R 语言是从事数据科学和统计学需要的工具之一。强大且复杂的 R 对于初学者和不熟悉其独特特性的人来说可能具有一定的挑战性。本书以一种简单且实践性强的方式来教授读者学习R语言，并逐步建立对R语言广泛、一致的理解。通过实际操作实例，亲身体验强大的 R 工具，并总结 R 的使用方法，你能够更深地了解如何使用数据。通过学习本书，你将掌握 R 的数据结构和相应的数据处理技术，以及可以提高工作效率的流行的 R 扩展包。
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第1章 快速入门
1.1 R简介
1.1.1 编程语言
1.1.2 计算环境
1.1.3 社区
1.1.4 生态系统
1.2 对R的需求
1.3 R的安装
1.4 RStudio
1.4.1 RStudio的用户界面
1.4.2 RStudio服务器
1.5 入门示例
1.6 小结
第2章 基本对象
2.1 向量
2.1.1 数值向量
2.1.2 逻辑向量
2.1.3 字符向量
2.1.4 构建向量子集
2.1.5 命名向量
2.1.6 提取向量元素
2.1.7 识别向量类型
2.1.8 转换向量类型
2.1.9 数值向量的算术运算符
2.2 矩阵
2.2.1 创建一个矩阵
2.2.2 为行和列命名
2.2.3 构建矩阵子集
2.2.4 矩阵运算符的使用
2.3 数组
2.3.1 创建一个数组
2.3.2 构建数组子集
2.4 列表
2.4.1 创建一个列表
2.4.2 从列表中提取元素
2.4.3 构建列表子集
2.4.4 命名列表
2.4.5 赋值
2.4.6 其他函数
2.5 数据框
2.5.1 创建一个数据框
2.5.2 对行和列命名
2.5.3 构建数据框子集
2.5.4 赋值
2.5.5 因子
2.5.6 数据框中的实用函数
2.5.7 在硬盘上读写数据
2.6 函数
2.6.1 创建函数
2.6.2 调用函数
2.6.3 动态类型
2.6.4 泛化函数
2.6.5 函数参数的默认值
2.7 小结
第3章 工作空间管理
3.1 R的工作目录
3.1.1 在RStudio中创建R项目
3.1.2 绝对路径和相对路径的比较
3.1.3 管理项目文件
3.2 检查工作环境
3.2.1 检查现有符号
3.2.2 查看对象结构
3.2.3 删除符号
3.3 修改全局选项
3.3.1 修改输出位数
3.3.2 修改警告级别
3.4 管理扩展包库
3.4.1 认识扩展包
3.4.2 从CRAN中安装包
3.4.3 从CRAN中更新包
3.4.4 从在线库中安装包
3.4.5 使用包中的函数
3.4.6 屏蔽和同名冲突
3.4.7 检查是否已安装扩展包
3.5 小结
第4章 基本表达式
4.1 赋值表达式
4.1.1 其他赋值操作符
4.1.2 使用带反引号的非标准名称
4.2 条件表达式
4.2.1 使用if语句
4.2.2 使用if表达式
4.2.3 在if条件句中使用向量
4.2.4 使用向量化的if：ifelse
4.2.5 使用switch对值进行分支
4.3 循环表达式
4.3.1 使用for循环
4.3.2 使用while循环
4.4 小结
第5章 基本对象操作
5.1 使用原函数
5.1.1 检查对象类型
5.1.2 识别数据维度
5.2 使用逻辑函数
5.2.1 逻辑运算符
5.2.2 逻辑函数
5.2.3 处理缺失值
5.2.4 逻辑强制转换
5.3 使用数学函数
5.3.1 基础函数
5.3.2 取整函数
5.3.3 三角函数
5.3.4 双曲函数
5.3.5 最值函数
5.4 应用数值方法
5.4.1 根查找
5.4.2 微积分
5.5 使用统计函数
5.5.1 从向量中抽样
5.5.2 应用随机分布
5.5.3 计算描述性统计量
5.6 使用apply函数族
5.6.1 lapply
5.6.2 sapply
5.6.3 vapply
5.6.4 mapply
5.6.5 apply
5.7 小结
第6章 字符串的使用
6.1 字符串入门
6.1.1 打印文本
6.1.2 连接字符串
6.1.3 转换文本
6.1.4 格式化文本
在R中使用Python字符串函数
6.2 格式化日期/时间
6.2.1 将文本解析为日期/时间
6.2.2 格式化日期/时间为字符串
6.3 使用正则表达式
6.3.1 寻找字符串模式
6.3.2 使用分组提取数据
6.3.3 以自定义的方式读取数据
6.4 小结
第7章 数据处理
7.1 读写数据
7.1.1 读写文件中的文本格式数据
7.1.2 读写Excel工作表
7.1.3 读写原生数据文件
7.1.4 加载内置数据集
7.2 数据可视化
7.2.1 创建散点图
7.2.2 创建折线图
7.2.3 创建柱状图
7.2.4 创建饼状图
7.2.5 创建直方图和密度图
7.2.6 创建箱线图
7.3 数据分析
7.3.1 拟合线性模型
7.3.2 拟合回归树
7.4 小结
第8章 R的内部机制
8.1 惰性求值
8.2 复制—修改机制
修改函数外部的对象
8.3 词法作用域
8.4 环境的工作方式
8.4.1 环境对象
8.4.2 创建并链接环境
8.4.3 链接环境
8.4.4 与函数相关的环境
8.5 小结
第9章 元编程
9.1 函数式编程
9.1.1 创建和使用闭包
9.1.2 使用高阶函数
9.2 基于语言的计算
9.2.1 捕获和修改表达式
9.2.2 执行表达式
9.2.3 非标准计算
9.3 小结
第10章 面向对象编程
10.1 面向对象编程简介
10.1.1 类和方法
10.1.2 继承
10.2 S3对象
10.2.1 泛型函数和方法分派
10.2.2 内置类和方法
10.2.3 为现有类定义泛型函数
10.2.4 定义新类并创建对象
10.3 S4对象系统
10.3.1 定义S4类
10.3.2 S4继承
10.3.3 定义S4泛型函数
10.3.4 多重分派
10.4 引用类（RC）
10.5 R6
10.6 小结
第11章 数据库操作
11.1 操作关系型数据库
11.1.1 创建一个SQLite数据库
11.1.2 访问表和表中字段
11.1.3 用SQL对关系型数据库进行查询
11.1.4 分块提取查询结果
11.1.5 出于一致性考虑的事务操作
11.1.6 将多个文件的数据存入一个数据库
11.2 操作非关系型数据库
11.2.1 MongoDB操作
11.2.2 使用Redis
11.3 小结
第12章 数据操作
12.1 使用内置函数操作数据框
12.1.1 使用内置函数操作数据框
12.1.2 使用reshape2重塑数据框
12.2 通过sqldf包使用SQL查询数据框
12.3 使用data.table包操作数据
12.3.1 使用键获取行
12.3.2 对数据分组汇总
12.3.3 重塑data.table
12.3.4 使用原地设置函数
12.3.5 data.table中的动态作用域
12.4 使用dplyr管道操作处理数据框
12.5 使用rlist包处理嵌套数据结构
12.6 小结
第13章 高性能计算
13.1 理解代码性能问题
测试代码性能
13.2 代码的性能分析
13.2.1 用Rprof进行性能分析
13.2.2 用profvis进行性能分析
13.2.3 理解代码为什么会慢
13.3 提高代码性能
13.3.1 使用内置函数
13.3.2 使用向量化
13.3.3 使用字节码编译器
13.3.4 使用由Intel MKL支持的R
13.3.5 使用并行计算
13.3.6 使用Rcpp
13.4 小结
第14章 网页爬虫
14.1 查阅网页内容
14.2 使用CSS选择器从网页中提取数据
14.3 使用XPath选择器
14.4 分析HTML代码并提取数据
14.5 小结
第15章 效率提升
15.1 编写R Markdown文档
15.1.1 了解markdown
15.1.2 将R整合到markdown中
15.1.3 嵌入表格和图表
15.2 创建交互式应用程序
15.2.1 创建shiny应用程序
15.2.2 使用shinydashboard
15.3 小结
附录 术语表
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