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| 編輯推薦： |
全面覆盖tidyverse核心技术涵盖数据导入、整理、变换、可视化、建模等技术。
实例丰富，贴近实战丰富的实例和清晰的图表，将复杂概念简单化，适合读者快速上手。
本书图文结合，实例丰富，语言通俗易懂，既适合商业数据分析从业者阅读，也适合科研工作者、统计工作者（特别是医学统计从业者）及各大专院校相关专业的师生等学习。
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| 內容簡介： |
内 容 提 要來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
R语言中的tidyverse包可以使数据的处理、转换和可视化变得简单、合理且可复制，大大简化了数据整理的过程。本书详细介绍了tidyverse包，主要内容包括R语言基础知识，数据导入，数据整理，数据变换，处理日期、因子与字符串，数据可视化，编程，建模等内容。
本书图文结合，实例丰富，语言通俗易懂，既适合商业数据分析从业者阅读，也适合科研工作者、统计工作者（特别是医学统计从业者）及各大专院校相关专业的师生等学习。
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| 目錄：
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第 1章 R语言基础知识1
1.1 对象与赋值1
1.2 数据结构1
1.2.1 原子向量2
1.2.2 列表9
1.2.3 因子12
1.2.4 矩阵15
1.2.5 数据框17
1.3 常用函数23
1.4 控制语句27
1.4.1 分支语句27
1.4.2 循环语句28
1.5 管道操作符31
1.6 自定义函数33
1.7 其他36
1.7.1 工作目录与RStudio项目36
1.7.2 编程风格38
1.7.3 帮助40
1.7.4 R、 RStudio及R包的版本更新42
1.8 更多学习资源42
练习题参考答案42
第 2章 数据导入44
2.1 将外部数据文件导入R44
2.1.1 菜单式导入44
2.1.2 命令式导入47
2.1.3 解析函数49
2.2 将处理后的数据导出到外部数据文件52
2.3 有关中文乱码问题52
2.4 更多学习资源55
第3章 数据整理56
3.1 整洁数据56
3.1.1 数据的形式结构56
3.1.2 数据的语义结构57
3.1.3 整洁数据简介57
3.1.4 非整洁数据的常见形式59
3.2 长宽变换62
3.2.1 宽变长62
3.2.2 长变宽67
3.3 拆分与合并列71
3.3.1 拆分列71
3.3.2 合并列72
3.4 处理缺失值73
3.4.1 将隐式缺失值变为显式缺失值73
3.4.2 去掉带有缺失值的行75
3.4.3 用相邻值填充缺失值75
3.4.4 用已知值替换缺失值76
3.5 更多学习资源77
练习题参考答案77
第4章 数据变换78
4.1 单表操作78
4.1.1 行操作78
4.1.2 列操作82
4.1.3 分组操作89
4.1.4 辅助操作94
4.1.5 转换变量类型100
4.1.6 其他操作104
4.2 双表操作106
4.2.1 合并连接106
4.2.2 筛选连接108
4.2.3 集合操作111
4.2.4 组合操作112
4.3 更多学习资源114
练习题参考答案114
第5章 处理日期、因子与字符串115
5.1 处理日期115
5.1.1 创建日期型变量115
5.1.2 获取日期成分118
5.1.3 修改日期成分 121
5.1.4 日期的四舍五入121
5.1.5 日期的数学运算122
5.1.6 时区125
5.1.7 其他126
5.2 处理因子127
5.2.1 因子水平计数128
5.2.2 增加与删除因子水平129
5.2.3 修改与合并因子水平130
5.2.4 改变因子水平的顺序132
5.3 处理字符串134
5.3.1 正则表达式134
5.3.2 字符串处理函数141
5.4 更多学习资源147
练习题参考答案147
第6章 数据可视化152
6.1 ggplot2简介152
6.2 几何对象153
6.2.1 美学属性映射153
6.2.2 统计变换160
6.2.3 位置调整162
6.2.4 常用几何对象函数165
6.3 标度178
6.3.1 标度函数的5个重要参数178
6.3.2 3类重要的标度函数184
6.3.3 关于图例190
6.4 坐标195
6.4.1 笛卡儿坐标195
6.4.2 坐标翻转198
6.4.3 极坐标199
6.5 分面200
6.6 主题202
6.6.1 主题函数202
6.6.2 主题元素203
6.6.3 元素函数204
6.6.4 主题套装204
6.6.5 多张图形应用相同主题205
6.7 保存图像208
6.8 其他209
6.8.1 在图形中插入数学公式209
6.8.2 在图形中使用其他字体212
6.8.3 多图组合排版215
6.9 更多学习资源222
练习题参考答案223
第7章 编程226
7.1 map()函数族226
7.1.1 map()226
7.1.2 参数.f的5种形式229
7.1.3 map()的扩展函数230
7.2 更多学习资源239
练习题参考答案240
第8章 建模241
8.1 将模型输出整洁化241
8.2 列表列243
8.2.1 列表列与嵌套数据框243
8.2.2 列表列工作流244
8.3 更多学习资源246
练习题参考答案246
第9章 沟通247
9.1 R Markdown简介247
9.2 R Markdown文档247
9.2.1 Markdown文本250
9.2.2 代码段251
9.2.3 YAML文件头253
9.3 将R Markdown编译成中文PDF文档254
9.3.1 编译为PDF文档255
9.3.2 PDF文档的中文显示256
9.4 更多学习资源256
第 10章 数据科学实践257
10.1 格点搜索算法257
10.2 Monte Carlo模拟258
10.3 Bootstrap267
10.4 更多学习资源268
练习题参考答案269
参考文献271
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