全面覆盖tidyverse核心技术涵盖数据导、整理、变换、可视化、建模等技术。 实例丰富,贴近实战丰富的实例和清晰的图表,将复杂概念简单化,适合读者快速上手。 本书图文结合,实例丰富,语言通俗易懂,既适合商业数据分析从业者阅读,也适合科研工作者、统计工作者(特别是医学统计从业者)及各大专院校相关专业的师生等学习。
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内容提要
前言
第1章 R语言基础知识
1.1 对象与赋值
1.2 数据结构
1.2.1 原子向量
1.2.2 列表
1.2.3 因子
1.2.4 矩阵
1.2.5 数据框
1.3 常用函数
1.4 控制语句
1.4.1 分支语句
1.4.2 循环语句
1.5 管道操作符
1.6 自定义函数
1.7 其他
1.7.1 工作目录与RStudio项目
1.7.2 编程风格
1.7.3 帮助
1.7.4 R、 RStudio及R包的版本更新
1.8 更多学习资源
练习题参考答案
第2章 数据导入
2.1 将外部数据文件导入R
2.1.1 菜单式导入
2.1.2 命令式导入
2.1.3 解析函数
2.2 将处理后的数据导出到外部数据文件
2.3 有关中文乱码问题
2.4 更多学习资源
第3章 数据整理
3.1 整洁数据
3.1.1 数据的形式结构
3.1.2 数据的语义结构
3.1.3 整洁数据简介
3.1.4 非整洁数据的常见形式
3.2 长宽变换
3.2.1 宽变长
3.2.2 长变宽
3.3 拆分与合并列
3.3.1 拆分列
3.3.2 合并列
3.4 处理缺失值
3.4.1 将隐式缺失值变为显式缺失值
3.4.2 去掉带有缺失值的行
3.4.3 用相邻值填充缺失值
3.4.4 用已知值替换缺失值
3.5 更多学习资源
练习题参考答案
第4章 数据变换
4.1 单表操作
4.1.1 行操作
4.1.2 列操作
4.1.3 分组操作
4.1.4 辅助操作
4.1.5 转换变量类型
4.1.6 其他操作
4.2 双表操作
4.2.1 合并连接
4.2.2 筛选连接
4.2.3 集合操作
4.2.4 组合操作
4.3 更多学习资源
练习题参考答案
第5章 处理日期、因子与字符串
5.1 处理日期
5.1.1 创建日期型变量
5.1.2 获取日期成分
5.1.3 修改日期成分
5.1.4 日期的四舍五入
5.1.5 日期的数学运算
5.1.6 时区
5.1.7 其他
5.2 处理因子
5.2.1 因子水平计数
5.2.2 增加与删除因子水平
5.2.3 修改与合并因子水平
5.2.4 改变因子水平的顺序
5.3 处理字符串
5.3.1 正则表达式
5.3.2 字符串处理函数
5.4 更多学习资源
练习题参考答案
第6章 数据可视化
6.1 ggplot2简介
6.2 几何对象
6.2.1 美学属性映射
6.2.2 统计变换
6.2.3 位置调整
6.2.4 常用几何对象函数
6.3 标度
6.3.1 标度函数的5个重要参数
6.3.2 3类重要的标度函数
6.3.3 关于图例
6.4 坐标
6.4.1 笛卡儿坐标
6.4.2 坐标翻转
6.4.3 极坐标
6.5 分面
6.6 主题
6.6.1 主题函数
6.6.2 主题元素
6.6.3 元素函数
6.6.4 主题套装
6.6.5 多张图形应用相同主题
6.7 保存图像
6.8 其他
6.8.1 在图形中插入数学公式
6.8.2 在图形中使用其他字体
6.8.3 多图组合排版
6.9 更多学习资源
练习题参考答案
第7章 编程
7.1 map()函数族
7.1.1 map()
7.1.2 参数.f的5种形式
7.1.3 map()的扩展函数
7.2 更多学习资源
练习题参考答案
第8章 建模
8.1 将模型输出整洁化
8.2 列表列
8.2.1 列表列与嵌套数据框
8.2.2 列表列工作流
8.3 更多学习资源
练习题参考答案
第9章 沟通
9.1 R Markdown简介
9.2 R Markdown文档
9.2.1 Markdown文本
9.2.2 代码段
9.2.3 YAML文件头
9.3 将R Markdown编译成中文PDF文档
9.3.1 编译为PDF文档
9.3.2 PDF文档的中文显示
9.4 更多学习资源
第10章 数据科学实践
10.1 格点搜索算法
10.2 Monte Carlo模拟
10.3 Bootstrap
10.4 更多学习资源
练习题参考答案
参考文献
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