R語言編程·基於tidyverse檢視原始碼討論檢視歷史
《R語言編程·基於tidyverse》,張敬信 著,出版社: 人民郵電出版社。
人民郵電出版社是全國優秀出版社、全國百佳圖書出版單位。人民郵電出版社出版領域涵蓋科技出版、教育出版、大眾出版,涉及信息技術、通信、工業技術、科普[1]、經濟管理、攝影、藝術、運動與休閒、心理學、少兒、大中專教材等10餘個出版門類,年出版圖書[2]近萬種。
內容簡介
這是一本基於 tidyverse 入門 R 語言編程的書,本書從基本的編程語法講起,適合編程零基礎的讀者閱讀。本書結合新的 R 語言編程範式,讓讀者學習更*率的 R 編程,尤其是真正用整潔優雅的數據化編程思維解決一系列數據問題,包括數據清洗、數據處理、數據可視化、統計建模、文檔溝通等,並在附錄中將透視表、網絡爬蟲、高性能計算、機器學習等典型應用囊括其中,為讀者提供了豐富的R實用編程案例,也可作為一本 R 語言語法大全的工具書。 本書面向熱愛R語言編程的讀者,適合統計學、數據分析、數據可視化等領域的讀者閱讀參考,也可以作為高等院校相關專業的 R 語言教材。
目錄
1 基礎語法 1
1 1 搭建 R 環境及常用操作 1
1 1 1 搭建 R 環境 1
1 1 2 常用操作 3
1 2 數據結構:向量、矩陣、
多維數組 8
1 2 1 向量(一維數據) 8
1 2 2 矩陣(二維數據) 12
1 2 3 多維數組(多維數據) 14
1 3 數據結構:列表、數據框、因子 15
1 3 1 列表 15
1 3 2 數據框(數據表) 17
1 3 3 因子 22
1 4 數據結構:字符串、日期時間 26
1 4 1 字符串 26
1 4 2 日期時間 30
1 4 3 時間序列 34
1 5 正則表達式 36
1 5 1 基本語法 36
1 5 2 若干實例 38
1 6 控制結構 40
1 6 1 分支結構 40
1 6 2 循環結構 42
1 7 自定義函數 50
1 7 1 自定義函數 50
1 7 2 R 自帶的函數 54
2 數據操作 60
2 1 tidyverse 簡介與管道 61
2 1 1 tidyverse 包簡介 61
2 1 2 管道操作 62
2 2 數據讀寫 63
2 2 1 用於數據讀寫的包與函數 63
2 2 2 數據讀寫實例 64
2 2 3 連接數據庫 68
2 2 4 關於中文編碼 70
2 3 數據連接 73
2 3 1 合併行與合併列 74
2 3 2 根據值匹配合併數據框 75
2 3 3 集合運算 78
2 4 數據重塑 78
2 4 1 什麼是整潔的數據 78
2 4 2 寬表變長表 80
2 4 3 長表變寬表 82
2 4 4 拆分列與合併列 85
2 4 5 方形化 87
2 5 數據操作 89
2 5 1 選擇列 89
2 5 2 修改列 95
2 5 3 篩選行 99
2 5 4 對行排序 104
2 5 5 分組操作 104
2 6 其他數據操作 109
2 6 1 按行匯總 109
2 6 2 窗口函數 111
2 6 3 滑窗迭代 113
2 6 4 整潔計算 114
2 7 數據處理*:data table 包 119
2 7 1 通用語法 119
2 7 2 數據讀寫 121
2 7 3 數據連接 121
2 7 4 數據重塑 122
2 7 5 數據操作 123
2 7 6 分組操作 126
3 可視化與建模技術 128
3 1 ggplot2 基礎語法 128
3 1 1 ggplot2 概述 128
3 1 2 數據、映射、幾何對象 129
3 1 3 標度 133
3 1 4 統計變換、坐標系、位置
調整 142
3 1 5 分面、主題、輸出 146
3 2 ggplot2 圖形示例 149
3 2 1 類別比較圖 150
3 2 2 數據關係圖 151
3 2 3 數據分布圖 152
3 2 4 時間序列圖 154
3 2 5 局部整體圖 154
3 2 6 地理空間圖 155
3 2 7 動態交互圖 156
3 3 統計建模技術 157
3 3 1 整潔模型結果 157
3 3 2 輔助建模 159
3 3 3 批量建模 162
4 應用統計 168
4 1 描述性統計 170
4 1 1 統計量 170
4 1 2 統計圖 172
4 1 3 列聯表 176
4 2 參數估計 177
4 2 1 點估計與區間估計 177
4 2 2 *小二乘估計 180
4 2 3 *似然估計 183
4 3 假設檢驗 187
4 3 1 假設檢驗原理 187
4 3 2 基於理論的假設檢驗 189
4 3 3 基於重排的假設檢驗 194
4 4 回歸分析 196
4 4 1 線性回歸 197
4 4 2 回歸診斷 198
4 4 3 多元線性回歸實例 202
4 4 4 梯度下降法 208
5 探索性數據分析 212
5 1 數據清洗 212
5 1 1 缺失值 213
5 1 2 異常值 219
5 2 特徵工程 223
5 2 1 特徵縮放 223
5 2 2 特徵變換 225
5 2 3 特徵降維 227
5 3 探索變量間的關係 228
5 3 1 兩個分類變量 228
5 3 2 分類變量與連續變量 229
5 3 3 兩個連續變量 230
6 文檔溝通 232
6 1 R Markdown 233
6 1 1 Markdown 簡介 233
6 1 2 R Markdown 基礎 235
6 1 3 表格輸出 240
6 2 R 與 Latex 交互 243
6 2 1 Latex 開發環境 243
6 2 2 Latex 嵌入 Rmd 244
6 2 3 期刊論文、幻燈片、書籍
模板 245
6 3 R 與 Git 版本控制 249
6 3 1 Git 版本控制 249
6 3 2 RStudio 與 Git/GitHub
交互 250
6 4 R Shiny 256
6 4 1 Shiny 基本語法 256
6 4 2 響應表達式 259
6 4 3 案例:探索性數據展板 262
6 5 開發 R 包 264
6 5 1 準備開發環境 264
6 5 2 編寫 R 包工作流 264
6 5 3 發布到 CRAN 269
6 5 4 推廣包(可選) 272
附錄 A R6 類面向對象編程簡單實例 273
附錄 B 錯誤與調試 275
B 1 解決報錯的一般策略 275
B 2 錯誤調試技術 275
B 3 異常處理 278
附錄 C 用 R 實現 Excel 中的 VLOOKUP 與
透視表 282
C 1 VLOOKUP 查詢 282
C 2 數據透視表 284
附錄 D 非等連接與滾動連接 286
D 1 非等連接 286
D 2 滾動連接 287
附錄 E R 與網絡爬蟲 290
E 1 rvest 爬取靜態網頁 290
E 2 用 httr 包爬取動態網頁 292
附錄 F R 與高性能計算 296
F 1 並行計算 296
F 2 運行 C++代碼 296
F 3 對*出內存容量的數據集進行
處理 297
F 4 大型矩陣運算 298
附錄 G R 機器學習框架 300
G 1 mlr3verse 300
G 2 tidymodels 301
參考文獻
- ↑ 100部科普經典名著,豆瓣,2018-04-26
- ↑ 圖書的演變歷史資料,學習啦,2017-06-07