要任何编程语言的经验。实际上，虽然完全没有编程经验也无妨，但有一些基本的编程知识会更好。例如，本书介绍了如何注释代码以及编写for循环，但没有作更详细的解释。因此，如果你想要找本真正的编程入门课本，那么Jason R。Briggs写的Python for Kids非常合适！

本书的第二部分将展示R语言的完整数据分析流程，这里需要一些基本的统计知识。例如，你应该了解平均值和标准差等术语，以及什么是条形图（bar chart）。

本书后将介绍R的一些高*主题，例如面向对象编程和包的创GarrettGrolem的Data Analysis with R将会在本书的基础上深入探讨数据分析流程。

 

。。。。。。。。

........

掌握数据分析的强大工具：R语言入门与实践 在这个数据爆炸的时代，掌握数据分析的技能已成为各行各业的必备能力。而R语言，作为一款功能强大、开源免费的统计计算和图形绘制软件，早已成为数据科学家、统计学家和研究人员的首选工具。本书旨在为零基础的学习者提供一条清晰、高效的学习路径，从R语言的基本概念讲起，逐步深入到数据处理、统计分析、可视化表达以及实际项目应用，帮助您快速掌握R语言的核心技能，自信地应对各种数据挑战。 本书内容亮点： 从零开始，无痛入门： 我们深知初学者的困惑，因此本书从最基础的R环境安装、数据类型、变量赋值等内容讲起，确保您能轻松搭建学习环境，理解R语言的基本运作方式。无需任何编程背景，您也能循序渐进地掌握R的精髓。 数据处理的利器： R语言在数据清洗、转换和整理方面拥有得天独厚的优势。本书将详细介绍如何使用R强大的数据结构（如向量、列表、数据框）以及常用的数据操作函数，让您能够高效地导入、筛选、合并、重塑数据，为后续的分析奠定坚实基础。我们将涵盖 `dplyr` 等流行包的使用，让数据处理过程更加简洁高效。 统计分析的基石： R语言在统计建模和分析方面功能卓越。本书将引导您学习各种常用的统计方法，从描述性统计（均值、中位数、标准差等）到推断性统计（假设检验、置信区间），再到回归分析（线性回归、逻辑回归）、方差分析等。您将学会如何选择合适的统计方法，解读分析结果，并将其应用于实际问题。 数据可视化的艺术： “一图胜千言”，强大的数据可视化能够直观地呈现数据洞察。本书将重点介绍 `ggplot2` 等主流可视化包，通过丰富的图例和示例，教授您绘制各种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等。您将学会如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表，并进行美观、有力的可视化呈现，让您的数据报告脱颖而出。 实战案例驱动，学以致用： 理论学习固然重要，但只有通过实践才能真正掌握技能。本书精选了多个来自不同领域的真实数据分析案例，涵盖金融、营销、生物医学、社会科学等。每一个案例都将引导您从数据导入、预处理、探索性分析、模型构建到结果解读和可视化展示，完整地走一遍数据分析的流程。通过这些案例，您将深刻理解R语言在解决实际问题中的应用价值，并能迁移到自己的项目当中。 精选R包，提升效率： R语言的强大之处在于其庞大的扩展包生态系统。本书将在讲解过程中，精选并介绍一系列被广泛应用且极具价值的R包，如用于数据处理的 `dplyr` 和 `tidyr`，用于可视化的 `ggplot2`，用于统计建模的 `stats` 和 `lme4`，以及用于报告生成的 `rmarkdown` 等。您将学会如何安装、加载和使用这些工具，显著提升您的数据分析效率。 循序渐进，结构清晰： 本书的章节设计符合学习者的认知规律，从易到难，层层递进。每一章都配有清晰的讲解、详实的示例代码和练习题，帮助您巩固所学知识，及时发现并解决学习中的疑问。 您将学到什么？ 搭建并熟练使用R语言开发环境。 掌握R语言的基本语法和数据结构，并进行高效的数据处理。 理解并应用各种常用的统计分析方法。 利用R语言创建专业、美观的数据可视化图表。 通过真实案例，学会将R语言应用于解决实际数据问题。 熟悉并应用一系列强大的R扩展包，提升工作效率。 无论您是希望在工作中提升数据分析能力，还是对数据科学领域充满好奇，或是正在进行相关学术研究，本书都将是您开启R语言学习之旅的最佳伙伴。让我们一起，用R语言解锁数据的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手已经有一段时间了，说实话，我对R语言的了解一直停留在“知道有这么个东西”的阶段。平时工作上接触一些数据分析的需求，但都交给别人处理了，自己总觉得欠缺点什么。这本《正版 学习R r语言初学者指南 R语言学习从入门到精通 R语言编程实战教程 r语言编程从入门到精通》我纯粹是抱着试一试的心态买的，因为价格确实很吸引人，而且名字听起来也挺全面的。拿到书的时候，我第一感觉是它的排版很清晰，字体大小也合适，不像有些书那样密密麻麻的，读起来眼睛会很累。封面设计虽然算不上惊艳，但也很简洁大方，给人一种专业可靠的感觉。最让我惊喜的是，它开篇的部分并没有直接跳到复杂的代码，而是先花了很多篇幅讲解R语言的历史、它的应用领域以及为什么我们要学习它。这一点我非常喜欢，因为它帮助我建立了一个宏观的认识，让我觉得学习R语言是有价值的，而不是盲目地去背诵一些语法。而且，作者的语言风格很朴实，没有用很多过于学术或者晦涩的词汇，读起来就像是老朋友在给你讲经验一样，让人感觉很亲切，很容易吸收。我特别期待后面能有更多的实际案例，能让我把理论知识快速地应用到解决实际问题中去，真正做到“学以致用”。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得编程是一件很神秘的事情，尤其R语言，听名字就感觉挺硬核的。我平时的工作主要是市场营销，数据分析的需求越来越多，但很多时候我只能看到报告，却无法深入地去挖掘数据背后的洞察。这次买《正版 学习R r语言初学者指南 R语言学习从入门到精通 R语言编程实战教程 r语言编程从入门到精通》，其实是有点“病急乱投医”的感觉，想快速入门，但又担心太难学不会。翻开书，我首先关注的是目录。目录的设置很合理，从最基础的环境搭建，到数据导入导出，再到数据可视化和一些基础的统计分析方法，层层递进。这种结构让我对整个学习过程有了清晰的规划，知道接下来要学什么，需要掌握哪些内容。我尤其看重书中的“实战教程”和“精通”这些字眼，希望它能真正教会我一些能在工作中派上用场的东西。我平时比较喜欢那种带有大量图示和案例讲解的书籍，因为我属于视觉型学习者，看到图表和实际操作会更容易理解。如果这本书能在这方面做得很好，那对我来说就是一本极好的入门书了。我希望它能让我摆脱对Excel的依赖，能够独立完成一些基础的数据分析任务，甚至能做出一些漂亮的图表来展示分析结果。

评分☆☆☆☆☆

我购买《正版 学习R r语言初学者指南 R语言学习从入门到精通 R语言编程实战教程 r语言编程从入门到精通》这本书，完全是出于职业发展的需要。我是一名数据分析师，虽然已经有了一些基础，但总觉得在R语言这块的掌握不够深入，尤其是处理复杂数据和进行高级统计建模方面，感觉还有很大的提升空间。我之前也看过一些R语言的书籍，但有些写得过于理论化，读起来枯燥乏味，还有些又过于碎片化，不成体系。我希望这本新书能够提供一个系统性的学习路径，从基础概念到高级应用，能够帮助我巩固现有知识，同时学习一些新的技巧和方法。我特别关注书中是否有关于机器学习、深度学习在R语言中的应用，或者是在特定行业（比如金融、生物信息学等）的R语言实战案例。如果书中能够提供高质量的代码示例，并且有详细的解释，那对我来说将是莫大的帮助。我希望这本书能够让我不仅掌握R语言的语法，更重要的是能够理解其背后的原理，并且能够灵活运用到实际的数据分析项目中，解决更复杂的问题，产出更有价值的分析报告。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初买《正版 学习R r语言初学者指南 R语言学习从入门到精通 R语言编程实战教程 r语言编程从入门到精通》这本书，就是看中了它的“入门”和“精通”这两个词，希望能一站式解决我R语言学习的难题。我是一名在校大学生，专业是统计学，平时也会接触到一些R语言的课程，但总觉得老师讲的比较快，很多时候跟不上。而且，课程上的内容很多都是理论知识，课后自己练习的时候，遇到问题总是不知道该如何下手。我希望这本书能够提供一个非常详细的、循序渐进的学习过程，就像是有人手把手教我一样。我特别期待书中能够包含大量的练习题，并且提供详细的答案解析，这样我才能知道自己是否真正理解了。此外，如果书中能有一些小的项目或者案例，让我能够将学到的知识整合起来，完成一个完整的分析流程，那对我来说就太棒了。我希望这本书能够让我真正地爱上R语言，并且有信心在未来的学习和工作中运用它，而不是仅仅停留在“知道”的层面。

评分☆☆☆☆☆

我购买《正版 学习R r语言初学者指南 R语言学习从入门到精通 R语言编程实战教程 r语言编程从入门到精通》这本书，主要是因为身边的同事都在讨论R语言，而且我们公司的一些项目也开始大量使用R语言进行数据分析。我虽然不是做数据相关工作的，但作为一名产品经理，了解一些数据分析的工具和方法，能够帮助我更好地理解用户行为，优化产品设计。我之前接触过一些简单的Python，但感觉R语言在统计分析方面好像更有优势。我希望这本书能够用一种非常易于理解的方式，将R语言的核心概念和常用功能介绍清楚。我不需要立刻成为R语言专家，但至少能读懂一些基本的数据分析代码，并且能够对分析结果有一定的理解。我比较看重书中的“编程实战教程”这部分，希望它能提供一些实际的应用场景，比如如何用R语言分析用户活跃度、转化率等等。如果书中还能包含一些基础的数据可视化技巧，让我能够做出一些简单的图表来辅助沟通，那对我来说就更完美了。我希望这本书能成为我了解R语言世界的敲门砖，让我能够跟上团队的步伐，并且为我的产品决策提供更坚实的数据支持。