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格罗勒芒德（Garrett Grolemund） 著，冯凌秉 译

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 统计学
• 编程入门
• 数据可视化
• 机器学习
• 数据处理
• RStudio
• 实战
• 案例分析

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115424716

版次：1

商品编码：11969190

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：213

正文语种：中文

编辑推荐

本书精心策划了三个虚拟项目，将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。读者将跟随世界一流的RStudio培训师掌握宝贵的编程技能，并借助这些技能成为杰出的数据科学家。

- 亲身实践，完成三个数据分析项目
- 在计算机内存中存储、检索和更改数据值
- 编写秒杀普通R用户的程序和模拟
- 使用if else语句、for循环和S3类等R编程工具
- 学会如何编写向量化的R代码，提升编程效率
- 充分利用R的包系统和代码调试工具
- 在学习的过程中，实践和应用R的诸多编程概念

内容简介

本书通过三个精心挑选的例子，深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。书中涵盖R语言编程的方方面面，内容涉及R对象的类型、R的记号体系和环境系统、自定义函数、if else语句、for循环、S3类、R的包系统以及调试工具等。本书还通过示例演示如何进行向量化编程，从而对代码进行提速并尽可能地发挥R的潜能。

本书适合立志成为数据科学家的R语言初学者阅读。

作者简介

Garrett Grolemund
RStudio的数据科学家和高级培训师，统计学家，R软件开发工程师，处理时间类数据的神器R包lubridate的开发者。Garrett在美国莱斯大学获得博士学位，曾在Google、eBay等公司教授R相关培训课程。

目录

目录

序 ix
前言　xi
第一部分　项目 1：非均匀骰子
第1章　R基础　3
1．1　R的用户界面　3
1．2　对象　7
1．3　函数　12
1．4　可放回抽样　14
1．5　编写自定义函数　16
1．6　参数　18
1．7　脚本　20
1．8　小结　22
第2章　R包与帮助文档　23
2．1　R包　23
2．1．1　install．packages　24
2．1．2　library　24
2．2　从帮助页面获取帮助　29
2．2．1　帮助页面的组成部分　30
2．2．2　获取更多帮助　33
2．3　小结　33
2．4　项目1 总结　34
第二部分　项目2：玩扑克牌
第3章　R对象　37
3．1　原子型向量　38
3．1．1　双整型　39
3．1．2　整型　39
3．1．3　字符型　40
3．1．4　逻辑型　41
3．1．5　复数类型和原始类型　42
3．2　属性　43
3．2．1　名称属性　43
3．2．2　维度属性　44
3．3　矩阵　45
3．4　数组　46
3．5　类　47
3．5．1　日期与时间　48
3．5．2　因子　49
3．6　强制转换　51
3．7　列表　53
3．8　数据框　55
3．9　加载数据　57
3．10　保存数据　60
3．11　小结　61
第4章　R的记号体系　63
4．1　值的选取　63
4．1．1　正整数索引　64
4．1．2　负整数索引　66
4．1．3　零索引　67
4．1．4　空格索引　67
4．1．5　逻辑值索引　67
4．1．6　名称索引　68
4．2　发牌　68
4．3　洗牌　69
4．4　美元符号与双中括号　71
4．5　小结　74
第5章　对象改值　75
5．1　就地改值　75
5．2　逻辑值取子集　78
5．2．1　逻辑测试　78
5．2．2　布尔运算符　83
5．3　缺失信息　87
5．3．1　na．rm　87
5．3．2　is．na　88
5．4　小结　89
第6章　R的环境系统　90
6．1　环境　90
6．2　操作R环境　92
6．3　作用域规则　95
6．4　赋值　96
6．5　函数求值　96
6．6　闭包　104
6．7　小结　108
6．8　项目2总结　108
第三部分　项目3：老虎机
第7章　程序　113
7．1　策略　115
7．1．1　有序步骤　116
7．1．2　同类情况　117
7．2　if语句　118
7．3　else语句　121
7．4　查找表　127
7．5　代码注释　133
7．6　小结　135
第8　章 S3　136
8．1　S3系统　137
8．2　属性　137
8．3　泛型函数　142
8．4　方法　143
8．5　类　148
8．6　S3与调试　149
8．7　S4和R5　150
8．8　小结　150
第　9章 循环　151
9．1　期望值　151
9．2　expand．grid　153
9．3　for 循环　158
9．4　while循环　164
9．5　repeat 循环　164
9．6　小结　165
第　10 章 代码提速　166
10．1　向量化代码　166
10．2　如何编写向量化代码　168
10．3　如何在 R 中编写快速的for循环　173
10．4　向量化编程实战　174
10．5　小结　178
10．6　项目 3 总结　178
附录　A 安装R和RStudio　181
附录　B R 包　185
附录　C 更新R和R包　188
附录　D 在 R中加载和保存数据　189
附录　E 调试 R 代码　203
关于作者　213
关于封面　213

前言/序言

探索未知：现代科学研究的必备利器 在这个信息爆炸的时代，科学研究的深度和广度前所未有。从基因测序到气候模拟，从社会网络分析到金融风险评估，海量数据的出现为我们揭示世界运行规律提供了前所未有的机遇。然而，如何有效地捕获、处理、分析和解读这些数据，成为阻碍科学突破的关键瓶颈。传统的统计方法和数据处理工具，在面对日益复杂和庞大的数据集时，常常显得力不从心。这时，一套强大、灵活且易于学习的工具，便成为现代科研人员必备的利器。 本书并非介绍某种特定的编程语言，而是旨在引领读者穿越现代数据科学的迷雾，掌握一套能够应对各种复杂研究场景的通用方法论和实践技巧。我们将深入探讨如何从零开始，构建一套严谨且高效的数据分析流程，使之能够灵活地应用于各种跨学科的科研项目。 第一部分：数据驱动的思维模式——从问题出发的分析之路 在开始任何技术性的数据处理之前，理解“为什么”比“怎么做”更为重要。本部分将着重培养读者以数据驱动的思维模式。我们不会纠结于某种特定软件的语法，而是从更宏观的角度出发，强调如何将科学研究中的实际问题转化为清晰、可执行的数据分析任务。 问题定义与假设构建： 任何研究都始于一个问题。我们将学习如何将模糊的科学疑问转化为具体、可测量、可回答的研究问题。这包括如何识别关键变量，理解变量间的潜在关系，并在此基础上形成可验证的科学假设。我们会通过一系列案例，展示从背景文献调研到提出精准假设的完整过程，强调研究的逻辑性和严谨性。 数据获取与理解： 现实世界的数据来源多样，形式各异。本部分将介绍各种常见的数据获取途径，包括公开数据集的搜集、网络爬虫的基本原理（无需深入编程细节，理解其可行性与局限性）、数据库的访问等。更重要的是，我们将重点关注如何“理解”数据。这包括对数据来源的批判性评估，理解数据的生产过程，识别潜在的偏差和局限性。我们将深入讲解数据字典的解读，变量类型的理解（数值型、类别型、时间序列型等），以及如何通过初步的描述性统计，对数据的分布、中心趋势、离散程度等进行初步的认知。 研究设计与数据收集策略： 在数据收集之前，周密的研究设计是成功的基石。本部分将探讨不同类型的研究设计，如实验设计、观察性研究、调查研究等，并分析它们各自的优缺点以及适用场景。我们将重点关注如何根据研究问题，设计最优的数据收集方案，以最大程度地提高数据的质量和代表性，同时规避常见的研究偏误，例如选择性偏差、信息偏差等。 第二部分：数据整理与清洗——为分析奠定坚实基础 原始数据往往充斥着错误、缺失和不一致，直接进行分析不仅会得出错误结论，甚至可能误导研究方向。本部分将聚焦于数据整理与清洗这一至关重要的环节，教会读者如何系统性地处理这些“脏”数据。 数据结构化与重塑： 很多时候，原始数据并非以最适合分析的形式呈现。我们将学习如何将不规则的数据进行重塑，使其符合分析的要求，例如将“宽表”转换为“长表”，或者将多个数据源进行合并。这包括对数据进行转置、拆分、合并等操作，理解不同数据格式（如CSV, JSON, Excel）的特性，以及如何高效地进行格式转换。 缺失值处理策略： 缺失值是数据分析中常见的难题。本部分将详细介绍各种处理缺失值的方法，从简单的删除法、均值/中位数插补，到更复杂的回归插补、多重插补等，并分析每种方法的适用条件和潜在影响。我们将强调理解缺失原因的重要性，并根据缺失的模式选择最恰当的处理策略，避免引入新的偏差。 异常值识别与处理： 异常值可能是数据录入错误、测量误差，也可能代表着真实的、重要的现象。本部分将介绍多种识别异常值的方法，包括基于统计分布的方法（如Z分数、IQR）、可视化方法（如箱线图、散点图）以及更高级的聚类算法。一旦识别出异常值，我们将探讨如何对其进行恰当的处理，例如剔除、转换，或者在特定情况下保留并重点分析。 数据一致性检查与标准化： 数据的一致性是保证分析结果可靠性的前提。我们将学习如何检查和处理数据中的不一致之处，例如单位不统一、编码不一致、重复记录等。同时，标准化和归一化也是许多分析算法的前提，本部分将讲解不同标准化方法的原理和应用场景，如Min-Max标准化、Z-score标准化等。 第三部分：探索性数据分析（EDA）——洞察数据背后的故事 在数据清洗完毕后，我们便进入了探索性数据分析（EDA）阶段。EDA是理解数据、发现模式、形成洞察的关键步骤，它帮助我们在正式建模之前，对数据有一个直观的、多维度的认识。 描述性统计进阶： 除了基本的均值、方差，本部分将深入讲解更丰富的描述性统计量，如偏度、峰度、分位数等，并解释它们如何揭示数据的分布特征。我们将学习如何通过表格和可视化图表，清晰地呈现这些描述性统计结果。 可视化探索： “一图胜千言”。本部分将系统性地介绍各种强大且灵活的数据可视化技术。我们将学习如何利用散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图、密度图等，来展示变量间的关系、数据的分布以及趋势。重点将放在如何根据研究目的选择最恰当的可视化类型，以及如何通过调整图表的元素（如颜色、标签、坐标轴）来增强信息的传达效果。我们将探讨多变量可视化的技巧，如散点图矩阵、分组散点图等。 相关性分析与模式识别： 探索变量之间的关系是EDA的核心。本部分将讲解如何通过计算相关系数（如Pearson, Spearman）来量化变量间的线性或单调关系。更重要的是，我们将引导读者通过可视化和初步的统计检验，去识别数据中潜在的、可能隐藏的模式和趋势，例如周期性、聚类现象、离群组等。 初步假设检验与推断： 在EDA阶段，我们也会进行一些初步的假设检验，以验证观察到的模式是否具有统计学意义。本部分将介绍一些简单但常用的推断统计方法，例如T检验、卡方检验等，并强调理解p值和置信区间的含义，以及如何根据这些结果来指导后续的分析方向。 第四部分：面向特定问题的分析方法——精益求精的决策工具 在对数据有了深入的理解后，我们就需要运用更专业的分析方法来回答我们的研究问题。本部分将介绍一系列广泛应用于不同领域的高级分析技术，但不会局限于某个特定的编程实现，而是侧重于方法的原理、适用场景和解读。 回归分析与预测建模： 了解一个变量如何影响另一个变量，或者对未来趋势进行预测，是许多研究的终极目标。本部分将深入讲解线性回归、逻辑回归等基础但强大的回归模型。我们将学习如何构建模型，如何解读模型的系数，以及如何评估模型的预测能力。同时，我们也会触及更复杂的回归模型，如多项式回归、岭回归、Lasso回归等，并讨论它们在处理多重共线性、防止过拟合等方面的优势。 分类与聚类分析： 如何将数据中的样本进行分组，或者预测一个样本属于哪个类别？本部分将介绍常见的分类算法，如决策树、支持向量机（SVM）以及朴素贝叶斯等，并讲解它们的内在逻辑。同时，我们也将会探索聚类分析，例如K-Means聚类，如何无监督地发现数据中的自然分组，为进一步的探索提供依据。 时间序列分析基础： 对于涉及时间顺序的数据，如股票价格、气候变化、疫情发展等，时间序列分析提供了强大的工具。本部分将介绍时间序列数据的基本概念，如趋势、季节性、周期性，以及一些基础的时间序列模型，如ARIMA模型。我们将学习如何识别时间序列的模式，如何进行平稳性检验，以及如何利用这些模型进行短期预测。 数据降维与特征选择： 在处理高维数据时，如何有效地降低数据的维度，同时保留关键信息，是一个重要的问题。本部分将介绍主成分分析（PCA）等降维技术，以及各种特征选择的方法，帮助读者构建更简洁、更高效的模型。 第五部分：结果的呈现与交流——让数据说话，而非淹没 最终，再精妙的分析也需要被有效地传达给他人。本部分将侧重于如何清晰、准确、有说服力地呈现研究结果。 科学报告的撰写： 我们将学习如何组织一份严谨的科学报告，包括引言、方法、结果、讨论等部分。重点将放在如何清晰地描述分析过程，如何用图表和表格有效地支持研究结论，以及如何以客观的语言进行讨论，指出研究的局限性并提出未来研究方向。 可视化报告与交互式展示： 除了传统的报告形式，如何利用更具吸引力的方式来展示数据？本部分将介绍如何制作专业级的数据可视化报告，甚至探索交互式数据展示的可能性，让观众能够自主地探索数据，获得更深入的理解。 批判性思维与结果解读： 数据的呈现并非终点，理解数据的真实含义，避免过度解读或误读，是研究者应有的素养。本部分将强调批判性思维的重要性，教会读者如何审视自己的分析结果，如何识别潜在的统计陷阱，以及如何将数据分析的结果与科学研究的实际背景相结合，做出有价值的判断。 本书将通过丰富的案例研究，穿插不同学科的实际应用场景，让读者在解决实际问题的过程中，逐步掌握这些强大的数据分析工具和方法。我们不追求速成，而是致力于为读者打下坚实的基础，培养独立思考和解决复杂数据问题的能力。无论您是初涉科研的学子，还是经验丰富的科研人员，本书都将为您提供一个清晰、系统、实用的指南，助您在数据的海洋中，找到真知，开拓前沿。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计和语言风格也是我非常喜欢的部分。它不像很多技术类书籍那样，充斥着冰冷的术语和程式化的表达，而是充满了人性化的关怀和指导。作者在写作时，仿佛是一位经验丰富的导师，始终站在读者的角度思考，预判我们可能会遇到的困惑，并提前给予解答。例如，在介绍某些相对复杂的R函数或包时，作者会先铺垫背景知识，解释这个函数或包出现的必要性，以及它能解决什么样的问题，然后再详细讲解其用法和参数。这种“由易到难，由表及里”的讲解方式，极大地降低了学习的门槛。另外，书中穿插的一些“小贴士”和“注意事项”，也显得非常贴心。这些内容往往能帮助我们避免一些常见的错误，或者提供更高效的解决方案，让我们少走弯路。我尤其喜欢书中对于错误排查的指导，当我们在运行代码时遇到错误，这本书会提供一些通用的排查思路和常用的调试技巧，这对于新手来说是无价的。而且，整本书的排版也非常舒适，代码块清晰，图表精美，阅读起来一点也不费力。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的良师益友，陪伴我一起探索R语言的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言入门与实践》给我带来了太多惊喜，完全超出了我最初的预期。作为一名对数据分析领域充满好奇但又毫无基础的初学者，我曾担心会因为枯燥的理论和复杂的代码而望而却步。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它以一种极其生动形象的方式，将R语言的核心概念和实用技巧娓娓道来。书中并没有一上来就抛出一堆晦涩难懂的命令，而是从最基本的数据类型、变量的创建和操作开始，循序渐进地引导读者建立起对R语言的初步认识。让我印象深刻的是，作者非常注重实际应用，每一章都紧密结合了实际数据分析的场景，通过解决一个个具体的问题，来教授相关的R语言知识。例如，在讲解数据清洗时，它没有仅仅停留在讲解函数的用法，而是通过一个模拟的真实数据集，演示了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据合并和重塑。这种“问题驱动”的学习方式，让我在解决问题的过程中，不知不觉地掌握了R语言的强大功能。更重要的是，书中提供的每一个代码示例都经过了精心的设计和测试，简洁明了，并且带有详细的注释，即使是新手也能轻松理解和运行。读完第一部分，我就感觉自己仿佛已经踏入了数据分析的大门，对后续的学习充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，《R语言入门与实践》这本书在内容深度和广度上都给我留下了深刻的印象，尤其是在数据可视化和统计建模方面。在学习数据可视化这部分时，我被书中介绍的ggplot2包所深深吸引。它打破了我之前对图表制作“繁琐且不灵活”的刻板印象。作者通过大量的图表实例，展示了如何利用ggplot2构建出既美观又信息量丰富的图形，从简单的散点图、折线图，到复杂的箱线图、热力图，甚至是多层叠加的复杂图形，都讲解得清晰易懂。最令我赞赏的是，书中不仅仅停留在“如何画图”，而是深入讲解了图形背后的逻辑和设计原则，比如如何选择合适的图表类型来表达不同的数据关系，如何通过颜色、形状、大小等视觉元素来增强图表的可读性和传达效率。这让我明白，好的数据可视化不仅仅是技术活，更是艺术和科学的结合。而在统计建模的部分，作者巧妙地避开了过于抽象的数学推导，而是侧重于R语言在实际统计分析中的应用。例如，在讲解线性回归时，书中通过实际的案例，演示了如何使用R语言构建和解释回归模型，如何进行模型诊断和评估。这种以应用为导向的讲解方式，让我能够快速地将所学知识应用到实际的数据分析任务中，解决我工作中遇到的具体问题，而不是仅仅停留在理论的层面。

评分☆☆☆☆☆

《R语言入门与实践》最让我感到惊喜的是它对真实世界数据分析流程的还原和模拟。它并非仅仅孤立地讲解R语言的各个函数和语法，而是将这些知识点融入到一系列有逻辑、有深度的案例研究中。我尤其喜欢其中关于数据爬取和网络分析的章节。作者非常清晰地介绍了如何使用R语言来获取互联网上的数据，这在当今大数据时代是非常重要的技能。它详细讲解了R语言中常用的网页抓取包，例如`rvest`，并通过实际的案例演示了如何解析HTML结构，提取我们所需的信息。这让我意识到，R语言的应用远不止于本地数据的处理，它还可以成为我们连接广阔数字世界的桥梁。在数据可视化这部分，作者更是将理论与实践完美结合。它没有仅仅停留在介绍各种图表类型，而是深入剖析了如何根据数据特征和分析目的，选择最合适的图表来有效地传达信息。书中对`ggplot2`的讲解尤其深入，从基础的图层概念到高级的主题定制，都娓娓道来。我通过书中提供的示例，能够轻松地创建出符合我需求的、具有专业水准的图表。这本书让我深刻体会到，R语言不仅是统计分析的工具，更是强大而灵活的数据探索和洞察的平台。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践性真的做得非常到位，让我受益匪浅。在我看来，许多技术书籍往往会过于强调理论，而忽略了实际操作的指导。《R语言入门与实践》却恰恰相反，它用大量的篇幅来展示R语言在实际工作场景中的应用。我最喜欢的部分是关于数据挖掘和机器学习入门的内容。作者并没有将这些高深的理论吓倒读者，而是通过非常贴近实际问题的例子，来解释这些概念是如何在R语言中实现的。例如，在讲解分类算法时，书中通过一个实际的客户流失预测案例，一步步演示了如何准备数据、选择合适的算法（如逻辑回归、决策树），以及如何评估模型的性能。这让我能够清晰地看到，R语言是如何帮助我们从复杂的数据中挖掘有价值的模式和信息。而且，书中提供的代码示例都非常详细，注释也很到位，我能够轻松地将这些代码复制到自己的环境中运行，并尝试着去修改和扩展。这不仅仅是学习知识，更是一种能力的培养。这本书让我体会到了R语言的强大之处，它不仅仅是一个编程语言，更是一个解决实际问题、驱动业务增长的有力工具。我感觉自己已经掌握了将R语言应用到实际数据分析项目中的关键技能。

评分☆☆☆☆☆

快递速度飞起啊

评分☆☆☆☆☆

还没有看，评论不错，以后慢慢看

评分☆☆☆☆☆

书很不错，下次还来买，谢谢老板

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

速度快，正版，满意

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

讲解风格简单，有趣，容易理解，希望有帮助，以后会有用

评分☆☆☆☆☆

可以看看

评分☆☆☆☆☆

快递很给力，本书相对很薄，减少了畏难情绪