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  • R语言 洪锦魁、蔡桂宏 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 洪锦魁,蔡桂宏 著著
    • 出版社: 清华大学出版社
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 洪锦魁,蔡桂宏 著著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2016-06-01
    • 字数:654千字
    • 页数:484
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    R语言

    作  者:洪锦魁、蔡桂宏 著
    定  价:69
    出 版 社:清华大学出版社有限公司
    出版日期:2016年05月01日
    页  数:654000
    装  帧:简装
    ISBN:9787302430056
    主编推荐

    真正的好书来自真正的行家,作为国际权威的R语言认证体系的获得者,作者是最早一批接触并迷恋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!

    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

    精彩内容

        C H A P TER 01 基本概念 1-1 Big Data的起源 1-2 R语言之美 1-3 R语言的起源 1-4 R的运行环境 1-5 R的扩展 1-6 本书的学习目标 2 R 语言——迈向大数据之路 1-1  Big Data的起源 Big Data一词,有人解释为大数据, 也有人解释为巨量资料,其实都OK,本 书则以大数据为主要用法。 2012年世界经济论坛在瑞士达沃夫 (Davos)有一个主要议题“Big Data, Big Impact”,同年《纽约时报》(The New York Times,如右图所示)的一篇文章, 《How Big Data Became So Big》,清楚揭 露大数据时代已经降临,它可以用在商 业、经济和其他领域中。 1-2 &null

    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  第一次使用 R 2-1 第一次启动 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 第一次使用 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$符号 126 7-5-2 一次加多个列数据 126 7-6 再谈转置函数 t() 127 本章习题 128 7 目录 Chapter 08  串行 List 8-1 建立串行 134 8-1-1 建立串行对象——对象元素不含名称 134 8-1-2 建立串行对象——对象元素含名称 134 8-1-3 处理串行内对象元素的名称 135 8-1-4 获得串行的对象元素个数 136 8-2 获得串行内对象的元素内容 136 8-2-1 使用“$”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 11-6 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 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 高级绘图 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

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