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234千字 字数
2022-12-01 发行日期
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主编推荐语

一本基于tidyverse入门R语言编程的书。

内容简介

本书从基本的编程语法讲起，结合新的R语言编程范式，特别是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题，包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等，并在附录中将透视表、高性能计算、网络爬虫、机器学习等典型应用囊括其中，为读者提供了丰富的R实用编程案例。

本书面向热爱R语言编程的读者，适合统计学、数据分析、数据可视化等领域的读者阅读参考，也可以作为高等院校相关专业的R语言教材。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 彩图
  • 前言
  • 导语
  • 0.1 怎么学习编程语言
  • 0.2 R语言与数据科学
  • 0.2.1 什么是数据科学
  • 0.2.2 什么是R语言
  • 0.2.3 改变了R的人
  • 0.3 R语言编程思想
  • 0.3.1 面向对象
  • 0.3.2 面向函数
  • 0.3.3 向量化编程
  • 资源与支持
  • 1 基础语法
  • 1.1 搭建R环境及常用操作
  • 1.1.1 搭建R环境
  • 1.1.2 常用操作
  • 1.2 数据结构：向量、矩阵、多维数组
  • 1.2.1 向量（一维数据）
  • 1.2.2 矩阵（二维数据）
  • 1.2.3 多维数组（多维数据）
  • 1.3 数据结构：列表、数据框、因子
  • 1.3.1 列表
  • 1.3.2 数据框（数据表）
  • 1.3.3 因子
  • 1.4 数据结构：字符串、日期时间
  • 1.4.1 字符串
  • 1.4.2 日期时间
  • 1.4.3 时间序列
  • 1.5 正则表达式
  • 1.5.1 基本语法
  • 1.5.2 若干实例
  • 1.6 控制结构
  • 1.6.1 分支结构
  • 1.6.2 循环结构
  • 1.7 自定义函数
  • 1.7.1 自定义函数
  • 1.7.2 R自带的函数
  • 2 数据操作
  • 2.1 tidyverse简介与管道
  • 2.1.1 tidyverse包简介
  • 2.1.2 管道操作
  • 2.2 数据读写
  • 2.2.1 用于数据读写的包与函数
  • 2.2.2 数据读写实例
  • 2.2.3 连接数据库
  • 2.2.4 关于中文编码
  • 2.3 数据连接
  • 2.3.1 合并行与合并列
  • 2.3.2 根据值匹配合并数据框
  • 2.3.3 集合运算
  • 2.4 数据重塑
  • 2.4.1 什么是整洁的数据
  • 2.4.2 宽表变长表
  • 2.4.3 长表变宽表
  • 2.4.4 拆分列与合并列
  • 2.4.5 方形化
  • 2.5 基本数据操作
  • 2.5.1 选择列
  • 2.5.2 修改列
  • 2.5.3 筛选行
  • 2.5.4 对行排序
  • 2.5.5 分组操作
  • 2.6 其他数据操作
  • 2.6.1 按行汇总
  • 2.6.2 窗口函数
  • 2.6.3 滑窗迭代
  • 2.6.4 整洁计算
  • 2.7 数据处理神器：data.table包
  • 2.7.1 通用语法
  • 2.7.2 数据读写
  • 2.7.3 数据连接
  • 2.7.4 数据重塑
  • 2.7.5 数据操作
  • 2.7.6 分组操作
  • 3 可视化与建模技术
  • 3.1 ggplot2基础语法
  • 3.1.1 ggplot2概述
  • 3.1.2 数据、映射、几何对象
  • 3.1.3 标度
  • 3.1.4 统计变换、坐标系、位置调整
  • 3.1.5 分面、主题、输出
  • 3.2 ggplot2图形示例
  • 3.2.1 类别比较图
  • 3.2.2 数据关系图
  • 3.2.3 数据分布图
  • 3.2.4 时间序列图
  • 3.2.5 局部整体图
  • 3.2.6 地理空间图
  • 3.2.7 动态交互图
  • 3.3 统计建模技术
  • 3.3.1 整洁模型结果
  • 3.3.2 辅助建模
  • 3.3.3 批量建模
  • 4 应用统计
  • 4.1 描述性统计
  • 4.1.1 统计量
  • 4.1.2 统计图
  • 4.1.3 列联表
  • 4.2 参数估计
  • 4.2.1 点估计与区间估计
  • 4.2.2 最小二乘估计
  • 4.2.3 最大似然估计
  • 4.3 假设检验
  • 4.3.1 假设检验原理
  • 4.3.2 基于理论的假设检验
  • 4.3.3 基于重排的假设检验
  • 4.4 回归分析
  • 4.4.1 线性回归
  • 4.4.2 回归诊断
  • 4.4.3 多元线性回归实例
  • 4.4.4 梯度下降法
  • 5 探索性数据分析
  • 5.1 数据清洗
  • 5.1.1 缺失值
  • 5.1.2 异常值
  • 5.2 特征工程
  • 5.2.1 特征缩放
  • 5.2.2 特征变换
  • 5.2.3 特征降维
  • 5.3 探索变量间的关系
  • 5.3.1 两个分类变量
  • 5.3.2 分类变量与连续变量
  • 5.3.3 两个连续变量
  • 6 文档沟通
  • 6.1 R Markdown
  • 6.1.1 Markdown简介
  • 6.1.2 R Markdown基础
  • 6.1.3 表格输出
  • 6.2 R与Latex交互
  • 6.2.1 Latex开发环境
  • 6.2.2 Latex嵌入Rmd
  • 6.2.3 期刊论文、幻灯片、书籍模板
  • 6.3 R与Git版本控制
  • 6.3.1 Git版本控制
  • 6.3.2 RStudio与Git/GitHub交互
  • 6.4 R Shiny
  • 6.4.1 Shiny基本语法
  • 6.4.2 响应表达式
  • 6.4.3 案例：探索性数据展板
  • 6.5 开发R包
  • 6.5.1 准备开发环境
  • 6.5.2 编写R包工作流
  • 6.5.3 发布到CRAN
  • 6.5.4 推广包（可选）
  • 附录A R6类面向对象编程简单实例
  • 附录B 错误与调试
  • B.1 解决报错的一般策略
  • B.2 错误调试技术
  • B.3 异常处理
  • 附录C 用R实现Excel中的VLOOKUP与透视表
  • C.1 VLOOKUP查询
  • C.2 数据透视表
  • 附录D 非等连接与滚动连接
  • D.1 非等连接
  • D.2 滚动连接
  • 附录E R与网络爬虫
  • E.1 rvest爬取静态网页
  • E.2 用httr包爬取动态网页
  • 附录F R与高性能计算
  • F.1 并行计算
  • F.2 运行C++代码
  • F.3 对超出内存容量的数据集进行处理
  • F.4 大型矩阵运算
  • 附录G R机器学习框架
  • G.1 mlr3verse
  • G.2 tidymodels
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。