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R语言-迈向大数据之道

作者：洪锦魁,蔡桂宏著

出版社：清华大学出版社出版时间：2016-06-01

开本： 16开 页数： 484

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版权信息
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内容简介
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R语言-迈向大数据之道版权信息

ISBN：9787302430056
条形码：9787302430056 ; 978-7-302-43005-6
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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R语言-迈向大数据之道本书特色

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。

R语言-迈向大数据之道内容简介

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*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！

R语言-迈向大数据之道目录

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　**次使用 r 2-1 **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 **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**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**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**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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