R语言编程指南

出版者:人民邮电出版社

作者:任坤|译者

页数:0

译者:王婷

出版时间:2017-10

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787115462640

具体描述

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。

作者简介

在量化交易中使用R以及C++和C#已有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。

用户评价

这本书简直是为我量身定做的，尤其是在我面对那些层出不穷的统计学难题时，它简直就是我的救星。我之前尝试过好几本编程入门书，但很多都过于理论化，代码示例晦涩难懂，读起来让人昏昏欲睡。而这本《R语言编程指南》却完全不同，它以一种近乎讲故事的方式，将复杂的编程概念拆解得无比清晰。我记得有一次，我被一个复杂的回归模型困住了好几天，代码跑不通，各种错误提示让我抓狂。当我翻到书中关于模型诊断和可视化那一章节时，豁然开朗。作者不仅给出了标准的代码模板，还深入解释了每一步背后的统计学原理，让我不仅学会了“怎么做”，更明白了“为什么这么做”。书中对数据清洗和预处理的详尽描述，更是让我这个数据小白受益匪浅。过去我总觉得数据预处理是个枯燥的体力活，但书中通过几个生动的案例，展示了如何用R语言高效地处理缺失值、异常值，并进行特征工程，极大地提升了我的工作效率。这本书的实用性远超我的预期，它更像是一位经验丰富的导师，在你学习的每一步都给予最恰当的指导和支持。

这本书给我最大的启发在于它对“R语言生态系统”的全面介绍。它不仅仅聚焦于语言本身，更像是一本带你游览R世界核心景点的导游手册。我过去常常迷失在CRAN成千上万的包库中，不知道该选择哪个包来解决特定的问题。而这本书在介绍核心数据结构和编程范式后，巧妙地穿插了对几个关键包的权威解读，比如处理时间序列的特定工具，或者进行机器学习建模的框架。作者没有一股脑地堆砌包名，而是结合实际应用场景，告诉你为什么某个包更适合当前的任务。这种基于“应用场景”来推荐工具的做法，极大地拓宽了我的视野，让我意识到R语言的强大不仅在于其基础语法，更在于它背后那个活跃且成熟的社区所贡献的丰富资源。读完这本书，我感觉自己不再是拿着一把瑞士军刀的初学者，而是掌握了打开R语言专业工具箱的钥匙，能够自信地去面对更前沿、更复杂的分析挑战。

作为一个对性能优化有些执念的程序员，我通常会跳过那些只关注基础语法的书籍，直接寻找能让我代码跑得更快的“秘籍”。这本书的深度远远超出了我对一本“指南”的常规想象。它在深入到R语言的底层机制和性能调优方面所下的功夫，非常令我赞叹。书中有一章专门讨论了向量化操作的优势，以及何时应该避免使用低效的`for`循环，并给出了替换方案，这极大地改善了我代码的执行速度。更让我惊喜的是，它还涉及了如何利用Rcpp包将C++代码嵌入到R脚本中，实现计算密集型任务的加速。这种跨语言的集成探讨，在我阅读过的R语言书籍中是极为罕见的。阅读这些章节时，我感觉自己不再仅仅是一个脚本编写者，而更像是在构建一个高效的数据处理引擎。对于那些需要处理大规模数据集、对运算时间敏感的科研人员和数据科学家而言，这本书提供的性能优化策略，无疑是提升专业竞争力的关键。

这本书的排版和整体阅读体验也值得称赞。我是一个对细节非常挑剔的读者，很多技术书籍因为字体选择不当、代码块格式混乱，或者章节逻辑跳跃而让我倍感挫折。然而，这本《R语言编程指南》在设计上明显经过了深思熟虑。代码示例清晰、缩进规范，关键函数和参数总是用粗体或不同的颜色突出显示，即便是大段的代码，也能迅速定位到核心部分。更重要的是，作者采用了“模块化”的知识组织方式。每个章节都像是独立但又相互关联的知识模块，你可以根据当前遇到的具体问题，直接跳到相应的章节进行查阅，而不会因为跳过了前面的内容而感到迷茫。这种结构设计非常适合在实际项目中边做边学，避免了那种必须从头读到尾的压迫感。这种对用户体验的尊重，让我在高强度的工作学习之余，也能保持阅读的兴趣和效率，确实是一本让人感到舒适的书籍。

坦白说，我购买这本书的初衷是想快速掌握数据可视化的技巧，毕竟在学术报告和日常工作中，一张高质量的图表胜过千言万语的文字描述。这本书在图形这块的表现，绝对是顶级的。它没有仅仅停留在基础的`plot()`函数层面，而是花了大量的篇幅来讲解`ggplot2`包的“语法哲学”。一开始接触`ggplot2`的图层叠加概念时，我感到非常困惑，但书中的图文对照解释，特别是那些细致入微的参数调整指南，让我很快就掌握了构建复杂、美观图形的秘诀。我尤其欣赏作者对“美学映射”的深入剖析，这让我不再是盲目地堆砌颜色和形状，而是能有意识地根据数据特性来设计视觉方案。我试着复刻了书中几个复杂的交互式图表，效果惊人，同事们都以为我用了什么昂贵的商业软件。这本书的价值就在于，它教会你如何驾驭工具，而不是被工具所奴役。对于任何希望将数据叙事提升到艺术层次的读者来说，这本书都是不可或缺的工具箱。

R语言的讲解有一定深度，讲解和实例思路条理清晰。后几章节偏向于介绍实用R包。整体比起advance R 这本书，编程知识介绍略显不足。

R语言的讲解有一定深度，讲解和实例思路条理清晰。后几章节偏向于介绍实用R包。整体比起advance R 这本书，编程知识介绍略显不足。

介于初学者和高手之间的水平，很适合有一定基础的入门选手进一步了解R 。 第八章后是本书不同于其他R语言书的地方，作者正是用这几张搭建个梯子，将人向上送一程。 下一步就是要看威克曼的 Advanced R

R语言的讲解有一定深度，讲解和实例思路条理清晰。后几章节偏向于介绍实用R包。整体比起advance R 这本书，编程知识介绍略显不足。

还不错吧，前面的8章认真看完，跟着书码代码，就入门了。然后后面的几章需要有一定的基础，有一定的实战会对后面的几章理解的更好。