圖靈程序設計叢書：學習R pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Richard，Cotton 著，劉軍 譯

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 數據科學
• 編程入門
• 圖靈程序設計叢書
• 數據可視化
• 機器學習
• 數據處理
• 統計建模
• 技術圖書

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115351708

版次：1

商品編碼：11461227

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

頁數：341

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　《圖靈程序設計叢書：學習R》講解如何使用R語言及其軟件環境分析數據，即使沒有編程經驗也能看懂。通過這本實用教程，你可以輕鬆掌握如何使用必要的R工具來分析數據，同時掌握相關數據類型和通用的編程概念。
　　《圖靈程序設計叢書：學習R》後半部分會講到數據分析的各種實際應用，涵蓋導入數據和發布結果。另外，值得一提的是，本書每一章都會結閤所講內容提供精心編製的小測試和練習題，需要編寫R代碼完成，從而鞏固所學的知識。

內容簡介

　　

　　《圖靈程序設計叢書：學習R》分為上下兩部分，旨在指導你如何使用R，並提供練習的機會。上半部分主要介紹R的技術細節和使用技巧。每章都簡要介紹瞭一組不同的數據類型(例如第4章介紹嚮量、矩陣和數組)或概念(例如第8章介紹分支和循環)。下半部分更側重實踐，展示瞭從輸入數據到發布結果這一標準的數據分析流程。
　　即使你沒有任何編程基礎，也能順利閱讀《學習R》。

作者簡介

　　Richard Cotton，是一位通曉化學安全及健康的數據科學傢，開發過很多能讓非專業用戶訪問統計模型的工具。他開發瞭很多R包，如assertive（用於檢查變量的狀態）和sig（用於確保功能具有閤理的API）。他也是The Damned Liars公司的統計學顧問。

精彩書評

　　

　　“R圖書大傢庭迎來瞭一位清新、不落俗套、風趣幽默的新成員。閱讀本書是十足的享受，令我大開眼界。”
　　——John Verzani，紐約州立大學/斯坦頓大學

　　“這本書讀起來感覺棒極瞭，示例完整清晰，內容通俗易懂，是目前市麵上介紹R核心組件優秀的圖書之一。”
　　——Rebecca Smith，TDX公司分析經理

　　“本書正是你夢寐以求的R圖書！不要隻看封麵，直接翻開書看內容吧。”
　　——JD Long，CerebralMastication.com資深博主

目錄

譯者序　XII
前言　XIII

第一部分　R語言
第1章　簡介　2
1．1　本章目標　2
1．2　R是什麼　2
1．3　安裝R　3
1．4　選擇一個IDE　4
1．4．1　Emacs+ESS　4
1．4．2　Eclipse/Architect　4
1．4．3　RStudio　5
1．4．4　Revolution-R　5
1．4．5　Live-R　5
1．4．6　其他IDE和編輯器　6
1．5　你的第一個程序　6
1．6　如何從R中獲得幫助　7
1．7　安裝其他相關軟件　9
1．8　小結　9
1．9　知識測試：問題　10
1．10　知識測試：練習　10

第2章　科學計算器　11
2．1　本章目標　11
2．2　數學運算符和嚮量　11
2．3　變量賦值　15
2．4　特殊數字　17
2．5　邏輯嚮量　18
2．6　小結　20
2．7　知識測試：問題　20
2．8　知識測試：練習　20

第3章　檢查變量和工作區　22
3．1　本章目標　22
3．2　類　22
3．3　不同類型的數字　23
3．4　其他通用類　24
3．5　檢查和更改類　26
3．6　檢查變量　29
3．7　工作區　32
3．8　小結　33
3．9　知識測試：問題　33
3．10　知識測試：練習　34

第4章　 嚮量、矩陣和數組　35
4．1　本章目標　35
4．2　嚮量　35
4．2．1　序列　37
4．2．2　長度　38
4．2．3　命名　39
4．2．4　索引嚮量　39
4．2．5　嚮量循環和重復　41
4．3　矩陣和數組　43
4．3．1　創建數組和矩陣　43
4．3．2　行、列和維度　45
4．3．3　行名、列名和維度名　46
4．3．4　索引數組　47
4．3．5　閤並矩陣　47
4．3．6　數組算術　48
4．4　小結　50
4．5　知識測試：問題　50
4．6　知識測試：練習　51

第5章　列錶和數據框　52
5．1　本章目標　52
5．2　列錶　52
5．2．1　創建列錶　52
5．2．2　原子變量和遞歸變量　54
5．2．3　列錶的維度和算術運算　55
5．2．4　索引列錶　56
5．2．5　嚮量和列錶之間的轉換　58
5．2．6　組閤列錶　60
5．3　NULL　61
5．4　成對列錶　64
5．5　數據框　65
5．5．1　創建數據框　65
5．5．2　索引數據框　68
5．5．3　基本數據框操作　69
5．6　小結　71
5．7　知識測試：問題　71
5．8　知識測試：練習　72

第6章　環境和函數　73
6．1　本章目標　73
6．2　環境　73
6．3　函數　76
6．3．1　創建和調用函數　76
6．3．2　嚮其他函數傳遞和接收函數　80
6．3．3　變量的作用域　82
6．4　小結　84
6．5　知識測試：問題　84
6．6　知識測試：練習　84

第7章　字符串和因子　86
7．1　本章目標　86
7．2　字符串　86
7．2．1　創建和打印字符串　87
7．2．2　格式化數字　88
7．2．3　特殊字符　90
7．2．4　更改大小寫　91
7．2．5　截取字符串　91
7．2．6　分割字符串　92
7．2．7　文件路徑　93
7．3　因子　94
7．3．1　創建因子　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　將連續變量轉換為類彆　98
7．3．6　將類彆變量轉換為連續變量　99
7．3．7　生成因子水平　100
7．3．8　閤並因子　100
7．4　小結　101
7．5　知識測試：問題　101
7．6　知識測試：練習　101

第8章　流程控製和循環　103
8．1　本章目標　103
8．2　流程控製　103
8．2．1　if和else　103
8．2．2　矢量化的if　105
8．2．3　多個分支　106
8．3　循環　108
8．3．1　重復循環　108
8．3．2　while循環　110
8．3．3　for循環　111
8．4　小結　113
8．5　知識測試：問題　113
8．6　知識測試：練習　113

第9章　高級循環　115
9．1　本章目標　115
9．2　replication　115
9．3　遍曆列錶　116
9．4　遍曆數組　122
9．5　多個輸入的應用函數　124
9．6　拆分-應用-閤並(Split-Apply-Combine)　126
9．7　plyr包　127
9．8　小結　130
9．9　知識測驗：問題　130
9．10　知識測試：練習　131

第10章　包　133
10．1　本章目標　133
10．2　加載包　133
10．2．1　搜索路徑　135
10．2．2　庫和已安裝的包　136
10．3　安裝包　137
10．4　維護包　139
10．5　小結　139
10．6　知識測試：問題　140
10．7　知識測試：練習　140

第11章　日期和時間　141
11．1　本章目標　141
11．2　日期和時間類　141
11．2．1　POSIX日期和時間　142
11．2．2　Date類　143
11．2．3　其他日期類　144
11．3　日期與字符串的相互轉換　144
11．3．1　解析日期　144
11．3．2　格式化日期　145
11．4　時區　145
11．5　日期和時間的算術運算　147
11．6　lubridate　149
11．7　小結　153
11．8　知識測試：問題　153
11．9　知識測試：練習　153

第二部分　數據分析工作流
第12章　獲取數據　156
12．1　本章目標　156
12．2　內置的數據集　156
12．3　讀取文本文件　157
12．3．1　CSV和製錶符分隔(Tab-Delimited)文件　157
12．3．2　非結構化文本文件　161
12．3．3　XML和HTML文件　161
12．3．4　JSON和YAML文件　163
12．4　讀取二進製文件　165
12．4．1　讀取Excel文件　165
12．4．2　讀取SAS、Stata、SPSS和MATLAB文件　167
12．4．3　讀取其他文件類型　167
12．5　Web數據　168
12．5．1　擁有API的網站　168
12．5．2　抓取網頁　169
12．6　訪問數據庫　171
12．7　小結　174
12．8　知識測試：問題　174
12．9　知識測試：練習　174

第13章　數據清理和轉換　175
13．1　本章目標　175
13．2　清理字符串　175
13．3　操作數據框　180
13．3．1　添加和替換列　180
13．3．2　處理缺失值　181
13．3．3　在寬和長錶格之間進行轉換　182
13．3．4　使用SQL　183
13．4　排序　184
13．5　函數式編程　185
13．6　小結　188
13．7　知識測試：問題　188
13．8　知識測試：練習　189

第14章　探索和可視化　190
14．1　本章目標　190
14．2　匯總統計　190
14．3　三種繪圖係統　194
14．4　散點圖　195
14．4．1　第一種方法：base繪圖法　195
14．4．2　第二種方法：lattice圖形係統　200
14．4．3　第三種方法：ggplot2圖形係統　207
14．5　綫圖　212
14．6　直方圖　220
14．7　箱綫圖　232
14．8　條形圖　236
14．9　其他的繪圖包和係統　242
14．10　小結　243
14．11　知識測試：問題　243
14．12　知識測試：練習　244

第15章　分布與建模　245
15．1　本章目標　245
15．2　隨機數　246
15．2．1　示例函數　246
15．2．2　從分布中抽樣　247
15．3　分布　248
15．4　公式　248
15．5　第一個模型：綫性迴歸　250
15．5．1　比較和更新模型　252
15．5．2　繪圖和模型檢查　257
15．6　其他模型類型　261
15．7　小結　262
15．8　知識測試：問題　263
15．9　知識測試：練習　263

第16章　程序設計　264
16．1　本章目標　264
16．2　信息、警告和錯誤　264
16．3　錯誤處理　267
16．4　調試　270
16．5　測試　273
16．5．1　RUnit　273
16．5．2　testthat　276
16．6　魔法　277
16．6．1　將字符串轉換成代碼　277
16．6．2　把代碼轉換成字符串　279
16．7　麵嚮對象編程　280
16．7．1　S3類　281
16．7．2　引用類　282
16．8　小結　287
16．9　知識測試：問題　287
16．10　知識測試：練習　288

第17章　製作程序包　289
17．1　本章目標　289
17．2　為什麼要創建軟件包　289
17．3　先決條件　289
17．4　包目錄結構　290
17．5　你的第一個包　291
17．6　為包撰寫文檔　293
17．7　檢查和構建包　296
17．8　包的維護　297
17．9　小結　298
17．10　知識測試：問題　299
17．11　知識測試：練習　299

第三部分　附錄
附錄A　變量的屬性　302
附錄B　R中其他可做的事情　305
附錄C　問題答案　307
附錄D　練習答案　315

參考文獻　339
關於封麵　341

前言/序言

　　R 是一種編程語言，也是用於數據分析和統計的軟件環境。它是一個GNU 項目，這意味著它是自由的開源軟件。它正在以指數級的速度不斷成長——普遍認為，它的用戶人數可能超過瞭100 萬，它有4000 多個由開發社區貢獻的附件包，而且每年以約25% 的速度增加。在本書創作之時，它在Tiobe 編程社區指數（Tiobe Programming Community Index）的開發語言流行榜上已排至第24 位，大緻與SAS 和MATLAB 看齊。
　　R 廣泛地應用在每一個需要統計或數據分析的領域，涵蓋瞭金融、市場營銷、醫藥、基因組學、流行病學、社會科學、教學以及許多其他較小的領域。
　　關於本書
　　因為R 主要用於統計分析，所以很多關於R 的書都在指導你如何計算統計或模型數據集。然而，這些書忽視瞭數據分析應用的實際情況。事實上，除非你做的是尖端研究，否則你所用到的統計技術往往隻需用於常規任務，而且你的模型可能也不大。完整的數據分析流程更像是這樣：
　　（1） 取得一些數據；
　　（2） 清理數據；
　　（3） 探索和可視化數據；
　　（4） 數據建模並做齣預測；
　　（5） 展示或發布你的結果。
　　當然，每個階段都可能碰到一些有趣的問題，以至於你需要更多的數據，或者要以不同的方式處理現有數據，這會使你的工作倒退一步。工作流是可以迭代的，但每個步驟都不可或缺。
　　本書的第一部分會從頭開始教你R——你不需要任何編程語言的經驗。實際上，雖然完全沒有編程經驗也無妨，但有一些基本的編程知識會更好。例如，本書介紹瞭如何注釋代碼以及編寫for 循環，但沒有作更詳細的解釋。因此，如果你想要找本真正的編程入門課本，那麼Jason R。 Briggs 寫的Python for Kids 非常閤適！
　　本書的第二部分將展示R 語言的完整數據分析流程，這裏需要一些基本的統計知識。例如，你應該瞭解平均值和標準差等術語，以及什麼是條形圖（bar chart）。
　　本書最後將介紹R 的一些高級主題，例如麵嚮對象編程和包的創建。Garrett Grolem 的Data Analysis with R 將會在本書的基礎上深入探討數據分析流程。

踏入數據科學的廣闊天地：一本解鎖R語言潛能的實用指南 在這個數據爆炸的時代，理解和運用數據已成為一項核心技能，無論是科研人員、市場分析師、金融工程師，還是對未知充滿好奇的探索者，都渴望掌握一門強大而靈活的工具，來挖掘數據背後的價值。R語言，作為統計計算和圖形化的翹楚，憑藉其開源、高效、豐富的生態係統，迅速成長為數據科學領域無可爭議的明星。本書，《圖靈程序設計叢書：學習R》，旨在為你打開這扇通往數據世界的大門，讓你從零基礎齣發，逐步精通R語言的各項核心技能，並能夠自信地將其應用於解決實際問題。 本書不僅僅是關於語法和命令的堆砌，更是一次循序漸進的學習旅程。我們深知初學者可能麵臨的挑戰，因此，從最基本的概念講起，確保你能夠紮實地構建起對R語言的理解。我們將從R的安裝與環境搭建開始，為你詳細介紹如何在不同的操作係統上安裝R以及配套的集成開發環境（IDE），如RStudio。我們將演示如何配置工作目錄，理解R的包管理機製，並為你介紹一些初學者必備的擴展包，讓你的R學習之路更加順暢。 接著，我們將進入R語言的基礎語法。你將學習到如何聲明變量，理解不同的數據類型（如數值型、字符型、邏輯型、因子型等），並掌握如何進行基本的數據運算。我們將詳細講解R中的核心數據結構，包括嚮量（vector）、矩陣（matrix）、數組（array）、列錶（list）和數據框（data frame）。這些數據結構是R處理和組織數據的基石，我們將通過大量的實例，讓你深刻理解它們之間的區彆與聯係，並學會如何高效地創建、訪問和操作這些結構。數據框尤其重要，它模擬瞭現實世界中的錶格數據，是進行數據分析的常用載體。 本書的核心內容之一便是數據處理與轉換。在現實世界中，原始數據往往是雜亂無章的，充斥著缺失值、異常值，或者格式不統一。因此，掌握數據清洗和轉換的技巧至關重要。我們將深入探討如何識彆和處理缺失值，如何進行數據篩選、排序和分組。你將學習如何使用R強大的數據操作包，如`dplyr`和`tidyr`（原`reshape2`），它們提供瞭一套簡潔而高效的語法，讓你能夠輕鬆完成數據重塑、閤並、連接等復雜操作。通過這些技巧，你將能夠將原始數據轉化為可以直接進行分析的“乾淨”數據。 數據可視化是R語言的另一大亮點。能夠清晰、直觀地展示數據分析結果，是嚮他人傳達信息、發現隱藏模式的關鍵。本書將帶你掌握使用R進行數據可視化的強大能力，重點介紹基於`ggplot2`的圖形繪製。`ggplot2`遵循“圖形語法”（Grammar of Graphics）的理念，能夠讓你以一種模塊化的方式構建齣復雜而美觀的圖形。你將學習如何創建各種類型的圖錶，包括散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、直方圖、密度圖等等。更重要的是，你將學會如何自定義圖形的各個元素，如顔色、形狀、大小、坐標軸標簽、標題、圖例等，從而製作齣專業級的數據可視化作品。我們將演示如何通過調整圖形來揭示數據中的趨勢、分布和關係，讓數據“說話”。 統計建模與推斷是數據分析的靈魂。R語言在統計領域擁有深厚的積澱，提供瞭海量的統計函數和模型。本書將為你介紹一些基礎但至關重要的統計概念和方法。你將學習如何進行描述性統計分析，計算均值、中位數、標準差、方差、分位數等指標，並理解它們的意義。我們將講解如何進行假設檢驗，如t檢驗、卡方檢驗等，以及如何解釋p值和置信區間。對於迴歸分析，你將學習如何構建和解釋綫性迴歸模型，理解模型的擬閤優度，以及如何進行變量選擇。此外，我們還會初步介紹一些其他常用的統計方法，為你後續深入學習打下基礎。 本書同樣關注數據分析的實踐應用。理論知識需要與實際場景相結閤纔能發揮最大價值。因此，我們將提供一係列精心設計的案例研究，涵蓋不同的領域，例如： 探索性數據分析（EDA）：通過實際數據集，展示如何運用R進行全麵的數據探索，發現數據的特徵、異常和潛在模式。 市場營銷數據分析：分析用戶行為數據，進行用戶分群，評估營銷活動效果。 金融數據分析：處理時間序列數據，進行股票價格預測，分析風險。 生物信息學：處理基因錶達數據，進行差異錶達分析。 這些案例將引導你一步步地將所學的R語言知識應用於解決真實世界的問題，讓你體會到R語言的強大之處。 除瞭上述核心內容，本書還將為你介紹R語言的編程技巧和最佳實踐。例如，如何編寫可讀性強的R代碼，如何使用函數來封裝代碼，如何進行代碼調試，以及如何利用R的包來擴展其功能。我們將講解如何利用R Markdown來整閤代碼、文本和圖錶，生成動態的報告，這在學術研究和商業報告中尤為重要。 對於有一定編程基礎的讀者，本書也將提供一些更高級的話題，例如麵嚮對象編程在R中的應用，並行計算，以及與Python等其他語言的交互，為你進一步提升R語言的掌握程度指明方嚮。 我們相信，學習R語言的過程應該是有趣且富有成就感的。因此，本書在講解理論知識的同時，注重實踐操作和問題解決。每個章節都配有大量的代碼示例，並鼓勵讀者親自動手實踐。我們會提供練習題，幫助你鞏固所學知識，並解答你在學習過程中可能遇到的疑問。 無論你是剛剛踏入數據科學領域的新手，還是希望提升R語言技能的開發者，《圖靈程序設計叢書：學習R》都將是你不可多得的良師益友。它將為你提供一條清晰的學習路徑，讓你掌握R語言的核心技能，培養數據分析的思維方式，並最終能夠自信地運用R語言來探索數據的奧秘，解決實際問題，並在數據驅動的時代脫穎而齣。加入我們，一起開啓這段精彩的R語言學習之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我入門R語言的書籍，市麵上確實不少，但很多要麼過於理論化，要麼隻是簡單羅列函數，讓人看瞭之後還是雲裏霧裏。直到我翻開瞭這本《圖靈程序設計叢書：學習R》，纔感覺眼前豁然開朗。書的開篇並沒有直接拋齣復雜的概念，而是從安裝R和RStudio這樣最基礎、最容易讓人望而卻步的環節開始，一步步引導。我尤其喜歡它在介紹變量、數據類型時，不僅僅是給齣定義，還配上瞭大量形象的比喻和直觀的代碼示例，讓我這個之前對編程幾乎零基礎的人也能輕鬆理解。更讓我驚喜的是，書中對於數據處理的講解，例如如何讀取不同格式的數據、如何進行數據清洗和轉換，都寫得非常細緻，每一個步驟都拆解得非常清晰，並且強調瞭實際應用中的注意事項。我之前嘗試過其他一些教程，總覺得它們跳躍性太強，但這本書的邏輯性很強，層層遞進，讓人感覺每學到一個新概念，都能立刻在後續的例子中得到印證和鞏固，學習的動力也因此增強瞭不少。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對數據分析産生瞭濃厚興趣的入門讀物。在接觸這本書之前，我對R語言的印象僅停留在“統計學傢的工具”，認為它枯燥且難以掌握。然而，這本書以一種非常友好的方式，將R語言的強大功能展現在我麵前。它不僅僅是教授語法，更重要的是教會瞭我如何思考數據，如何運用R來解決實際問題。比如，書中在講解可視化之前，花瞭大量篇幅介紹數據探索性分析（EDA），強調瞭理解數據特徵、識彆異常值、發現潛在模式的重要性，這讓我明白瞭可視化並非空中樓閣，而是建立在對數據深入理解基礎上的。而且，它在介紹繪圖函數時，並沒有一股腦地羅列，而是根據不同的繪圖目的，循序漸進地引入`ggplot2`這樣的強大包，並且對圖錶的元素、美化選項進行瞭詳細的解析，讓我能畫齣既美觀又信息量豐富的圖錶。每一次完成書中的練習，看到自己親手將雜亂的數據轉化為清晰的洞察，都讓我充滿瞭成就感，也讓我對數據分析的世界有瞭更深的嚮往。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，除瞭傳授知識，更應該激發讀者的學習熱情。而這本書無疑做到瞭這一點。從一開始的動機引入，到後來的每一個案例，都充滿瞭趣味性和實用性。它沒有高高在上地講授理論，而是把R語言的強大功能置於解決實際問題的框架下，讓我看到瞭學習R的價值和可能性。書中在介紹各種統計分析方法時，都會緊密結閤實際數據，讓我們能夠通過代碼直接驗證這些方法的有效性，並且理解它們是如何被應用於理解數據的。我特彆喜歡書中關於模型構建和評估的部分，作者講解得非常透徹，不僅僅是給齣公式，更重要的是解釋瞭模型背後的邏輯，以及如何根據實際情況選擇閤適的模型，並對其進行評價。這種循序漸進、案例豐富的學習方式，讓我感覺學習R不再是一件枯燥的任務，而是一場充滿探索和發現的旅程。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我不是一個典型的“技術書”愛好者，很多技術書籍在我看來都像是在讀天書。但是，《圖靈程序設計叢書：學習R》打破瞭我的固有印象。它的語言風格非常親切，就像一個經驗豐富的老師在旁邊指導你一樣。在講解一些相對抽象的概念時，比如函數式編程的思想，作者會用一些生動的比喻，甚至是一些生活中的例子來輔助說明，讓我這種不擅長抽象思維的人也能理解。而且，書中對於代碼的講解，不僅僅是“這樣寫”，更會解釋“為什麼這樣寫”，以及“這樣做有什麼好處”。這種深入的解釋，讓我能夠舉一反三，而不是死記硬背。每次遇到難點，我都能在這本書中找到清晰的解釋和有用的提示，讓我能夠剋服睏難，繼續前進，而不是半途而廢。

評分☆☆☆☆☆

我之前在學習某種編程語言時，經常會遇到一個睏境：書本上的例子都很完美，但一旦用到自己的實際數據，就各種報錯，無從下手。這本《學習R》在這方麵做得非常齣色。它在講解過程中，經常會穿插一些“真實世界”的案例，比如處理來自真實調查的問捲數據，或者分析公開的經濟指標。這些案例往往包含瞭一些不規範、不完整的數據，作者並沒有迴避這些問題，而是手把手地教我們如何去發現、分析和處理這些“髒”數據。我印象特彆深刻的是關於缺失值處理的部分，書中提供瞭多種策略，並且詳細說明瞭每種策略適用的場景和可能帶來的影響，這讓我明白瞭編程不僅僅是寫代碼，更是一種解決實際問題的藝術。這種實戰性極強的教學方式，讓我感覺自己學的知識是有用的，能夠真正應用到我的工作中去，而不是紙上談兵。

評分☆☆☆☆☆

學習中。彆人推薦的。

評分☆☆☆☆☆

該書從中間摺斷，應該屬於運送時受過重力撞擊

評分☆☆☆☆☆

非常好，正是我想要的。

評分☆☆☆☆☆

很棒

評分☆☆☆☆☆

圖書質量不錯

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，相對專業。

評分☆☆☆☆☆

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很有用的書

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