R语言编程：数据科学实战

"R Programming for Data Science 由 Roger D. Peng 编著，是关于使用R语言进行数据科学的一本指南。书中涵盖了R的历史与概述、入门R编程的基础知识，包括R的基本特性，如免费软件性质、系统设计以及限制。此外，还详细讲解了如何安装R，如何使用R界面，以及R语言的基础元素，如输入处理、对象类型（如数字、属性、向量、矩阵、列表、因子和数据框）和缺失值的管理。书中的内容还包括如何将数据导入和导出R，以及与外部世界的接口等主题。" 在数据科学领域，R编程语言因其强大的统计分析能力和丰富的可视化工具而备受青睐。本书"R Programming for Data Science"是作者Roger D. Peng为想要学习和掌握R语言用于数据科学的读者准备的。首先，书中介绍了R语言的历史，它起源于S语言，遵循简洁、交互式和可扩展的哲学，然后回归到R的发展，强调其作为免费软件的开放性及其系统设计。 安装和启动R是初学者的第一步，书中详细阐述了如何进行安装，并指导用户如何开始使用R的界面。接着，"R Nuts and Bolts"部分深入讲解了R的基本输入操作、求值规则以及R中的各种对象类型。这包括数值型数据、属性、创建向量的能力，以及如何处理不同类型对象的混合。书中还介绍了矩阵、列表和因子这些特殊的数据结构，这些都是数据科学家在处理复杂数据时不可或缺的工具。此外，书中特别讨论了缺失值的管理，这是数据分析中常见且重要的问题。数据框是R中存储表格数据的主要方式，书中也对其进行了详细解释。 "Getting Data In and Out of R"章节则涉及如何导入和导出数据，这对于数据的预处理和结果共享至关重要。这部分可能涵盖读取文本文件、二进制文件，以及与其他软件或数据库的接口，使数据能在R环境中流畅地流动。 "R Programming for Data Science"是一本全面介绍R语言及其在数据科学中应用的书籍，对于任何希望在数据分析领域使用R的人来说，都是一个宝贵的资源。通过这本书，读者可以系统地学习R的基础知识，并逐渐提升在数据科学项目中的实践能力。