《R语言编程指南》配套资源

编辑推荐

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，你能够更深入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。我们从 R 的基础开始讲起，然后深入学习编程技术和范例，以便帮助你编写出高品质的 R 代码。更进一步，在学习如何执行一些常见任务（包括数据分析、数据库、网页爬虫、高性能计算和文档编辑）时，我们将快速、深入地了解 R 的行为。学完本书之后，你将成为一名擅长使用正确技术解决问题的、自信的 R 程序员。通过阅读本书，你将能够：-探索 R 的基本功能，熟悉常用的数据结构；-在R中，使用统计学、数据挖掘和可视化、根查找和zui优化的基本函数来处理数据；-了解 R 的计算模式、环境和元编程技术；-掌握 R 中的面向对象编程；-访问 SQLite 等关系型数据库和MongoDB 等非关系型数据库；-了解 Rcpp 等高性能计算技术；-使用网页爬虫技术提取信息；-创建 R Markdown，使用 Shiny 创建交互式应用程序，使用DiagramR或者ggvis扩展包创建交互式图表等。

内容简介

R 是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，它提供了丰富多样的统计功能和强大的数据分析功能。随着数据科学的快速发展，R已经成为数据分析领域非常流行的语言。本书通过15章内容，向读者全面讲解了R的基础知识和编程技巧。本书不仅介绍了R的安装、基本对象、工作空间管理、基本表达式、基本对象操作、字符串的使用等基础内容，还对数据处理、R的内部机制、元编程、面向对象编程、数据库操作、数据操作进行了讲解，同时也涉及高性能计算、网页爬虫和效率提升等重要主题。本书面向数据领域的从业人员，尤其适合想要通过学习R编程及相关工具提升数据处理效率的读者阅读，也适合计算机或统计相关专业的学生参考使用。通过阅读本书，读者将全面掌握R的相关特性及其在数据处理和分析方面的应用，极大地提升自己的专业技能。

作者简介

任坤，在量化交易中使用R以及C 和C#已有近4年的时间，他一直致力于开发有用的但社区尚未提供的R包（每天工作8～10小时）。他为其他作者开发的扩展包做出过很多贡献，指出其中存在的问题并给出改进建议。他也是中国R语言大会的重要嘉宾，在R 会议上做过多次演讲。在众多社交媒体中，任坤也受到了广泛关注。此外，他对很多项目都做出了很大贡献，从其GitHub账户可见一斑：https://github.com/renkun-kenhttps://cn.linkedin.com/in/kun-ren-76027530https://renkun.mehttps://renkun.me/formattablehttps://renkun.me/pipeRhttps://renkun.me/rlist

目录

• 第1章　快速入门1
• 1.1　R简介1
• 1.1.1　编程语言2
• 1.1.2　计算环境2
• 1.1.3　社区2
• 1.1.4　生态系统3
• 1.2　对R的需求3
• 1.3　R的安装5
• 1.4　RStudio7
• 1.4.1　RStudio的用户界面8
• 1.4.2　RStudio服务器13
• 1.5　入门示例13
• 1.6　小结15
• 第2章　基本对象16
• 2.1　向量17
• 2.1.1　数值向量17
• 2.1.2　逻辑向量19
• 2.1.3　字符向量20
• 2.1.4　构建向量子集21
• 2.1.5　命名向量24
• 2.1.6　提取向量元素26
• 2.1.7　识别向量类型27
• 2.1.8　转换向量类型27
• 2.1.9　数值向量的算术运算符29
• 2.2　矩阵30
• 2.2.1　创建一个矩阵30
• 2.2.2　为行和列命名31
• 2.2.3　构建矩阵子集31
• 2.2.4　矩阵运算符的使用33
• 2.3　数组34
• 2.3.1　创建一个数组35
• 2.3.2　构建数组子集36
• 2.4　列表37
• 2.4.1　创建一个列表37
• 2.4.2　从列表中提取元素38
• 2.4.3　构建列表子集39
• 2.4.4　命名列表40
• 2.4.5　赋值40
• 2.4.6　其他函数42
• 2.5　数据框43
• 2.5.1　创建一个数据框43
• 2.5.2　对行和列命名44
• 2.5.3　构建数据框子集45
• 2.5.4　赋值49
• 2.5.5　因子50
• 2.5.6　数据框中的实用函数52
• 2.5.7　在硬盘上读写数据53
• 2.6　函数54
• 2.6.1　创建函数54
• 2.6.2　调用函数55
• 2.6.3　动态类型55
• 2.6.4　泛化函数56
• 2.6.5　函数参数的默认值58
• 2.7　小结59
• 第3章　工作空间管理60
• 3.1　R的工作目录60
• 3.1.1　在RStudio中创建R项目61
• 3.1.2　绝对路径和相对路径的比较62
• 3.1.3　管理项目文件63
• 3.2　检查工作环境64
• 3.2.1　检查现有符号65
• 3.2.2　查看对象结构66
• 3.2.3　删除符号69
• 3.3　修改全局选项70
• 3.3.1　修改输出位数70
• 3.3.2　修改警告级别72
• 3.4　管理扩展包库73
• 3.4.1　认识扩展包74
• 3.4.2　从CRAN中安装包75
• 3.4.3　从CRAN中更新包76
• 3.4.4　从在线库中安装包76
• 3.4.5　使用包中的函数77
• 3.4.6　屏蔽和同名冲突81
• 3.4.7　检查是否已安装扩展包82
• 3.5　小结83
• 第4章　基本表达式84
• 4.1　赋值表达式84
• 4.1.1　其他赋值操作符85
• 4.1.2　使用带反引号的非标准名称88
• 4.2　条件表达式91
• 4.2.1　使用if语句91
• 4.2.2　使用if表达式95
• 4.2.3　在if条件句中使用向量98
• 4.2.4　使用向量化的if：ifelse100
• 4.2.5　使用switch对值进行分支101
• 4.3　循环表达式102
• 4.3.1　使用for循环103
• 4.3.2　使用while循环109
• 4.4　小结110
• 第5章　基本对象操作111
• 5.1　使用原函数111
• 5.1.1　检查对象类型112
• 5.1.2　识别数据维度116
• 5.2　使用逻辑函数120
• 5.2.1　逻辑运算符120
• 5.2.2　逻辑函数122
• 5.2.3　处理缺失值125
• 5.2.4　逻辑强制转换127
• 5.3　使用数学函数127
• 5.3.1　基础函数127
• 5.3.2　取整函数129
• 5.3.3　三角函数129
• 5.3.4　双曲函数130
• 5.3.5　最值函数131
• 5.4　应用数值方法134
• 5.4.1　根查找134
• 5.4.2　微积分137
• 5.5　使用统计函数139
• 5.5.1　从向量中抽样139
• 5.5.2　应用随机分布140
• 5.5.3　计算描述性统计量142
• 5.6　使用apply函数族146
• 5.6.1　lapply147
• 5.6.2　sapply148
• 5.6.3　vapply149
• 5.6.4　mapply150
• 5.6.5　apply151
• 5.7　小结152
• 第6章　字符串的使用153
• 6.1　字符串入门153
• 6.1.1　打印文本153
• 6.1.2　连接字符串157
• 6.1.3　转换文本158
• 6.1.4　格式化文本163
• 6.2　格式化日期/时间165
• 6.2.1　将文本解析为日期/时间166
• 6.2.2　格式化日期/时间为字符串169
• 6.3　使用正则表达式171
• 6.3.1　寻找字符串模式172
• 6.3.2　使用分组提取数据174
• 6.3.3　以自定义的方式读取数据176
• 6.4　小结177
• 第7章　数据处理178
• 7.1　读写数据178
• 7.1.1　读写文件中的文本格式数据178
• 7.1.2　读写Excel工作表183
• 7.1.3　读写原生数据文件185
• 7.1.4　加载内置数据集188
• 7.2　数据可视化191
• 7.2.1　创建散点图191
• 7.2.2　创建折线图197
• 7.2.3　创建柱状图201
• 7.2.4　创建饼状图203
• 7.2.5　创建直方图和密度图203
• 7.2.6　创建箱线图206
• 7.3　数据分析207
• 7.3.1　拟合线性模型207
• 7.3.2　拟合回归树212
• 7.4　小结215
• 第8章　R的内部机制216
• 8.1　惰性求值216
• 8.2　复制—修改机制221
• 8.3　词法作用域227
• 8.4　环境的工作方式232
• 8.4.1　环境对象232
• 8.4.2　创建并链接环境233
• 8.4.3　链接环境235
• 8.4.4　与函数相关的环境240
• 8.5　小结243
• 第9章　元编程244
• 9.1　函数式编程244
• 9.1.1　创建和使用闭包244
• 9.1.2　使用高阶函数249
• 9.2　基于语言的计算255
• 9.2.1　捕获和修改表达式256
• 9.2.2　执行表达式263
• 9.2.3　非标准计算267
• 9.3　小结273
• 第10章　面向对象编程274
• 10.1　面向对象编程简介274
• 10.1.1　类和方法275
• 10.1.2　继承275
• 10.2　S3对象276
• 10.2.1　泛型函数和方法分派276
• 10.2.2　内置类和方法279
• 10.2.3　为现有类定义泛型函数287
• 10.2.4　定义新类并创建对象288
• 10.3　S4对象系统300
• 10.3.1　定义S4类300
• 10.3.2　S4继承306
• 10.3.3　定义S4泛型函数307
• 10.3.4　多重分派309
• 10.4　引用类（RC）312
• 10.5　R6314
• 10.6　小结317
• 第11章　数据库操作319
• 11.1　操作关系型数据库319
• 11.1.1　创建一个SQLite数据库320
• 11.1.2　访问表和表中字段323
• 11.1.3　用SQL对关系型数据库进行查询325
• 11.1.4　分块提取查询结果335
• 11.1.5　出于一致性考虑的事务操作336
• 11.1.6　将多个文件的数据存入一个数据库342
• 11.2　操作非关系型数据库345
• 11.2.1　MongoDB操作346
• 11.2.2　使用Redis362
• 11.3　小结368
• 第12章　数据操作369
• 12.1　使用内置函数操作数据框369
• 12.1.1　使用内置函数操作数据框370
• 12.1.2　使用reshape2重塑数据框378
• 12.2　通过sqldf包使用SQL查询数据框383
• 12.3　使用data.table包操作数据387
• 12.3.1　使用键获取行394
• 12.3.2　对数据分组汇总396
• 12.3.3　重塑data.table399
• 12.3.4　使用原地设置函数401
• 12.3.5　data.table中的动态作用域403
• 12.4　使用dplyr管道操作处理数据框408
• 12.5　使用rlist包处理嵌套数据结构416
• 12.6　小结421
• 第13章　高性能计算423
• 13.1　理解代码性能问题423
• 13.2　代码的性能分析432
• 13.2.1　用Rprof进行性能分析432
• 13.2.2　用profvis进行性能分析436
• 13.2.3　理解代码为什么会慢438
• 13.3　提高代码性能440
• 13.3.1　使用内置函数440
• 13.3.2　使用向量化443
• 13.3.3　使用字节码编译器445
• 13.3.4　使用由Intel MKL支持的R447
• 13.3.5　使用并行计算447
• 13.3.6　使用Rcpp457
• 13.4　小结465
• 第14章　网页爬虫467
• 14.1　查阅网页内容467
• 14.2　使用CSS选择器从网页中提取数据473
• 14.3　使用XPath选择器476
• 14.4　分析HTML代码并提取数据481
• 14.5　小结489
• 第15章　效率提升491
• 15.1　编写R Markdown文档491
• 15.1.1　了解markdown491
• 15.1.2　将R整合到markdown中497
• 15.1.3　嵌入表格和图表499
• 15.2　创建交互式应用程序506
• 15.2.1　创建shiny应用程序507
• 15.2.2　使用shinydashboard511
• 15.3　小结515
• 附录　术语表516