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R數據加工與分析呈現寶典（大數據應用與技術叢書）

為了解決r ifelse多條件的問題，作者[美] 喬納森•卡羅爾 這樣論述：

主要內容 ● 如何使用R和RStudio開始程式設計 ● 理解和實現重要的R結構與運算子 ● 安裝和使用R包 ● 對數據進行整潔化、提煉和繪製處理   Jonathan Carroll擁有澳大利亞阿德萊德大學的理論天體物理學博士學位，目前作為獨立承包商提供資料科學領域的R程式設計服務。他為R貢獻了許多外掛程式包，並且經常在Stack Overflow上解答問題，他還熱衷於科學傳播。   第1章  資料與R語言介紹   1 1.1  什麼是資料、資料在哪裡以及如何處理資料   2 1.1.1  什麼是數據   2 1.1.2  將周圍的一切都視為資料來源

  2 1.1.3  資料再加工   4 1.1.4  使用處理得當的資料可以做些什麼   4 1.1.5  資料就是資產   8 1.1.6  可重複的研究和版本控制   9 1.2  R語言介紹   11 1.2.1  R的起源   12 1.2.2  R能夠以及不能完成哪些工作   13 1.3  R的運行機制   14 1.4  RStudio介紹   17 1.4.1  在RStudio中使用R   17 1.4.2  內置外掛程式包(資料和函數)   22 1.4.3  內置文檔   23 1.4.4  簡介   24 1.5  親自嘗試   24 1.6  專業術語   25 1

.7  本章小結   25 第2章  瞭解R資料類型   27 2.1  資料類型   28 2.1.1  數字   28 2.1.2  文本(字串)   31 2.1.3  類別(因數)   33 2.1.4  日期和時間   35 2.1.5  邏輯值   37 2.1.6  缺失值   38 2.2  存儲值(賦值)   38 2.2.1  命名資料(變數)   39 2.2.2  固定不變的資料   44 2.2.3  設定運算子( 2.3  指定資料類型   47 2.4  告知R忽略某些內容   51 2.5  親自嘗試   52 2.6  專業術語   53 2.7  本章小結

  53 第3章  生成新資料值   55 3.1  基礎數學演算法   55 3.2  運算子優先順序   58 3.3  字串串聯(連接)   59 3.4  比較   61 3.5  自動轉換(強制)   65 3.6  親自嘗試   67 3.7  專業術語   68 3.8  本章小結   68 第4章  理解將要使用的工具： 函數   69 4.1  函數   69 4.1.1  表像之下   72 4.1.2  函數範本   74 4.1.3  參數   77 4.1.4  多個參數   79 4.1.5  默認參數   82 4.1.6  參數名稱匹配   83 4.1.

7  部分匹配   86 4.1.8  作用域   87 4.2  外掛程式包   92 4.2.1  安裝外掛程式包   93 4.2.2  R如何獲知這個函數   96 4.2.3  名稱空間   97 4.3  消息、警告和錯誤   98 4.3.1  創建消息、警告和 錯誤   99 4.3.2  診斷消息、警告和 錯誤   101 4.4  測試   103 4.5  項目：泛化一個函數   104 4.6  親自嘗試   105 4.7  專業術語   106 4.8  本章小結   106 第5章  組合資料值   107 5.1  簡單集合   107 5.1.1  強制轉換

  109 5.1.2  缺失值   110 5.1.3  屬性   111 5.1.4  名稱   112 5.2  序列   113 5.2.1  向量函數   118 5.2.2  向量數學運算   119 5.3  矩陣   121 5.4  列表   124 5.5  data.frame   127 5.6  class屬性   131 5.6.1  tibble類   133 5.6.2  將結構用作函數參數   137 5.7  親自嘗試   138 5.8  專業術語   139 5.9  本章小結   139 第6章  選取資料值   141 6.1  文本處理   1

42 6.1.1  文本匹配   142 6.1.2  子字串   144 6.1.3  文本替換   145 6.1.4  規則運算式   145 6.2  從結構中選取組成部分   148 6.2.1  向量   148 6.2.2  列表   151 6.2.3  矩陣   155 6.3  值的替換   157 6.4  data.frame和dplyr   161 6.4.1  dplyr動詞   162 6.4.2  非標準計算   164 6.4.3  管道   166 6.4.4  以困難方式對data.frame取子集   169 6.5  替換NA   172 6.6  條

件式選取   173 6.7  匯總值   176 6.8  一個行之有效的示例： Excel與R的對比   179 6.9  親自嘗試   181 6.10  專業術語   183 6.11  本章小結   183 第7章  對大量資料進行處理   185 7.1  整潔數據原則   185 7.1.1  工作目錄   187 7.1.2  存儲資料格式   189 7.1.3  將數據讀入R中   190 7.1.4  抓取數據   193 7.1.5  檢查資料   197 7.1.6  處理資料中奇怪的值 (警示值)   200 7.1.7  轉換成整潔資料   201 7.2  合

併資料   205 7.3  寫出R中的資料   210 7.4  親自嘗試   214 7.5  專業術語   214 7.6  本章小結   214 第8章  根據條件進行處理：控制結構   217 8.1  迴圈   217 8.1.1  向量化   218 8.1.2  整潔的重複：使用purrr進行迴圈   219 8.1.3  for迴圈   224 8.2  更大或更小的迴圈作用域   227 8.3  條件式執行   229 8.3.1  if條件   229 8.3.2  ifelse條件   233 8.4  親自嘗試   236 8.5  專業術語   237 8.6

 本章小結   238 第9章  數據視覺化：繪圖   239 9.1  數據準備   239 9.1.1  再次介紹整潔資料   240 9.1.2  資料類型的重要性   240 9.2  ggplot2   240 9.2.1  通用構造   241 9.2.2  添加資料點   244  9.2.3  樣式美學   246 9.2.4  添加線條   250 9.2.5  添加柱狀圖   253 9.2.6  其他圖表類型   258 9.2.7  刻度   261 9.2.8  切面   268 9.2.9  額外的選項   272 9.3  作為物件的圖表   275 9.4  

保存圖表   278 9.5  親自嘗試   278 9.6  專業術語   279 9.7  本章小結   279 第10章  借助擴展外掛程式包對資料進行更多的處理   281 10.1  編寫自己的外掛程式包   282 10.1.1  創建一個最小化的外掛程式包   282 10.1.2  文檔   283 10.2  對外掛程式包進行分析   287 10.2.1  單元測試   287 10.2.2  剖析   290 10.3  接下來做什麼   291 10.3.1  回歸分析   291 10.3.2  聚類分析   294 10.3.3  使用地圖   297 10.3.

4  與API進行交互   300 10.3.5  外掛程式包共用   302 10.4  更多資源   303 10.5  專業術語   303 10.6  本章小結   304 附錄A  安裝R   305 附錄B  安裝RStudio   307 附錄C  base R中的圖形   309