• R语言——迈向大数据之路
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R语言——迈向大数据之路

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作者洪锦魁、蔡桂宏 著

出版社清华大学出版社

出版时间2016-05

版次1

装帧平装

货号603 12-16

上书时间2024-12-17

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 洪锦魁、蔡桂宏 著
  • 出版社 清华大学出版社
  • 出版时间 2016-05
  • 版次 1
  • ISBN 9787302430056
  • 定价 69.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 484页
  • 字数 654千字
【内容简介】

  DOS时代用汇编语言,Windows时代倡导Windows编程,Internet时代是HTML的天下,进入大数据时代,R语言必须掌握!本书作者作为一名历经四个时代的老程序员,深知学习编程的痛苦与欢乐,结合多年的开发经验完成此书。本书将从无到有地教读者R语言的使用,同时学习本书并不需要统计学基础,在学习编程的过程中,就掌握了一些必要的统计知识。本书完整讲解了几乎所有R语言语法与使用技巧,通过丰富的程序案例讲解,让你事半功倍。

【作者简介】

  两位作者均获得大数据国际认证

【目录】

  Chapter01基本概念

  1-1BigData的起源2

  1-2R语言之美2

  1-3R语言的起源2

  1-4R的运行环境5

  1-5R的扩展5

  1-6本书的学习目标5

  本章习题6

  Chapter02第一次使用R

  2-1第一次启动R8

  2-1-1在MacOS下启动R8

  2-1-2在MacOS下启动RStudio8

  2-1-3在Windows环境中启动R和RStudio9

  2-2认识RStudio环境10

  2-3第一次使用R12

  2-4R语言的对象设定15

  2-5Workspace窗口16

  2-6结束RStudio18

  2-7保存工作成果19

  2-7-1使用save()函数保存工作成果19

  2-7-2使用saveimage()函数保存Workspace20

  2-7-3下载之前保存的工作20

  2-8历史记录21

  2-9程序注释22

  本章习题24

  Chapter03R的基本数学运算

  3-1对象命名原则28

  3-2基本数学运算28

  4

  R语言——迈向大数据之路

  3-2-1四则运算28

  3-2-2余数和整除29

  3-2-3次方或平方根29

  3-2-4绝对值30

  3-2-5exp()与对数30

  3-2-6科学符号e31

  3-2-7圆周率与三角函数32

  3-2-8四舍五入函数32

  3-2-9近似函数33

  3-2-10阶乘34

  3-3R语言控制运算的优先级34

  3-4无限大Infinity35

  3-5NotaNumber(NaN)36

  3-6NotAvailable(NA)37

  本章习题39

  Chapter04向量对象运算

  4-1数值型的向量对象44

  4-1-1建立规则型的数值向量对象应使用序列符号44

  4-1-2简单向量对象的运算45

  4-1-3建立向量对象函数seq()46

  4-1-4连接向量对象函数c()47

  4-1-5重复向量对象函数rep()48

  4-1-6numeric()函数48

  4-1-7程序语句跨行的处理49

  4-2常见向量对象的数学运算函数50

  4-3考虑Inf、-Inf、NA的向量运算53

  4-4R语言的字符串数据的属性54

  4-5探索对象的属性55

  4-5-1探索对象元素的属性55

  4-5-2探索对象的结构56

  4-5-3探索对象的数据类型57

  4-6向量对象元素的存取57

  4-6-1使用索引取得向量对象的元素57

  4-6-2使用负索引挖掘向量对象内的部分元素58

  5

  目录

  4-6-3修改向量对象元素值59

  4-6-4认识系统内建的数据集letters和LETTERS60

  4-7逻辑向量(LogicalVector)61

  4-7-1基本应用61

  4-7-2对Inf、-Inf和缺失值NA的处理63

  4-7-3多组逻辑表达式的应用64

  4-7-4NOT表达式65

  4-7-5逻辑值TRUE和FALSE的运算65

  4-8不同长度向量对象相乘的应用66

  4-9向量对象的元素名称67

  4-9-1建立简单含元素名称的向量对象67

  4-9-2names()函数67

  4-9-3使用系统内建的数据集islands68

  本章习题71

  Chapter05处理矩阵与更高维数据

  5-1矩阵Matrix78

  5-1-1建立矩阵78

  5-1-2认识矩阵的属性79

  5-1-3将向量组成矩阵81

  5-2取得矩阵元素的值82

  5-2-1矩阵元素的取得82

  5-2-2使用负索引取得矩阵元素83

  5-3修改矩阵的元素值84

  5-4降低矩阵的维度86

  5-5矩阵的行名和列名87

  5-5-1取得和修改矩阵对象的行名和列名88

  5-5-2dimnames()函数89

  5-6将行名或列名作为索引90

  5-7矩阵的运算91

  5-7-1矩阵与一般常数的四则运算91

  5-7-2行(Row)和列(Column)的运算93

  5-7-3转置矩阵94

  5-7-4%*%矩阵相乘94

  5-7-5diag()95

  6

  R语言——迈向大数据之路

  5-7-6solve()96

  5-7-7det()97

  5-8三维或高维数组97

  5-8-1建立三维数组97

  5-8-2identical()函数98

  5-8-3取得三维数组的元素98

  5-9再谈class()函数99

  本章习题101

  Chapter06因子Factor

  6-1使用factor()或asfactor()函数建立因子108

  6-2指定缺失的Levels值109

  6-3labels参数109

  6-4因子的转换110

  6-5数值型因子在转换时常见的错误110

  6-6再看levels参数111

  6-7有序因子(OrderedFactor)112

  6-8table()函数113

  6-9认识系统内建的数据集114

  本章习题116

  Chapter07数据框DataFrame

  7-1认识数据框120

  7-1-1建立第一个数据框120

  7-1-2验证与设置数据框的列名和行名121

  7-2认识数据框的结构121

  7-3取得数据框的内容122

  7-3-1一般取得122

  7-3-2特殊字符$123

  7-3-3再看取得的数据123

  7-4使用rbind()函数增加数据框的行数据124

  7-5使用cbind()函数增加数据框的列数据125

  7-5-1使用$符号126

  7-5-2一次加多个列数据126

  7-6再谈转置函数t()127

  本章习题128

  7

  目录

  Chapter08串行List

  8-1建立串行134

  8-1-1建立串行对象——对象元素不含名称134

  8-1-2建立串行对象——对象元素含名称134

  8-1-3处理串行内对象元素的名称135

  8-1-4获得串行的对象元素个数136

  8-2获得串行内对象的元素内容136

  8-2-1使用“$”符号取得串行内对象的元素内容136

  8-2-2使用“[[]]”符号取得串行内对象的元素内容137

  8-2-3串行内对象的名称也可当索引值137

  8-2-4使用“[]”符号取得串行内对象的元素内容138

  8-3编辑串行内对象的元素值139

  8-3-1修改串行元素的内容139

  8-3-2为串行增加更多元素141

  8-3-3删除串行内的元素144

  8-4串行合并145

  8-5解析串行的内容结构146

  本章习题148

  Chapter09进阶字符串的处理

  9-1语句的分割154

  9-2修改字符串的大小写154

  9-3unique()函数的使用155

  9-4字符串的连接155

  9-4-1使用paste()函数常见的失败实例1155

  9-4-2使用paste()函数常见的失败实例2156

  9-4-3字符串的成功连接与collapse参数156

  9-4-4再谈paste()函数157

  9-4-5扑克牌向量有趣的应用158

  9-5字符串数据的排序158

  9-6搜索字符串的内容159

  9-6-1使用索引值搜索160

  9-6-2使用grep()函数搜索160

  9-7字符串内容的更改161

  9-8正则表达式(RegularExpression)162

  8

  R语言——迈向大数据之路

  9-8-1搜索具有可选择性162

  9-8-2搜索分类字符串163

  9-8-3搜索部分字符可重复的字符串163

  本章习题164

  Chapter10日期和时间的处理

  10-1日期的设置与使用170

  10-1-1asDate()函数170

  10-1-2weekdays()函数170

  10-1-3months()函数171

  10-1-4quarters()函数171

  10-1-5Syslocaleconv()函数171

  10-1-6SysDate()函数172

  10-1-7再谈seq()函数172

  10-1-8使用不同格式表示日期173

  10-2时间的设置与使用173

  10-2-1Systime()函数174

  10-2-2asPOSIXct()函数174

  10-2-3时间也是可以作比较的175

  10-2-4seq()函数与时间175

  10-2-5asPOSIXlt()函数175

  10-3时间序列177

  本章习题180

  Chapter11编写自己的函数

  11-1正式编写程序184

  11-2函数的基本组成184

  11-3设计第一个函数185

  11-4函数也是一个对象186

  11-5程序代码的简化187

  11-6return()的功能188

  11-7省略函数的大括号189

  11-8传递多个函数参数的应用190

  11-8-1设计可传递两个参数的函数190

  11-8-2函数参数的默认值191

  9

  目录

  11-8-33点参数“”的使用192

  11-9函数也可以作为参数194

  11-9-1正式实例应用194

  11-9-2以函数的程序代码作为参数传送195

  11-10局部变量和全局变量195

  11-11通用函数(GenericFunction)196

  11-11-1认识通用函数print()197

  11-11-2通用函数的默认函数198

  11-12设计第一个通用函数198

  11-12-1优化转换百分比函数199

  11-12-2设计通用函数的默认函数200

  本章习题202

  Chapter12程序的流程控制

  12-1if语句208

  12-1-1if语句的基本操作208

  12-1-2if…else语句210

  12-1-3if语句也可有返回值212

  12-1-4if…elseif…elseif…else213

  12-1-5嵌套式if语句214

  12-2递归式函数的设计215

  12-3向量化的逻辑表达式217

  12-3-1处理向量数据时if…else产生的错误217

  12-3-2ifelse()函数217

  12-4switch语句219

  12-5for循环221

  12-6while循环224

  12-7repeat循环225

  12-8再谈break语句226

  12-9next语句227

  本章习题228

  Chapter13认识apply家族

  13-1apply()函数234

  13-2sapply()函数236

  13-3lapply()函数238

  10

  R语言——迈向大数据之路

  13-4tapply()函数238

  13-5iris鸢尾花数据集240

  本章习题242

  Chapter14输入与输出

  14-1认识文件夹248

  14-1-1getwd()函数248

  14-1-2setwd()函数248

  14-1-3filepath()函数248

  14-1-4dir()函数248

  14-1-5listfiles()函数249

  14-1-6fileexist()函数250

  14-1-7filerename()函数250

  14-1-8filecreate()函数250

  14-1-9filecopy()函数250

  14-1-10fileremove()函数251

  14-2数据输出cat()函数251

  14-3读取数据scan()函数253

  14-4输出数据write()函数256

  14-5数据的输入257

  14-5-1读取剪贴板数据257

  14-5-2读取剪贴板数据readtable()函数258

  14-5-3读取Excel文件数据259

  14-5-4认识CSV文件以及如何读取Excel文件数据260

  14-5-5认识delim文件以及如何读取Excel文件数据262

  14-6数据的输出263

  14-6-1writeClipboard()函数263

  14-6-2writetable()函数264

  14-7处理其他数据265

  本章习题272

  Chapter15数据分析与处理

  15-1复习数据类型276

  15-2随机抽样276

  15-2-1将随机抽样应用于扑克牌277

  11

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