R数据加工与分析呈现宝典

第1章 数据与R语言介绍
1．1 什么是数据、数据在哪里以及如何处理数据
1．1．1 什么是数据
1．1．2 将周围的一切都视为数据源
1．1．3 数据再加工
1．1．4 使用处理得当的数据可以做些什么
1．1．5 数据就是资产
1．1．6 可重复的研究和版本控制
1．2 R语言介绍
1．2．1 R的起源
1．2．2 R能够以及不能完成哪些工作
1．3 R的运行机制
1．4 RStudio介绍
1．4．1 在RStudio中使用R
1．4．2 内置插件包（数据和函数）
1．4．3 内置文档
1．4．4 简介
1．5 亲自尝试
1．6 专业术语
1．7 本章小结
第2章 了解R数据类型
2．1 数据类型
2．1．1 数字
2．1．2 文本（字符串）
2．1．3 类别（因子）
2．1．4 日期和时间
2．1．5 逻辑值
2．1．6 缺失值
2．2 存储值（赋值）
2．2．1 命名数据（变量）
2．2．2 固定不变的数据
2．2．3 赋值运算符（＜-与=的对比）
2．3 指定数据类型
2．4 告知R忽略某些内容
2．5 亲自尝试
2．6 专业术语
2．7 本章小结
第3章 生成新数据值
3．1 基础数学算法
3．2 运算符优先顺序
3．3 字符串串联（连接）
3．4 比较
3．5 自动转换（强制）
3．6 亲自尝试
3．7 专业术语
3．8 本章小结
第4章 理解将要使用的工具：函数
4．1 函数
4．1．1 表象之下
4．1．2 函数模板
4．1．3 参数
4．1．4 多个参数
4．1．5 默认参数
4．1．6 参数名称匹配
4．1．7 部分匹配
4．1．8 作用域
4．2 插件包
4．2．1 安装插件包
4．2．2 R如何获知这个函数
4．2．3 名称空间
4．3 消息、警告和错误
4．3．1 创建消息、警告和错误
4．3．2 诊断消息、警告和错误
4．4 测试
4．5 项目：泛化一个函数
4．6 亲自尝试
4．7 专业术语
4．8 本章小结
第5章 组合数据值
5．1 简单集合
5．1．1 强制转换
5．1．2 缺失值
5．1．3 属性
5．1．4 名称
5．2 序列
5．2．1 向量函数
5．2．2 向量数学运算
5．3 矩阵
5．4 列表
5．5 data．frame
5．6 class属性
5．6．1 tibble类
5．6．2 将结构用作函数参数
5．7 亲自尝试
5．8 专业术语
5．9 本章小结
第6章 选取数据值
6．1 文本处理
6．1．1 文本匹配
6．1．2 子字符串
6．1．3 文本替换
6．1．4 正则表达式
6．2 从结构中选取组成部分
6．2．1 向量
6．2．2 列表
6．2．3 矩阵
6．3 值的替换
6．4 data．frame和dplyr
6．4．1 dplyr动词
6．4．2 非标准计算
6．4．3 管道
6．4．4 以困难方式对data．frame取子集
6．5 替换NA
6．6 条件式选取
6．7 汇总值
6．8 一个行之有效的示例：Excel与R的对比
6．9 亲自尝试
6．10 专业术语
6．11 本章小结
第7章 对大量数据进行处理
7．1 整洁数据原则
7．1．1 工作目录
……
第8章 根据条件进行处理：控制结构
第9章 数据可视化：绘图
第10章 借助扩展插件包对数据进行更多的处理
附录A 安装R
附录B 安装RStudio
附录C baseR中的图形