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R语言编程：基于tidyverse
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2.5 基本数据操作

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2025-03-25 07:31:55
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  • 封面
  • 内容提要
  • 彩图
  • 前言
  • 导语
  • 0.1 怎么学习编程语言
  • 0.2 R语言与数据科学
  • 0.3 R语言编程思想
  • 1 基础语法
  • 1.1 搭建R环境及常用操作
  • 1.2 数据结构：向量、矩阵、多维数组
  • 1.3 数据结构：列表、数据框、因子
  • 1.4 数据结构：字符串、日期时间
  • 1.5 正则表达式
  • 1.6 控制结构
  • 1.7 自定义函数
  • 2 数据操作
  • 2.1 tidyverse简介与管道
  • 2.2 数据读写
  • 2.3 数据连接
  • 2.4 数据重塑
  • 2.5 基本数据操作
  • 2.6 其他数据操作
  • 2.7 数据处理神器：data.table包
  • 3 可视化与建模技术
  • 3.1 ggplot2基础语法
  • 3.2 ggplot2图形示例
  • 3.3 统计建模技术
  • 4 应用统计
  • 4.1 描述性统计
  • 4.2 参数估计
  • 4.3 假设检验
  • 4.4 回归分析
  • 5 探索性数据分析
  • 5.1 数据清洗
  • 5.2 特征工程
  • 5.3 探索变量间的关系
  • 6 文档沟通
  • 6.1 R Markdown
  • 6.2 R与Latex交互
  • 6.3 R与Git版本控制
  • 6.4 R Shiny
  • 6.5 开发R包
  • 附录A R6类面向对象编程简单实例
  • 附录B 错误与调试
  • B.1 解决报错的一般策略
  • B.2 错误调试技术
  • B.3 异常处理
  • 附录C 用R实现Excel中的VLOOKUP与透视表
  • C.1 VLOOKUP查询
  • C.2 数据透视表
  • 附录D 非等连接与滚动连接
  • D.1 非等连接
  • D.2 滚动连接
  • 附录E R与网络爬虫
  • E.1 rvest爬取静态网页
  • E.2 用httr包爬取动态网页
  • 附录F R与高性能计算
  • F.1 并行计算
  • F.2 运行C++代码
  • F.3 对超出内存容量的数据集进行处理
  • F.4 大型矩阵运算
  • 附录G R机器学习框架
  • G.1 mlr3verse
  • G.2 tidymodels
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