零基礎(chǔ)學(xué)R語言:數(shù)據(jù)分析入門與實戰(zhàn)
定 價:98 元
- 作者:明日科技 編著
- 出版時間:2024/10/1
- ISBN:9787122459787
- 出 版 社:化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP312.8
- 頁碼:331
- 紙張:
- 版次:01
- 開本:16開
本書全面且細致地介紹了R語言數(shù)據(jù)分析所需的各項知識,即使是零基礎(chǔ)也可以輕松入門,并將R語言數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到實際工作中。
全書共17章,分三篇,即基礎(chǔ)篇、提高篇和統(tǒng)計分析篇:基礎(chǔ)篇包括初識R語言、集成開發(fā)環(huán)境RStudio、R語言快速入門、流程控制語句、R語言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、字符串及正則表達式、文件及目錄操作以及日期和時間序列;提高篇包括獲取外部數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理與清洗、數(shù)據(jù)統(tǒng)計計算、數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計與透視表、基本繪圖、ggplot2高級繪圖;統(tǒng)計分析篇包括基本統(tǒng)計分析、方差分析和回歸分析。
本書包含200余個實例及相關(guān)代碼,力求為讀者打造一本“基礎(chǔ)+應(yīng)用+實踐”一體化的R語言零基礎(chǔ)快速入門圖書。
第1篇 基礎(chǔ)篇 001
第1章 初識R語言 002
1.1 R語言概述 002
1.2 R的下載與安裝 002
1.2.1 下載R 002
1.2.2 安裝R 005
1.3 第一個R程序 006
本章思維導(dǎo)圖 008
第2章集成開發(fā)環(huán)境RStudio 009
2.1 RStudio概述 009
2.2 下載與安裝RStudio 009
2.2.1 下載RStudio 009
2.2.2 安裝RStudio 012
2.3 在RStudio中編寫第一個R程序 013
2.4 詳解RStudio集成開發(fā)環(huán)境 016
2.4.1 RStudio編輯窗口 016
2.4.2 菜單欄介紹 018
2.4.3 RStudio特色功能 021
2.4.4 RStudio常用的快捷鍵 023
本章思維導(dǎo)圖 024
第3章 R語言快速入門 025
3.1 R語言基本用法 025
3.1.1 在哪里編寫代碼 025
3.1.2 代碼書寫規(guī)則 026
3.2 變量 027
3.2.1 變量命名規(guī)則 027
3.2.2 創(chuàng)建變量 027
3.2.3 變量的查看和刪除 028
3.3 數(shù)據(jù)類型 029
3.3.1 基本數(shù)據(jù)類型 029
3.3.2 數(shù)據(jù)類型查看 030
3.3.3 數(shù)據(jù)類型判斷與轉(zhuǎn)換 031
3.3.4 特殊值 031
3.4 運算符 031
3.4.1 算術(shù)運算符 032
3.4.2 比較運算符 033
3.4.3 邏輯運算符 034
3.4.4 賦值運算符 034
3.4.5 其他運算符 035
3.5 函數(shù) 035
3.5.1 內(nèi)置函數(shù) 035
3.5.2 自定義函數(shù) 037
3.6 基本輸入和輸出 038
3.6.1 簡單輸出print() 038
3.6.2 輸出到屏幕/文件cat() 039
3.6.3 輸入函數(shù)readline() 040
3.6.4 讀取函數(shù)scan() 040
3.7 包的安裝與使用 041
3.7.1 查看包 041
3.7.2 包的安裝 041
3.7.3 包的使用 042
3.8 R語言中的幫助 044
3.8.1 菜單欄的help 044
3.8.2 幫助函數(shù) 044
3.8.3 幫助文檔 046
本章思維導(dǎo)圖 047
第4章 流程控制語句 048
4.1 程序結(jié)構(gòu) 048
4.2 選擇語句 048
4.2.1 最簡單的if語句 049
4.2.2 if…else語句 050
4.2.3 if…else if…else語句 051
4.2.4 多分支switch語句 052
4.2.5 向量化的ifelse語句 053
4.3 循環(huán)語句 054
4.3.1 重復(fù)循環(huán)repeat 054
4.3.2 while循環(huán) 055
4.3.3 for循環(huán) 055
4.3.4 replication()函數(shù) 056
4.4 跳轉(zhuǎn)語句 057
4.4.1 next語句 057
4.4.2 break語句 057
本章思維導(dǎo)圖 058
第5章 R語言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 059
5.1 向量 059
5.1.1 創(chuàng)建向量 059
5.1.2 向量索引 062
5.1.3 向量的操作 063
5.1.4 向量運算 064
5.1.5 向量排序 065
5.1.6 向量合并 067
5.2 矩陣 067
5.2.1 創(chuàng)建矩陣 068
5.2.2 矩陣索引 070
5.2.3 矩陣編輯 070
5.2.4 矩陣運算 072
5.2.5 線性代數(shù)運算 073
5.2.6 矩陣統(tǒng)計計算 075
5.3 數(shù)組 076
5.3.1 認識數(shù)組 076
5.3.2 創(chuàng)建數(shù)組 076
5.3.3 數(shù)組索引 078
5.3.4 數(shù)組的修改 079
5.4 數(shù)據(jù)框 080
5.4.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框 080
5.4.2 數(shù)據(jù)框信息 081
5.4.3 獲取數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù) 082
5.4.4 數(shù)據(jù)的增刪改查 083
5.5 因子 087
5.5.1 因子的概念及應(yīng)用 087
5.5.2 創(chuàng)建因子 087
5.5.3 調(diào)整因子水平 088
5.6 列表 089
5.6.1 創(chuàng)建列表 089
5.6.2 列表的索引 090
本章思維導(dǎo)圖 091
第6章 字符串及正則表達式 092
6.1 基本字符串處理 092
6.1.1 字符串常用函數(shù) 092
6.1.2 字符統(tǒng)計 093
6.1.3 大小寫轉(zhuǎn)換 093
6.1.4 字符串連接 094
6.1.5 字符串拆分 094
6.1.6 字符串替換 095
6.1.7 字符串查詢 097
6.1.8 字符串提取 098
6.1.9 字符串的定制輸出 100
6.2 字符串處理包stringr 101
6.2.1 stringr包思維導(dǎo)圖 102
6.2.2 字符串替換str_sub() 102
6.2.3 字符串分割str_split() 103
6.2.4 正則表達式的應(yīng)用 104
本章思維導(dǎo)圖 107
第7章 文件及目錄操作 108
7.1 一張圖了解文件操作函數(shù) 108
7.2 文件基本操作 108
7.2.1 相對路徑和絕對路徑 108
7.2.2 獲取和設(shè)置工作目錄 109
7.2.3 創(chuàng)建目錄 109
7.2.4 查看目錄 109
7.2.5 查看文件及文件夾 110
7.2.6 查看文件信息 111
7.3 創(chuàng)建文件及文件夾 112
7.3.1 創(chuàng)建文件 112
7.3.2 創(chuàng)建文件夾 113
7.3.3 判斷文件/文件夾是否存在 113
7.4 文件讀取與寫入 114
7.4.1 讀取部分或全部文件 114
7.4.2 重新讀取 114
7.4.3 寫入部分內(nèi)容cat() 115
7.4.4 write.table()函數(shù)寫入文件 116
7.4.5 writeLines()函數(shù)寫入文件 116
7.5 文件高級操作 117
7.5.1 文件/文件夾重命名 117
7.5.2 刪除文件/文件夾 118
7.5.3 復(fù)制文件 118
7.5.4 文件追加 119
本章思維導(dǎo)圖 119
第8章 日期和時間序列 120
8.1 日期和時間函數(shù) 120
8.1.1 系統(tǒng)日期時間 120
8.1.2 時間函數(shù)as.POSIXlt()和as.POSIXct() 120
8.2 日期格式轉(zhuǎn)換 121
8.2.1 as.Date()函數(shù) 121
8.2.2 format()函數(shù) 123
8.2.3 其他函數(shù) 124
8.3 生成日期時間 124
8.3.1 生成日期序列 124
8.3.2 生成時間序列 125
8.3.3 ts()函數(shù) 126
8.4 日期時間運算 127
8.4.1 直接相減 127
8.4.2 difftime()函數(shù)計算時間差 127
8.5 日期時間處理包——lubridate 127
8.5.1 提取日期和時間 128
8.5.2 解析日期和時間 128
8.5.3 時間日期計算 130
8.5.4 時間間隔 130
8.5.5 時區(qū)的操作 131
8.6 時間序列包——zoo 132
8.6.1 創(chuàng)建時間序列 132
8.6.2 類型轉(zhuǎn)換 133
8.6.3 數(shù)據(jù)操作 134
8.7 時間序列包——xts 137
8.7.1 創(chuàng)建時間序列 138
8.7.2 xts包的基本操作 138
8.7.3 按時間統(tǒng)計數(shù)據(jù) 140
8.7.4 更改時間周期 141
本章思維導(dǎo)圖 143
第2篇 提高篇 145
第9章 獲取外部數(shù)據(jù) 146
9.1 手工輸入數(shù)據(jù) 146
9.1.1 數(shù)據(jù)編輯器 146
9.1.2 在代碼中直接輸入數(shù)據(jù) 147
9.2 讀取外部數(shù)據(jù) 148
9.2.1 讀取文本文件/csv文件 148
9.2.2 讀取Excel文件 150
9.2.3 讀取SPSS文件 151
9.2.4 讀取Stata文件 153
9.2.5 讀取SAS文件 153
9.2.6 導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù) 154
9.2.7 讀取其他類型文件 158
9.3 R語言自帶的數(shù)據(jù)集 159
本章思維導(dǎo)圖 159
第10章 數(shù)據(jù)處理與清洗 160
10.1 查看數(shù)據(jù)概況 160
10.1.1 查看數(shù)據(jù)的基本信息 160
10.1.2 查看摘要信息 161
10.1.3 查看數(shù)據(jù)整體概況 162
10.2 數(shù)據(jù)清洗 163
10.2.1 缺失值查看與處理 163
10.2.2 重復(fù)值處理 165
10.2.3 異常值的檢測與處理 166
10.2.4 數(shù)據(jù)排序 167
10.2.5 數(shù)據(jù)抽樣 170
10.2.6 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理 171
10.3 數(shù)據(jù)合并與拆分 173
10.3.1 數(shù)據(jù)合并 173
10.3.2 數(shù)據(jù)拆分 177
10.3.3 數(shù)據(jù)分段cut() 178
10.4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與重塑 179
10.4.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字模式 179
10.4.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置 180
10.4.3 數(shù)據(jù)整合 180
本章思維導(dǎo)圖 182
第11章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計計算 183
11.1 基本數(shù)據(jù)計算 183
11.1.1 求和 183
11.1.2 求均值 186
11.1.3 加權(quán)平均值weighted.mean()函數(shù) 187
11.1.4 子集平均值ave()函數(shù) 187
11.1.5 求最大值 188
11.1.6 求最小值 189
11.1.7 最小值、最大值range()函數(shù) 189
11.1.8 求中位數(shù) 189
11.1.9 返回多個計算結(jié)果fivenum()函數(shù) 190
11.1.10 求眾數(shù) 190
11.2 高級數(shù)據(jù)計算 191
11.2.1 求分位數(shù)quantile()函數(shù) 191
11.2.2 四分位間距IQR()函數(shù) 192
11.2.3 求方差 192
11.2.4 標(biāo)準(zhǔn)差 193
11.2.5 變異系數(shù) 194
11.2.6 偏度和峰度 194
本章思維導(dǎo)圖 195
第12章 數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計與透視表 196
12.1 分組統(tǒng)計函數(shù) 196
12.1.1 apply()函數(shù)的應(yīng)用 196
12.1.2 tapply()函數(shù)的應(yīng)用 197
12.1.3 sapply()函數(shù)的應(yīng)用 197
12.1.4 lapply()函數(shù)的應(yīng)用 197
12.1.5 分組統(tǒng)計函數(shù)aggregate() 197
12.1.6 分組函數(shù)group_by() 199
12.2 數(shù)據(jù)透視表 200
12.2.1 數(shù)據(jù)透視表dcast() 200
12.2.2 數(shù)據(jù)透視表gather() 201
12.2.3 數(shù)據(jù)透視表spread() 201
本章思維導(dǎo)圖 202
第13章 基本繪圖 203
13.1 圖表的常用設(shè)置 203
13.1.1 基本繪圖plot() 203
13.1.2 設(shè)置畫布 207
13.1.3 設(shè)置坐標(biāo)軸 208
13.1.4 添加文本標(biāo)簽 210
13.1.5 設(shè)置標(biāo)題和圖例 211
13.1.6 設(shè)置參考線 213
13.1.7 保存圖表 213
13.2 基礎(chǔ)圖表的繪制 214
13.2.1 繪制折線圖 214
13.2.2 柱形圖 215
13.2.3 餅形圖 219
13.3 統(tǒng)計分布圖 222
13.3.1 直方圖 222
13.3.2 散點圖 224
13.3.3 箱形圖 225
13.4 繪制多子圖 230
13.4.1 par()函數(shù) 230
13.4.2 layout()函數(shù) 232
本章思維導(dǎo)圖 234
第14章 ggplot2實現(xiàn)高級繪圖 235
14.1 ggplot2入門 235
14.1.1 ggplot2概述 235
14.1.2 安裝ggplot2 235
14.1.3 ggplot2繪圖流程 235
14.1.4 ggplot2基本語法 236
14.1.5 ggplot2常用繪圖函數(shù) 237
14.2 ggplot2繪圖的基本設(shè)置 238
14.2.1 標(biāo)題 238
14.2.2 坐標(biāo)軸 240
14.2.3 添加文本標(biāo)簽 241
14.2.4 圖例 242
14.2.5 更改字體大小 245
14.2.6 主題 246
14.2.7 保存圖形 248
14.3 使用ggplot2繪制圖表 249
14.3.1 折線圖 249
14.3.2 散點圖 254
14.3.3 柱形圖 256
14.3.4 直方圖 260
14.3.5 箱形圖 262
14.3.6 面積圖 263
14.3.7 密度圖 264
14.3.8 小提琴圖 266
14.4 ggplot2分面圖 269
14.4.1 什么是分面 269
14.4.2 facet_grid()函數(shù) 269
14.4.3 facet_wrap()函數(shù)/ 272
本章思維導(dǎo)圖 273
第3篇 統(tǒng)計分析篇 275
第15章 基本統(tǒng)計分析 276
15.1 描述性統(tǒng)計分析 276
15.1.1 summary()函數(shù) 276
15.1.2 describe()函數(shù) 276
15.1.3 stat.desc()函數(shù) 277
15.1.4 分組計算描述性統(tǒng)計量 279
15.2 概率與數(shù)據(jù)分布 281
15.2.1 概率 281
15.2.2 數(shù)據(jù)分布概述 281
15.2.3 正態(tài)分布 283
15.2.4 二項分布 284
15.2.5 泊松分布 285
15.3 列聯(lián)表和頻數(shù)表 285
15.3.1 table()函數(shù) 285
15.3.2 ftable()函數(shù) 286
15.3.3 xtab()函數(shù) 287
15.4 獨立性檢驗 288
15.4.1 卡方檢驗 288
15.4.2 Fisher精確檢驗 288
15.4.3 Cochran-Mantel-Haenszel檢驗 289
15.5 相關(guān)性分析 290
15.5.1 相關(guān)系數(shù) 290
15.5.2 相關(guān)性分析 293
15.6 t檢驗 295
15.6.1 獨立樣本的t檢驗 295
15.6.2 非獨立樣本的t檢驗 296
本章思維導(dǎo)圖 297
第16章 方差分析 298
16.1 方差分析概述 298
16.1.1 方差分析的概念 298
16.1.2 相關(guān)術(shù)語 298
16.1.3 方差分析表 299
16.2 方差分析的基本流程 300
16.3 aov()函數(shù) 300
16.4 單因素方差分析 301
16.4.1 正態(tài)性檢驗 301
16.4.2 方差齊性檢驗 306
16.4.3 單因素方差分析案例 307
16.5 雙因素方差分析 310
16.5.1 主效應(yīng)分析 310
16.5.2 交互效應(yīng)分析 313
本章思維導(dǎo)圖 313
第17章 回歸分析 314
17.1 回歸分析概述 314
17.1.1 什么是回歸分析 314
17.1.2 回歸分析的應(yīng)用 315
17.2 回歸分析的基本流程 315
17.3 假設(shè)檢驗 316
17.3.1 線性關(guān)系 316
17.3.2 評估模型性能 316
17.3.3 多重共線性檢驗 317
17.4 一元線性回歸 318
17.4.1 lm()函數(shù) 318
17.4.2 predict()函數(shù) 319
17.4.3 一元線性回歸案例 320
17.4.4 predict()函數(shù)錯誤調(diào)試 323
17.5 多元線性回歸 323
17.5.1 相關(guān)系數(shù)矩陣 324
17.5.2 散點圖矩陣 324
17.5.3 多元線性回歸案例 324
本章思維導(dǎo)圖 331