R语言入门与实践

出版者:人民邮电出版社

作者:[美] Garrett Grolemund

页数:232

译者:冯凌秉

出版时间:2016-6

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115424716

具体描述

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优秀的数据科学家。

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。

目录信息

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
· · · · · · (收起)

用户评价

我必须赞扬这本书在“错误排查与调试”方面的指导。对于任何一门编程语言的学习者来说，遇到错误是家常便饭，而如何有效地排查和解决错误，是区分新手和高手的关键。这本书在这方面给予了我极大的帮助。作者并没有回避R语言中常见的错误类型，而是选择将其一一列出，并给出详细的分析和解决方案。例如，书中专门开辟了一个章节，讲解了常见的R语言报错信息，并且针对每种错误，都给出了可能的原因和调试方法。我记得我第一次遇到“object not found”的错误时，感觉非常茫然，但翻开书中的这一章节，我很快就找到了原因，原来是变量名拼写错误，或者变量还没有被赋值。作者还提供了一些实用的调试技巧，比如如何使用“browser()”函数来逐行执行代码，以及如何利用RStudio的调试工具来定位问题。这些技巧，让我感觉自己在面对错误时，不再是束手无策，而是有了一套行之有效的解决办法。这种“教会我如何捕鱼，而不是直接给我鱼”的教学方式，让我对R语言的掌握，更加牢固和自信。

我不得不提一下本书的“深度”和“广度”把握得非常到位。对于一本入门级的书籍来说，能够做到既涵盖基础知识的全面性，又不失对关键概念的深度挖掘，实属不易。作者在讲解基础语法和常用函数时，并没有流于表面，而是会适时地深入到一些底层的原理或者高级的应用技巧。例如，在介绍数据框（data frame）时，作者不仅解释了其基本结构和常用操作，还探讨了其内部存储机制，以及为什么它在R语言中如此重要。这种“既广且深”的处理方式，让我感觉自己在学习R语言的过程中，并没有留下明显的知识盲区。同时，我也欣赏作者在内容选择上的“取舍”。书中并没有试图面面俱到，而是聚焦在R语言中最常用、最有价值的领域，比如数据处理、统计分析和基本的可视化。对于一些过于专业或者不那么常用的功能，作者则巧妙地回避了，避免让初学者感到迷失。这使得这本书既能够满足入门者的需求，又能为他们未来深入学习打下坚实的基础。我感觉，读完这本书，我不仅对R语言有了初步的认识，更对其核心的强大功能和应用价值有了更深刻的理解，为我日后的进一步探索，指明了方向。

这本书的装帧设计，我得说，相当有品位。封面色调沉静又不失活力，那种渐变的处理，仿佛预示着学习R语言的旅程，从基础的朴素到进阶的精彩。触感上，纸张厚实但不过分笨重，翻阅时既能感受到质感，又不会有压迫感。我喜欢它那种略带磨砂的质感，握在手里很舒服，即使长时间阅读也不会感到油腻或不适。书脊的缝合工艺也相当扎实，打开书页时，不会有松散的感觉，感觉这书能陪伴我很久。更值得称赞的是，书中的排版布局，字体大小适中，行间距也恰到好处，使得大段的文字阅读起来不会感到拥挤或疲惫。特别是代码示例部分，采用了独立的背景色和清晰的缩进，使得代码的结构一目了然，即使我是初学者，也能轻松区分代码和说明文字。我特别留意了页脚的设计，简洁明了，不会分散注意力，有时候还会印上一些小插图或者引言，虽然这本书没有，但这种细节的处理往往能提升整体的阅读体验。书本的整体尺寸也算得上是“刚好”，既不像某些大部头那样笨重，又不像口袋书那样信息量不足，非常适合放在书桌上，或者在午后阳光下，随手拿起，沉浸其中。打开扉页，那股淡淡的油墨香，混合着纸张特有的清香，仿佛一股知识的清流扑面而来，瞬间就勾起了我对学习R语言的无限好奇与期待。甚至连目录的设计，都考虑到了读者的便利性，条理清晰，结构完整，让我能快速找到我想要学习的章节，这种对细节的极致追求，在如今快节奏的书籍出版业中，实属难得。

我个人在使用这本书进行学习的过程中，最大的感受就是其“实践导向”的特点。作者并没有沉溺于理论的海洋，而是将大量的篇幅和精力，聚焦在如何将R语言应用于实际问题的解决上。每一章节的讲解，几乎都伴随着一系列精心设计的练习题和案例分析。这些练习题，从易到难，层层递进，让我有机会亲手操作，将学到的知识点转化为实际的代码能力。更棒的是，书中提供了详细的解题思路和完整的代码实现，当我遇到困难时，可以参考这些答案，但又不会直接给出结果，鼓励我去独立思考。而案例分析部分，则更加贴近真实的工作场景，作者会选取一些常见的应用领域，比如数据分析、统计建模、数据可视化等，然后一步步地展示如何利用R语言来完成这些任务。我记得在学习数据导入时，书中就列举了导入Excel、CSV、JSON等不同格式文件的实际操作，并且针对每种格式的特点，给出了相应的代码和注意事项。这种“边学边练，学以致用”的学习模式，让我切实感受到了R语言的强大威力，也极大地提升了我的学习兴趣和动力。我不再是那个只会看书的“理论派”，而是真正能够动手写代码，解决实际问题的“实战派”。

这本书在代码示例的撰写上，绝对是教科书级别的。我之前也看过一些R语言的书籍，但很少有像这本书这样，把代码示例写得如此清晰、规范、并且富有启发性。首先，所有的代码示例都遵循了标准的R语言语法，缩进、命名规范都非常到位，使得代码本身具有很强的可读性。其次，每个代码示例都配有详细的注释，清晰地解释了代码的每一部分功能，以及为什么要这么写。这对于初学者来说，简直是救星，让我能够理解代码背后的逻辑，而不是死记硬背。更让我惊喜的是，作者在设计代码示例时，非常注重“循序渐进”和“由简入繁”的原则。每一个新的概念，都会先用一个极其简单的例子来展示，让我能够快速理解其基本用法。然后，再逐步增加复杂度，引入更多参数和功能，让我看到这个概念在实际应用中的潜力。我印象最深的是，在讲解“apply”族函数时，作者先用一个非常基础的“lapply”例子，然后逐步过渡到“sapply”、“apply”等，并且解释了它们之间的区别和适用场景，这种由浅入深的讲解方式，让我能够真正理解这些函数的精髓。

本书在“社区资源与进阶路径”的指引上，可以说是非常超前和贴心。作者深知，一本入门书籍不可能涵盖所有内容，而R语言作为一个开源且拥有庞大社区的语言，其生命力恰恰在于社区的活跃和不断的更新。因此，作者在书中并没有仅仅停留在基础知识的讲解，而是为读者指明了进一步学习的方向。我注意到，书中会时不时地推荐一些优秀的R语言包（package），并解释它们在不同领域的应用，比如用于数据可视化、机器学习、文本挖掘等等。更重要的是，作者会引导读者如何去探索R语言的官方文档，如何利用搜索引擎查找相关信息，以及如何加入R语言的在线社区，比如Stack Overflow等，来解决遇到的问题。我甚至觉得，这本书就像一个“引路人”，它不仅仅教会了我如何使用R语言，更教会了我如何在这个广阔的R语言世界里，自主地学习和成长。它让我明白，学习R语言，是一个持续不断的过程，而通过社区的力量，我可以获得源源不断的支持和灵感。

书中的图表和插画，我必须得单独拿出来夸一夸。虽然这本书主打的是R语言的入门与实践，并非一本图文并茂的画册，但其在图表使用上的精妙之处，确实给我留下了深刻的印象。很多时候，一个精心设计的图表，比千言万语的文字更能直观地传达信息。我注意到，书中对于数据可视化的讲解，搭配的图表示例，都非常具有代表性，而且色彩搭配得体，线条清晰，数据点也标注得非常明确。当作者在讲解某个统计模型的时候，配套的图表能非常形象地展示模型的假设条件、拟合效果，甚至还有一些可视化的小技巧，告诉我如何通过调整参数来优化图表的美观度和信息传达力。即使是一些基础的函数讲解，作者也会辅以小图例，展示函数执行后的输出结果，这种“所见即所得”的展示方式，对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。让我印象深刻的是，有一次在讲解数据清洗时，作者用了一系列对比鲜明的图表，来展示原始数据中的缺失值、异常值，以及经过处理后数据的变化，这种直观的对比，让我立刻明白了数据清洗的重要性以及各种方法的应用场景。我个人认为，一个好的技术书籍，不仅仅要有扎实的文字内容，更要有能够辅助理解的视觉元素，而这本书，在这方面做得非常出色，它让枯燥的数据和代码，在图表的作用下，变得鲜活起来，充满了生命力。

从这本书的整体氛围来看，我感受到了一种“鼓励探索，拥抱创新”的精神。作者在讲解过程中，并没有将R语言的学习，局限于死板的语法规则，而是时刻鼓励读者去尝试、去创新。例如，在讲解数据可视化的时候，作者会鼓励读者去尝试不同的绘图方法，去调整颜色、形状、大小等参数，以创造出独具个性的图表。在讲解数据分析时，作者也会引导读者去思考，如何将R语言应用于解决更复杂、更具挑战性的问题。这种鼓励探索的精神，让我觉得学习R语言，不仅仅是为了掌握一项技能，更是一种思维方式的培养。它让我学会用一种更开放、更灵活的视角来看待数据和问题。我甚至觉得，这本书就像一个“催化剂”，它点燃了我对数据科学的热情，让我渴望去探索更多未知的领域，去挑战更多的难题。这种精神上的启迪，远比单纯的技术知识更有价值，它让我成为了一个更积极、更主动的学习者。

我对于本书的语言风格，真的可以说是一见如故。作者在行文上，摒弃了枯燥乏陈的技术术语堆砌，而是用一种非常亲切、如同和一位经验丰富的朋友交流的语气，来讲解R语言的方方面面。这种“接地气”的语言，让原本可能令人生畏的技术概念，变得生动有趣，易于理解。举个例子，当讲解数据框（data frame）这个概念时，作者并没有直接抛出定义，而是通过一个生动的类比，比如“一个精心设计的表格”，来帮助我们快速建立直观的认识。而且，在阐述一些核心概念时，作者常常会穿插一些幽默的段子或者生活化的场景，这极大地缓解了初学者在学习新知识时的焦虑感，让我感觉学习R语言不是一件严肃沉重的事情，而是一种探索和发现的乐趣。我特别喜欢作者那种循序渐进的讲解方式，总是从最基础、最容易掌握的点开始，然后一步步深入，丝毫不给读者“喘不过气”的感觉。每当我觉得自己快要跟不上的时候，作者总能及时地用一个简单的例子或者一个清晰的比喻来点醒我，让我豁然开朗。这种教学上的“张弛有度”，功力深厚，远非那些照本宣科、生硬讲解的教程可比。我甚至觉得，读这本书，不仅仅是在学习R语言，更是在学习一种如何将复杂问题简单化，如何用清晰易懂的方式来表达思想的方法论。

这本书的知识结构和逻辑组织，给我留下了非常深刻的印象。作者在编写这本书时，显然是经过了深思熟虑，整个知识体系的构建，如同一个精巧的数学公式，严谨而有序。从最基础的R语言环境的搭建，到数据类型的初步认知，再到数据结构（向量、列表、数据框、矩阵）的深入剖析，每一步都衔接得天衣无缝。让我尤其欣赏的是，作者在讲解每一个新概念时，都会清晰地说明它在整个R语言体系中的位置，以及它与其他概念之间的联系。比如，在讲解“函数”时，作者不仅详细介绍了如何定义和调用函数，还将其与“数据结构”和“控制流”紧密地联系起来，让我明白函数是如何操作数据，又是如何被控制流所调用的。这种“网状”的知识结构，比那种“线性”的、碎片化的讲解方式，更能帮助我建立起对R语言整体的理解。而且，作者在章节的安排上，也充分考虑到了学习者的认知曲线，循序渐进，不会一下子抛出过于复杂的内容。读完一章，我总能清晰地感觉到自己对R语言的掌握程度又向前迈进了一大步，这种成就感，是其他很多书籍都无法给予的。

这书简直太有用了，虽然顺序较乱，但胜在详细，举例子，画图帮助理解。要配合《R语言实战》来用，解决了很多《R语言实战》不屑于讲的细枝末节

书不错，个人感觉从环境系统那一张偏难了，S3系统之类的初学者理解起来很费劲，并没有其他评论说的那么简单！！

https://github.com/greatabel/RStudy/tree/master/03Hands-On%20Programming%20with%20R

零基础入门好书。译文流畅，不需要统计学基础。

这书简直太有用了，虽然顺序较乱，但胜在详细，举例子，画图帮助理解。要配合《R语言实战》来用，解决了很多《R语言实战》不屑于讲的细枝末节