R語言入門與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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格羅勒芒德（Garrett Grolemund） 著，馮淩秉 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 統計學
• 編程入門
• 數據可視化
• 機器學習
• 數據處理
• RStudio
• 實戰
• 案例分析

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115424716

版次：1

商品編碼：11969190

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：213

正文語種：中文

編輯推薦

本書精心策劃瞭三個虛擬項目，將數據科學傢必需的專業技能融閤其中，教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中，如何在必要的時候轉換內存中的數據值，如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。讀者將跟隨世界一流的RStudio培訓師掌握寶貴的編程技能，並藉助這些技能成為傑齣的數據科學傢。

- 親身實踐，完成三個數據分析項目
- 在計算機內存中存儲、檢索和更改數據值
- 編寫秒殺普通R用戶的程序和模擬
- 使用if else語句、for循環和S3類等R編程工具
- 學會如何編寫嚮量化的R代碼，提升編程效率
- 充分利用R的包係統和代碼調試工具
- 在學習的過程中，實踐和應用R的諸多編程概念

內容簡介

本書通過三個精心挑選的例子，深入淺齣地講解如何使用R語言玩轉數據。書中涵蓋R語言編程的方方麵麵，內容涉及R對象的類型、R的記號體係和環境係統、自定義函數、if else語句、for循環、S3類、R的包係統以及調試工具等。本書還通過示例演示如何進行嚮量化編程，從而對代碼進行提速並盡可能地發揮R的潛能。

本書適閤立誌成為數據科學傢的R語言初學者閱讀。

作者簡介

Garrett Grolemund
RStudio的數據科學傢和高級培訓師，統計學傢，R軟件開發工程師，處理時間類數據的神器R包lubridate的開發者。Garrett在美國萊斯大學獲得博士學位，曾在Google、eBay等公司教授R相關培訓課程。

目錄

目錄

序 ix
前言　xi
第一部分　項目 1：非均勻骰子
第1章　R基礎　3
1．1　R的用戶界麵　3
1．2　對象　7
1．3　函數　12
1．4　可放迴抽樣　14
1．5　編寫自定義函數　16
1．6　參數　18
1．7　腳本　20
1．8　小結　22
第2章　R包與幫助文檔　23
2．1　R包　23
2．1．1　install．packages　24
2．1．2　library　24
2．2　從幫助頁麵獲取幫助　29
2．2．1　幫助頁麵的組成部分　30
2．2．2　獲取更多幫助　33
2．3　小結　33
2．4　項目1 總結　34
第二部分　項目2：玩撲剋牌
第3章　R對象　37
3．1　原子型嚮量　38
3．1．1　雙整型　39
3．1．2　整型　39
3．1．3　字符型　40
3．1．4　邏輯型　41
3．1．5　復數類型和原始類型　42
3．2　屬性　43
3．2．1　名稱屬性　43
3．2．2　維度屬性　44
3．3　矩陣　45
3．4　數組　46
3．5　類　47
3．5．1　日期與時間　48
3．5．2　因子　49
3．6　強製轉換　51
3．7　列錶　53
3．8　數據框　55
3．9　加載數據　57
3．10　保存數據　60
3．11　小結　61
第4章　R的記號體係　63
4．1　值的選取　63
4．1．1　正整數索引　64
4．1．2　負整數索引　66
4．1．3　零索引　67
4．1．4　空格索引　67
4．1．5　邏輯值索引　67
4．1．6　名稱索引　68
4．2　發牌　68
4．3　洗牌　69
4．4　美元符號與雙中括號　71
4．5　小結　74
第5章　對象改值　75
5．1　就地改值　75
5．2　邏輯值取子集　78
5．2．1　邏輯測試　78
5．2．2　布爾運算符　83
5．3　缺失信息　87
5．3．1　na．rm　87
5．3．2　is．na　88
5．4　小結　89
第6章　R的環境係統　90
6．1　環境　90
6．2　操作R環境　92
6．3　作用域規則　95
6．4　賦值　96
6．5　函數求值　96
6．6　閉包　104
6．7　小結　108
6．8　項目2總結　108
第三部分　項目3：老虎機
第7章　程序　113
7．1　策略　115
7．1．1　有序步驟　116
7．1．2　同類情況　117
7．2　if語句　118
7．3　else語句　121
7．4　查找錶　127
7．5　代碼注釋　133
7．6　小結　135
第8　章 S3　136
8．1　S3係統　137
8．2　屬性　137
8．3　泛型函數　142
8．4　方法　143
8．5　類　148
8．6　S3與調試　149
8．7　S4和R5　150
8．8　小結　150
第　9章 循環　151
9．1　期望值　151
9．2　expand．grid　153
9．3　for 循環　158
9．4　while循環　164
9．5　repeat 循環　164
9．6　小結　165
第　10 章 代碼提速　166
10．1　嚮量化代碼　166
10．2　如何編寫嚮量化代碼　168
10．3　如何在 R 中編寫快速的for循環　173
10．4　嚮量化編程實戰　174
10．5　小結　178
10．6　項目 3 總結　178
附錄　A 安裝R和RStudio　181
附錄　B R 包　185
附錄　C 更新R和R包　188
附錄　D 在 R中加載和保存數據　189
附錄　E 調試 R 代碼　203
關於作者　213
關於封麵　213

前言/序言

探索未知：現代科學研究的必備利器 在這個信息爆炸的時代，科學研究的深度和廣度前所未有。從基因測序到氣候模擬，從社會網絡分析到金融風險評估，海量數據的齣現為我們揭示世界運行規律提供瞭前所未有的機遇。然而，如何有效地捕獲、處理、分析和解讀這些數據，成為阻礙科學突破的關鍵瓶頸。傳統的統計方法和數據處理工具，在麵對日益復雜和龐大的數據集時，常常顯得力不從心。這時，一套強大、靈活且易於學習的工具，便成為現代科研人員必備的利器。 本書並非介紹某種特定的編程語言，而是旨在引領讀者穿越現代數據科學的迷霧，掌握一套能夠應對各種復雜研究場景的通用方法論和實踐技巧。我們將深入探討如何從零開始，構建一套嚴謹且高效的數據分析流程，使之能夠靈活地應用於各種跨學科的科研項目。 第一部分：數據驅動的思維模式——從問題齣發的分析之路 在開始任何技術性的數據處理之前，理解“為什麼”比“怎麼做”更為重要。本部分將著重培養讀者以數據驅動的思維模式。我們不會糾結於某種特定軟件的語法，而是從更宏觀的角度齣發，強調如何將科學研究中的實際問題轉化為清晰、可執行的數據分析任務。 問題定義與假設構建： 任何研究都始於一個問題。我們將學習如何將模糊的科學疑問轉化為具體、可測量、可迴答的研究問題。這包括如何識彆關鍵變量，理解變量間的潛在關係，並在此基礎上形成可驗證的科學假設。我們會通過一係列案例，展示從背景文獻調研到提齣精準假設的完整過程，強調研究的邏輯性和嚴謹性。 數據獲取與理解： 現實世界的數據來源多樣，形式各異。本部分將介紹各種常見的數據獲取途徑，包括公開數據集的搜集、網絡爬蟲的基本原理（無需深入編程細節，理解其可行性與局限性）、數據庫的訪問等。更重要的是，我們將重點關注如何“理解”數據。這包括對數據來源的批判性評估，理解數據的生産過程，識彆潛在的偏差和局限性。我們將深入講解數據字典的解讀，變量類型的理解（數值型、類彆型、時間序列型等），以及如何通過初步的描述性統計，對數據的分布、中心趨勢、離散程度等進行初步的認知。 研究設計與數據收集策略： 在數據收集之前，周密的研究設計是成功的基石。本部分將探討不同類型的研究設計，如實驗設計、觀察性研究、調查研究等，並分析它們各自的優缺點以及適用場景。我們將重點關注如何根據研究問題，設計最優的數據收集方案，以最大程度地提高數據的質量和代錶性，同時規避常見的研究偏誤，例如選擇性偏差、信息偏差等。 第二部分：數據整理與清洗——為分析奠定堅實基礎 原始數據往往充斥著錯誤、缺失和不一緻，直接進行分析不僅會得齣錯誤結論，甚至可能誤導研究方嚮。本部分將聚焦於數據整理與清洗這一至關重要的環節，教會讀者如何係統性地處理這些“髒”數據。 數據結構化與重塑： 很多時候，原始數據並非以最適閤分析的形式呈現。我們將學習如何將不規則的數據進行重塑，使其符閤分析的要求，例如將“寬錶”轉換為“長錶”，或者將多個數據源進行閤並。這包括對數據進行轉置、拆分、閤並等操作，理解不同數據格式（如CSV, JSON, Excel）的特性，以及如何高效地進行格式轉換。 缺失值處理策略： 缺失值是數據分析中常見的難題。本部分將詳細介紹各種處理缺失值的方法，從簡單的刪除法、均值/中位數插補，到更復雜的迴歸插補、多重插補等，並分析每種方法的適用條件和潛在影響。我們將強調理解缺失原因的重要性，並根據缺失的模式選擇最恰當的處理策略，避免引入新的偏差。 異常值識彆與處理： 異常值可能是數據錄入錯誤、測量誤差，也可能代錶著真實的、重要的現象。本部分將介紹多種識彆異常值的方法，包括基於統計分布的方法（如Z分數、IQR）、可視化方法（如箱綫圖、散點圖）以及更高級的聚類算法。一旦識彆齣異常值，我們將探討如何對其進行恰當的處理，例如剔除、轉換，或者在特定情況下保留並重點分析。 數據一緻性檢查與標準化： 數據的一緻性是保證分析結果可靠性的前提。我們將學習如何檢查和處理數據中的不一緻之處，例如單位不統一、編碼不一緻、重復記錄等。同時，標準化和歸一化也是許多分析算法的前提，本部分將講解不同標準化方法的原理和應用場景，如Min-Max標準化、Z-score標準化等。 第三部分：探索性數據分析（EDA）——洞察數據背後的故事 在數據清洗完畢後，我們便進入瞭探索性數據分析（EDA）階段。EDA是理解數據、發現模式、形成洞察的關鍵步驟，它幫助我們在正式建模之前，對數據有一個直觀的、多維度的認識。 描述性統計進階： 除瞭基本的均值、方差，本部分將深入講解更豐富的描述性統計量，如偏度、峰度、分位數等，並解釋它們如何揭示數據的分布特徵。我們將學習如何通過錶格和可視化圖錶，清晰地呈現這些描述性統計結果。 可視化探索： “一圖勝韆言”。本部分將係統性地介紹各種強大且靈活的數據可視化技術。我們將學習如何利用散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖、密度圖等，來展示變量間的關係、數據的分布以及趨勢。重點將放在如何根據研究目的選擇最恰當的可視化類型，以及如何通過調整圖錶的元素（如顔色、標簽、坐標軸）來增強信息的傳達效果。我們將探討多變量可視化的技巧，如散點圖矩陣、分組散點圖等。 相關性分析與模式識彆： 探索變量之間的關係是EDA的核心。本部分將講解如何通過計算相關係數（如Pearson, Spearman）來量化變量間的綫性或單調關係。更重要的是，我們將引導讀者通過可視化和初步的統計檢驗，去識彆數據中潛在的、可能隱藏的模式和趨勢，例如周期性、聚類現象、離群組等。 初步假設檢驗與推斷： 在EDA階段，我們也會進行一些初步的假設檢驗，以驗證觀察到的模式是否具有統計學意義。本部分將介紹一些簡單但常用的推斷統計方法，例如T檢驗、卡方檢驗等，並強調理解p值和置信區間的含義，以及如何根據這些結果來指導後續的分析方嚮。 第四部分：麵嚮特定問題的分析方法——精益求精的決策工具 在對數據有瞭深入的理解後，我們就需要運用更專業的分析方法來迴答我們的研究問題。本部分將介紹一係列廣泛應用於不同領域的高級分析技術，但不會局限於某個特定的編程實現，而是側重於方法的原理、適用場景和解讀。 迴歸分析與預測建模： 瞭解一個變量如何影響另一個變量，或者對未來趨勢進行預測，是許多研究的終極目標。本部分將深入講解綫性迴歸、邏輯迴歸等基礎但強大的迴歸模型。我們將學習如何構建模型，如何解讀模型的係數，以及如何評估模型的預測能力。同時，我們也會觸及更復雜的迴歸模型，如多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，並討論它們在處理多重共綫性、防止過擬閤等方麵的優勢。 分類與聚類分析： 如何將數據中的樣本進行分組，或者預測一個樣本屬於哪個類彆？本部分將介紹常見的分類算法，如決策樹、支持嚮量機（SVM）以及樸素貝葉斯等，並講解它們的內在邏輯。同時，我們也將會探索聚類分析，例如K-Means聚類，如何無監督地發現數據中的自然分組，為進一步的探索提供依據。 時間序列分析基礎： 對於涉及時間順序的數據，如股票價格、氣候變化、疫情發展等，時間序列分析提供瞭強大的工具。本部分將介紹時間序列數據的基本概念，如趨勢、季節性、周期性，以及一些基礎的時間序列模型，如ARIMA模型。我們將學習如何識彆時間序列的模式，如何進行平穩性檢驗，以及如何利用這些模型進行短期預測。 數據降維與特徵選擇： 在處理高維數據時，如何有效地降低數據的維度，同時保留關鍵信息，是一個重要的問題。本部分將介紹主成分分析（PCA）等降維技術，以及各種特徵選擇的方法，幫助讀者構建更簡潔、更高效的模型。 第五部分：結果的呈現與交流——讓數據說話，而非淹沒 最終，再精妙的分析也需要被有效地傳達給他人。本部分將側重於如何清晰、準確、有說服力地呈現研究結果。 科學報告的撰寫： 我們將學習如何組織一份嚴謹的科學報告，包括引言、方法、結果、討論等部分。重點將放在如何清晰地描述分析過程，如何用圖錶和錶格有效地支持研究結論，以及如何以客觀的語言進行討論，指齣研究的局限性並提齣未來研究方嚮。 可視化報告與交互式展示： 除瞭傳統的報告形式，如何利用更具吸引力的方式來展示數據？本部分將介紹如何製作專業級的數據可視化報告，甚至探索交互式數據展示的可能性，讓觀眾能夠自主地探索數據，獲得更深入的理解。 批判性思維與結果解讀： 數據的呈現並非終點，理解數據的真實含義，避免過度解讀或誤讀，是研究者應有的素養。本部分將強調批判性思維的重要性，教會讀者如何審視自己的分析結果，如何識彆潛在的統計陷阱，以及如何將數據分析的結果與科學研究的實際背景相結閤，做齣有價值的判斷。 本書將通過豐富的案例研究，穿插不同學科的實際應用場景，讓讀者在解決實際問題的過程中，逐步掌握這些強大的數據分析工具和方法。我們不追求速成，而是緻力於為讀者打下堅實的基礎，培養獨立思考和解決復雜數據問題的能力。無論您是初涉科研的學子，還是經驗豐富的科研人員，本書都將為您提供一個清晰、係統、實用的指南，助您在數據的海洋中，找到真知，開拓前沿。

評分☆☆☆☆☆

《R語言入門與實踐》最讓我感到驚喜的是它對真實世界數據分析流程的還原和模擬。它並非僅僅孤立地講解R語言的各個函數和語法，而是將這些知識點融入到一係列有邏輯、有深度的案例研究中。我尤其喜歡其中關於數據爬取和網絡分析的章節。作者非常清晰地介紹瞭如何使用R語言來獲取互聯網上的數據，這在當今大數據時代是非常重要的技能。它詳細講解瞭R語言中常用的網頁抓取包，例如`rvest`，並通過實際的案例演示瞭如何解析HTML結構，提取我們所需的信息。這讓我意識到，R語言的應用遠不止於本地數據的處理，它還可以成為我們連接廣闊數字世界的橋梁。在數據可視化這部分，作者更是將理論與實踐完美結閤。它沒有僅僅停留在介紹各種圖錶類型，而是深入剖析瞭如何根據數據特徵和分析目的，選擇最閤適的圖錶來有效地傳達信息。書中對`ggplot2`的講解尤其深入，從基礎的圖層概念到高級的主題定製，都娓娓道來。我通過書中提供的示例，能夠輕鬆地創建齣符閤我需求的、具有專業水準的圖錶。這本書讓我深刻體會到，R語言不僅是統計分析的工具，更是強大而靈活的數據探索和洞察的平颱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐性真的做得非常到位，讓我受益匪淺。在我看來，許多技術書籍往往會過於強調理論，而忽略瞭實際操作的指導。《R語言入門與實踐》卻恰恰相反，它用大量的篇幅來展示R語言在實際工作場景中的應用。我最喜歡的部分是關於數據挖掘和機器學習入門的內容。作者並沒有將這些高深的理論嚇倒讀者，而是通過非常貼近實際問題的例子，來解釋這些概念是如何在R語言中實現的。例如，在講解分類算法時，書中通過一個實際的客戶流失預測案例，一步步演示瞭如何準備數據、選擇閤適的算法（如邏輯迴歸、決策樹），以及如何評估模型的性能。這讓我能夠清晰地看到，R語言是如何幫助我們從復雜的數據中挖掘有價值的模式和信息。而且，書中提供的代碼示例都非常詳細，注釋也很到位，我能夠輕鬆地將這些代碼復製到自己的環境中運行，並嘗試著去修改和擴展。這不僅僅是學習知識，更是一種能力的培養。這本書讓我體會到瞭R語言的強大之處，它不僅僅是一個編程語言，更是一個解決實際問題、驅動業務增長的有力工具。我感覺自己已經掌握瞭將R語言應用到實際數據分析項目中的關鍵技能。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，《R語言入門與實踐》這本書在內容深度和廣度上都給我留下瞭深刻的印象，尤其是在數據可視化和統計建模方麵。在學習數據可視化這部分時，我被書中介紹的ggplot2包所深深吸引。它打破瞭我之前對圖錶製作“繁瑣且不靈活”的刻闆印象。作者通過大量的圖錶實例，展示瞭如何利用ggplot2構建齣既美觀又信息量豐富的圖形，從簡單的散點圖、摺綫圖，到復雜的箱綫圖、熱力圖，甚至是多層疊加的復雜圖形，都講解得清晰易懂。最令我贊賞的是，書中不僅僅停留在“如何畫圖”，而是深入講解瞭圖形背後的邏輯和設計原則，比如如何選擇閤適的圖錶類型來錶達不同的數據關係，如何通過顔色、形狀、大小等視覺元素來增強圖錶的可讀性和傳達效率。這讓我明白，好的數據可視化不僅僅是技術活，更是藝術和科學的結閤。而在統計建模的部分，作者巧妙地避開瞭過於抽象的數學推導，而是側重於R語言在實際統計分析中的應用。例如，在講解綫性迴歸時，書中通過實際的案例，演示瞭如何使用R語言構建和解釋迴歸模型，如何進行模型診斷和評估。這種以應用為導嚮的講解方式，讓我能夠快速地將所學知識應用到實際的數據分析任務中，解決我工作中遇到的具體問題，而不是僅僅停留在理論的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本《R語言入門與實踐》給我帶來瞭太多驚喜，完全超齣瞭我最初的預期。作為一名對數據分析領域充滿好奇但又毫無基礎的初學者，我曾擔心會因為枯燥的理論和復雜的代碼而望而卻步。然而，這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。它以一種極其生動形象的方式，將R語言的核心概念和實用技巧娓娓道來。書中並沒有一上來就拋齣一堆晦澀難懂的命令，而是從最基本的數據類型、變量的創建和操作開始，循序漸進地引導讀者建立起對R語言的初步認識。讓我印象深刻的是，作者非常注重實際應用，每一章都緊密結閤瞭實際數據分析的場景，通過解決一個個具體的問題，來教授相關的R語言知識。例如，在講解數據清洗時，它沒有僅僅停留在講解函數的用法，而是通過一個模擬的真實數據集，演示瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行數據閤並和重塑。這種“問題驅動”的學習方式，讓我在解決問題的過程中，不知不覺地掌握瞭R語言的強大功能。更重要的是，書中提供的每一個代碼示例都經過瞭精心的設計和測試，簡潔明瞭，並且帶有詳細的注釋，即使是新手也能輕鬆理解和運行。讀完第一部分，我就感覺自己仿佛已經踏入瞭數據分析的大門，對後續的學習充滿瞭信心和期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計和語言風格也是我非常喜歡的部分。它不像很多技術類書籍那樣，充斥著冰冷的術語和程式化的錶達，而是充滿瞭人性化的關懷和指導。作者在寫作時，仿佛是一位經驗豐富的導師，始終站在讀者的角度思考，預判我們可能會遇到的睏惑，並提前給予解答。例如，在介紹某些相對復雜的R函數或包時，作者會先鋪墊背景知識，解釋這個函數或包齣現的必要性，以及它能解決什麼樣的問題，然後再詳細講解其用法和參數。這種“由易到難，由錶及裏”的講解方式，極大地降低瞭學習的門檻。另外，書中穿插的一些“小貼士”和“注意事項”，也顯得非常貼心。這些內容往往能幫助我們避免一些常見的錯誤，或者提供更高效的解決方案，讓我們少走彎路。我尤其喜歡書中對於錯誤排查的指導，當我們在運行代碼時遇到錯誤，這本書會提供一些通用的排查思路和常用的調試技巧，這對於新手來說是無價的。而且，整本書的排版也非常舒適，代碼塊清晰，圖錶精美，閱讀起來一點也不費力。總而言之，這本書不僅是一本技術手冊，更像是一位循循善誘的良師益友，陪伴我一起探索R語言的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

還可以，挺好的，簡單易懂

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，圖靈的計算機書籍，還是很不錯的

評分☆☆☆☆☆

入門非常好的一本書，結構清晰，案例逐層深入，邊學邊用！

評分☆☆☆☆☆

不錯正品

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，值得一看，書不錯，天天學習。

評分☆☆☆☆☆

初學教材，讀後再評。

評分☆☆☆☆☆

O'Reilly齣品，必是精品，為下一段時間做準備

評分☆☆☆☆☆

挺好的講的很細

評分☆☆☆☆☆

還沒看 這個係列應該都不錯