R语言
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作者洪锦魁、蔡桂宏
出版社清华大学出版社有限公司
ISBN9787302430056
出版时间2016-05
装帧其他
开本其他
定价69元
货号1201302069
上书时间2024-08-09
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作者简介
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目录
Chapter 01 基本概念
1-1 Big Data 的起源 2
1-2 R 语言之美 2
1-3 R 语言的起源 2
1-4 R 的运行环境 5
1-5 R 的扩展 5
1-6 本书的学习目标 5
本章习题 6
Chapter 02 次使用 R
2-1 次启动 R 8
2-1-1 在 Mac OS 下启动 R 8
2-1-2 在 Mac OS 下启动 RStudio 8
2-1-3 在 Windows 环境中启动 R 和 RStudio 9
2-2 认识 RStudio 环境 10
2-3 次使用 R 12
2-4 R 语言的对象设定 15
2-5 Workspace 窗口 16
2-6 结束 RStudio 18
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 Workspace 20
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
Chapter 03 R 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
3-2-5 exp（）与对数 30
3-2-6 科学符号 e 31
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
3-3 R 语言控制运算的优先级34
3-4 无限大 Infinity 35
3-5 Not a Number（NaN） 36
3-6 Not Available（NA） 37
本章习题 39
Chapter 04 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
4-1-6 numeric（）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
4-4 R 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 LETTERS 60
4-7 逻辑向量（Logical Vector） 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
4-7-4 NOT 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
4-9-2 names（）函数 67
4-9-3 使用系统内建的数据集 islands 68
本章习题 71
Chapter 05 处理矩阵与更高维数据
5-1 矩阵 Matrix 78
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
5-5-2 dimnames（）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
5-7-5 diag（） 95
6
R 语言——迈向大数据之路
5-7-6 solve（） 96
5-7-7 det（） 97
5-8 三维或高维数组 97
5-8-1 建立三维数组 97
5-8-2 identical（）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
Chapter 06 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
6-3 labels 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（Ordered Factor） 112
6-8 table（）函数 113
6-9 认识系统内建的数据集 114
本章习题 116
Chapter 07 数据框 Data Frame
7-1 认识数据框 120
7-1-1 建立个数据框 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
Chapter 08 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
Chapter 09 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
9-3 unique（）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 1 155
9-4-2 使用 paste（）函数常见的失败实例 2 156
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（Regular Expression） 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
Chapter 10 日期和时间的处理
10-1 日期的设置与使用 170
10-1-1 asDate（）函数 170
10-1-2 weekdays（）函数 170
10-1-3 months（）函数 171
10-1-4 quarters（）函数 171
10-1-5 Syslocaleconv（）函数 171
10-1-6 SysDate（）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
10-2-1 Systime（）函数 174
10-2-2 asPOSIXct（）函数 174
10-2-3 时间也是可以作比较的 175
10-2-4 seq（）函数与时间 175
10-2-5 asPOSIXlt（）函数 175
10-3 时间序列 177
本章习题 180
Chapter 11 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
11-6 return（）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
11-8-3 3 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（Generic Function）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
Chapter 12 程序的流程控制
12-1 if 语句 208
12-1-1 if 语句的基本操作 208
12-1-2 if … else 语句 210
12-1-3 if 语句也可有返回值 212
12-1-4 if … else if … else if …else 213
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
12-3-2 ifelse（）函数 217
12-4 switch 语句 219
12-5 for 循环 221
12-6 while 循环 224
12-7 repeat 循环 225
12-8 再谈 break 语句 226
12-9 next 语句 227
本章习题 228
Chapter 13 认识 apply 家族
13-1 apply（）函数 234
13-2 sapply（）函数 236
13-3 lapply（）函数 238
10
R 语言——迈向大数据之路
13-4 tapply（）函数 238
13-5 iris 鸢尾花数据集 240
本章习题 242
Chapter 14 输入与输出
14-1 认识文件夹 248
14-1-1 getwd（）函数 248
14-1-2 setwd（）函数 248
14-1-3 filepath（）函数 248
14-1-4 dir（）函数 248
14-1-5 listfiles（）函数 249
14-1-6 fileexist（）函数 250
14-1-7 filerename（）函数 250
14-1-8 filecreate（）函数 250
14-1-9 filecopy（）函数 250
14-1-10 fileremove（）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
14-6-1 writeClipboard（）函数 263
14-6-2 writetable（）函数 264
14-7 处理其他数据 265
本章习题 272
Chapter 15 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
目录
15-2-2 种子值 277
15-2-3 模拟骰子 279
15-2-4 比重的设置 279
15-3 再谈向量数据的抽取并以 islands 为实例 280
15-4 数据框数据的抽取——对重复值的处理 282
15-4-1 重复值的搜索 284
15-4-2 which（）函数 285
15-4-3 抽取数据时去除重复值 285
15-5 数据框数据的抽取——对 NA 值的处理 287
15-5-1 抽取数据时去除含 NA 值的行数据 287
15-5-2 naomit（）函数 288
15-6 数据框的字段运算 289
15-6-1 基本数据框的字段运算 289
15-6-2 with（）函数 290
15-6-3 identical（）函数 290
15-6-4 将字段运算结果存入新的字段 290
15-6-5 within（）函数 291
15-7 数据的分割 291
15-7-1 cut（）函数 292
15-7-2 分割数据时直接使用 labels 设定名称 292
15-7-3 了解每一人口数分类有多少州 293
15-8 数据的合并 293
15-8-1 之前的准备工作 294
15-8-2 merge（）函数使用于交集合并的情况 295
15-8-3 merge（）函数使用于并集合并的情况 296
15-8-4 merge（）函数参数“allx = TRUE” 296
15-8-5 merge（）函数参数“ally = TRUE” 297
15-8-6 match（）函数 297
15-8-7 %in% 298
15-8-8 match（）函数结果的调整 299
15-9 数据的排序 299
15-9-1 之前的准备工作 299
15-9-2 向量的排序 300
15-9-3 order（）函数 301
15-9-4 数据框的排序 301
12
R 语言——迈向大数据之路
15-9-5 排序时增加次要键值的排序 302
15-9-6 混合排序与 xtfrm（）函数 304
15-10 系统内建数据集 mtcars 305
15-11 aggregate（）函数 307
15-11-1 基本使用 307
15-11-2 公式符号 Formula Notation 307
15-12 建立与认识数据表格 308
15-12-1 认识长格式数据与宽格式数据 309
15-12-2 reshapes2 扩展包 309
15-12-3 将宽格式数据转成长格式数据 melt（）函数 310
15-12-4 将长格式数据转成宽格式数据 dcast（）函数 312
本章习题 315
Chapter 16 数据汇总与简单图表制作
16-1 之前的准备工作 320
16-1-1 下载 MASS 扩展包与 crabs 对象 320
16-1-2 准备与调整系统内建 state 相关对象 320
16-1-3 准备 mtcars 对象 322
16-2 了解数据的唯一值 322
16-3 基础统计知识与 R 语言 323
16-3-1 数据的集中趋势 323
16-3-2 数据的离散程度 325
16-3-3 数据的统计 328
16-4 使用基本图表认识数据 331
16-4-1 绘制直方图 331
16-4-2 绘制密度图 334
16-4-3 在直方图内绘制密度图 336
16-5 认识数据汇总函数 summary（） 337
16-6 绘制箱形图 338
16-7 数据的相关性分析 341
16-7-1 iris 对象数据的相关性分析 341
16-7-2 stateUSA 对象数据的相关性分析 343
16-7-3 crabs 对象数据的相关性分析 344
16-8 使用表格进行数据分析 345
16-8-1 简单的表格分析与使用 345
16-8-2 从无到有建立一个表格数据 345
13
目录
16-8-3 分别将矩阵与表格转成数据框 347
16-8-4 边际总和 347
16-8-5 计算数据的占比 348
16-8-6 计算行与列的数据占比 349
本章习题 350
Chapter 17 正态分布
17-1 用直方图检验 crabs 对象 356
17-2 用直方图检验 beaver2 对象 357
17-3 用 QQ 图检验数据是否服从正态分布 359
17-4 shapirotest（）函数 361
本章习题 363
Chapter 18 数据分析——统计绘图
18-1 分类数据的图形描述 368
18-1-1 条形图与 barplot（）函数 368
18-1-2 圆饼图与 pie（）函数 371
18-2 量化数据的图形描述 372
18-2-1 点图与 dotchart（）函数 373
18-2-2 绘图函数 plot（） 376
18-3 在一个页面内绘制多张图表的应用 391
18-4 将数据图存盘 393
18-5 新建窗口 395
本章习题 397
Chapter 19 再谈 R 的绘图功能
19-1 绘图的基本设置 404
19-1-1 绘图设备 404
19-1-2 绘图设置 407
19-1-3 layout（）函数的设置 418
19-2 不错绘图 421
19-2-1 曲线绘图 curve（） 421
19-2-2 绘图函数 coplot（） 423
19-2-3 3D 绘图函数 426
19-3 低级绘图——附加图形于已绘制完成的图形 429
19-3-1 points（）函数与 text（）函数 429
14
R 语言——迈向大数据之路
19-3-2 lines（）、arrows（）与 segments（）函数 432
19-3-3 ploygon（）函数绘制多边形 434
19-3-4 abline（）直线、legend（）图例、title（）抬头与 axis（） 438
19-4 交互式绘图 443
本章习题 446
Appendix A 下载和安装 R
A-1 下载 R 语言 456
A-2 下载 RStudio 458
Appendix B 使用 R 的补充说明
B-1 获得系统内建的数据集 460
B-2 看到陌生的函数 461
B-3 看到陌生的对象 461
B-4 认识 CRAN 463
B-5 搜索扩展包 463
B-6 安装与加载扩展包 464
B-7 阅读扩展包的内容 465
B-8 更新扩展包 466
B-9 搜索系统目前的扩展包 466
B-10 卸载扩展包 467
B-11 R-Forge 467
Appendix C 本书习题答案
Appendix D 函数索引表
内容摘要
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。
主编推荐
真正的好书来自真正的行家，作为靠前非常不错的R语言认证体系的获得者，作者是很早一批接触并迷恋R语言的程序员，并将学习研发经验转化成教材呈现出来，请支持原创，支持分享！
精彩内容
在 DOS 时代，我写了 Assembly Language。
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