本書作為R語言的學習指南，詳細講解了R語言的基本概念和編程技巧。本書從* 基礎的知識開始，由淺入深地介紹R的基本概念和重要特性，并用大量的示例和圖形進行演示和說明，旨在讓讀者在掌握R語言的同時，能養成良好的編程習慣，寫出專業、高效的代碼。
本書共24章，其內容涵蓋了R語言的社區和環境介紹；R語言的各種數據結構（單模式/多模式數據結構，日期、時間和因子）；包括各種常用函數、實用函數和應用函數在內的R語言函數；如何在R中進行文本的導入和導出，如何操控和轉換數據，以及在R中高效處理數據的方法；如何可視化數據（涵蓋了三個基本圖形系統、ggplot2圖形系統和Lattice圖形系統）；如何用R構建線性模型、廣義線性模型和非線性模型，以及面向對象的思想；如何進行R代碼提速（包括代碼的性能分析和提速方法）；如何構建R包和擴展R包；如何編寫R類，其中會涉及R中的面向對象編程系統（S3、S4、引用類等）；如何創建動態報告和如何用Shiny創建網絡應用程序。本書附錄還介紹了R、Rtools和RStudio的具體安裝步驟。
《R語言入門經典》涵蓋了R語言的所有基礎知識，介紹了許多實用的編程技巧，既可作為R語言的入門教材，也可作為一本為尋求拓寬分析工具的專業統計學家、數據科學家、分析師量身打造的學習寶典。本書還可作為對R語言感興趣的讀者和開發人員的參考書籍。
實用性強、容易上手的大量示例，教你如何把所學的知識應用于實踐。
問答和練習幫助你測試知識的掌握程度，并擴展你的編程技能。
通過閱讀本書，讀者可以掌握有助于解決大部分真實的數據分析問題的R基礎知識和實用編程技巧。你將掌握整個數據分析流程，學會創建高效、可復用且適合與他人共享的代碼。
本書采用直觀、循序漸進的方法進行講解，旨在幫助讀者掌握如何使用R語言進行數據的導入、導出、操控、匯總、建模和繪制。本書還提供了設計代碼的思路，以及如何使用當前的* 佳實踐來構建強大的R包。
本書內容：
安裝、配置和探索R語言的環境，包括RStudio；
使用基本的R語法、對象和包；
創建和管理數據結構，包括向量、矩陣和數組；
理解列表和數據框；
處理日期、時間和因子；
使用常見的R函數，并學會如何編寫自己的函數；
導入和導出數據，連接數據庫和電子表格；
使用流行的tidyr、dplyr和data.table包；
通過性能分析、向量化和初始化編寫更高效的R代碼；
繪制數據，用ggplot2和Lattice圖形系統擴展繪圖功能；
開發普通類型的模型；
構建高質量的包；
編寫R類：S3、S4和引用類；
用R生成動態報告；
用Shiny創建Web應用程序。
Andy Nicholls 在英國斯巴大學獲得數學碩士學位，在南安普頓大學獲得統計學應用科學碩士學位。Andy在2011年加入Mango Solution公司之前一直是一位制藥行業的資 深統計學家。自從加入Mango Solution后，Andy舉辦了50多次R語言的現場培訓課程，參與了30多個R包的開發。現在，他負責管理Mango Solution的R顧問團隊，并一直定期為每季度的LondonR活動做貢獻。到目前為止，該活動的R用戶組參與人數居英國之首，有1000多個見面會成員。Andy與他美麗賢惠的妻子和可愛的兒子居住在英國的歷史名城巴斯附近。
Richard Pugh 在巴斯大學獲得數學學位。Richard在制藥行業作為統計學家從事統計相關工作多年，后來加入了Insightful公司（開發了S-PLUS）的售前顧問團隊。Richard在Insightful公司的工作包括舉辦各種活動，給許多行業的藍籌客戶提供相關的培訓和咨詢服務。Richard在2002年作為聯合創始人創建了Mango Solution，領導公司中R和其他分析軟件的各種項目開發和技術研發。Richard現在是Mango公司的首 席數據科學家，定期在數據科學會議和R活動中發言。Richard與他的妻子和兩個孩子居住在英國威爾特郡西部的Bradford on Avon鎮，大部分“業余時間”都在修整自己的房子。
Aimee Gott 是蘭卡斯特大學的統計學博士，在本校獲得了本科和碩士學位。作為培訓領導，Aimee為Mango公司舉辦了200多天的培訓。她在歐洲和美國舉辦了多次全面介紹R語言的現場培訓，而且還包括許多短期研討會和在線研討會。Aimee負責監督Mango公司跨數據科學領域方面的培訓課程開發，并定期參加R用戶組和見面會。在業余時里，Aimee喜歡學習各種歐洲語言，并用攝影記錄她的旅行。
* 1章 R語言社區 1
1.1 R語言簡史 1
1.1.1 S語言的誕生 1
1.1.2 R語言的誕生 2
1.2 R語言社區 3
1.2.1 郵件列表 3
1.2.2 R語言手冊 4
1.2.3 在線資源 4
1.2.4 R語言聯盟 4
1.2.5 用戶活動 5
1.3 R語言的開發 5
1.4 本章小結 6
1.5 本章答疑 6
1.6 課后研習 7
1.7 補充練習 7
* 2章 R語言環境 8
2.1 集成開發環境 8
2.1.1 R GUI 8
2.1.2 RStudio IDE 9
2.1.3 其他開發環境 10
2.2 R語法 10
2.2.1 控制臺 10
2.2.2 腳本 11
2.3 R對象 12
2.3.1 R包 12
2.3.2 搜索路徑 12
2.3.3 列出對象 13
2.3.4 R的工作空間 14
2.4 使用R包 16
2.4.1 查找合適的包 17
2.4.2 安裝R包 17
2.4.3 載入R包 19
2.5 內部幫助 20
2.6 本章小結 21
2.7 本章答疑 21
2.8 課后研習 22
2.9 補充練習 23
第3章 單模式數據結構 24
3.1 R的數據類型 24
3.2 向量、矩陣和數組 25
3.3 向量 25
3.3.1 創建向量 26
3.3.2 向量屬性 30
3.3.3 索引向量 32
3.4 矩陣 36
3.4.1 創建矩陣 37
3.4.2 矩陣屬性 39
3.4.3 索引矩陣 41
3.5 數組 44
3.5.1 創建數組 44
3.5.2 數組屬性 45
3.5.3 索引數組 45
3.6 單模式數據對象之間的關系 46
3.7 本章小結 47
3.8 本章答疑 47
3.9 課后研習 48
3.10 補充練習 49
第4章 多模式數據結構 50
4.1 多模式結構 50
4.2 列表 51
4.2.1 列表是什么 51
4.2.2 創建空列表 52
4.2.3 創建非空列表 52
4.2.4 創建有元素名的列表 53
4.2.5 創建列表：總結 53
4.2.6 列表屬性 54
4.2.7 索引列表 55
4.2.8 索引列表的子集 55
4.2.9 引用列表的元素 58
4.2.10 添加列表元素 60
4.2.11 列表語法總結 61
4.2.12 為何要學習列表 63
4.3 數據框 66
4.3.1 創建數據框 66
4.3.2 查詢數據框的屬性 67
4.3.3 選取數據框的列 67
4.3.4 添加數據框的列 67
4.3.5 索引數據框的列 68
4.3.6 作為矩陣引用 69
4.3.7 索引數據框總結 71
4.4 探索數據 71
4.4.1 數據的頂部和底部 72
4.4.2 數據視圖 72
4.4.3 匯總數據 74
4.4.4 可視化數據 74
4.5 本章小結 75
4.6 本章答疑 75
4.7 課后研習 77
4.8 補充練習 78
第5章 日期、時間和因子 80
5.1 處理日期和時間 80
5.1.1 創建日期對象 80
5.1.2 創建包含時間的對象 81
5.1.3 操控日期和時間 82
5.2 lubridate包 83
5.3 處理分類數據 84
5.3.1 創建因子 84
5.3.2 管理因子的水平 86
5.3.3 創建連續數據的因子 86
5.4 本章小結 87
5.5 本章答疑 88
5.6 課后研習 88
5.7 補充練習 89
第6章 常用R函數 90
6.1 R函數的用法 90
6.2 處理數值數據的函數 91
6.2.1 數學函數和運算符 91
6.2.2 統計匯總函數 92
6.2.3 模擬和統計分布 93
6.3 處理邏輯數據的函數 94
6.4 處理缺失數據的函數 95
6.5 處理字符數據的函數 96
6.5.1 處理簡單的字符 96
6.5.2 查找和替換 97
6.6 本章小結 98
6.7 本章答疑 98
6.8 課后研習 98
6.9 補充練習 99
第7章 編寫函數：* 一部分 100
7.1 為何要學習函數 100
7.2 創建簡單的函數 101
7.2.1 命名函數 102
7.2.2 定義函數的參數 103
7.2.3 函數作用域規則 104
7.2.4 返回對象 104
7.3 If/Else結構 106
7.3.1 一個簡單的R示例 107
7.3.2 嵌套語句 108
7.3.3 使用一個條件 108
7.3.4 多個測試值 109
7.3.5 匯總成一個邏輯值 109
7.3.6 簡化邏輯輸入 110
7.3.7 反轉邏輯值 111
7.3.8 混合條件 112
7.3.9 控制與/或語句 112
7.3.10 提前返回 113
7.3.11 示例 114
7.4 本章小結 115
7.5 本章答疑 115
7.6 課后研習 116
7.7 補充練習 117
第8章 編寫函數：* 二部分 119
8.1 錯誤和警告 119
8.1.1 錯誤消息 120
8.1.2 警告消息 121
8.2 檢查輸入 122
8.3 省略號 124
8.3.1 使用省略號 125
8.3.2 用省略號傳遞圖形參數 125
8.4 檢查多值輸入 128
8.5 使用輸入定義 130
8.6 本章小結 133
8.7 本章答疑 133
8.8 課后研習 134
8.9 補充練習 135
第9章 循環和匯總 136
9.1 重復的任務 136
9.1.1 循環 136
9.1.2 for 循環 137
9.1.3 while循環 142
9.2 “應用”函數家族 143
9.3 apply()函數 144
9.3.1 MARGIN 144
9.3.2 簡單的apply()用例 145
9.3.3 使用多個MARGIN 146
9.3.4 更高維結構使用apply() 147
9.3.5 給“待應用”函數傳遞
其他參數 148
9.3.6 在自定義函數中使用apply() 150
9.3.7 給函數傳遞額外參數 151
9.3.8 應用于數據框 152
9.4 lapply()函數 153
9.4.1 split()函數 154
9.4.2 分割數據框 155
9.4.3 用lapply()函數處理向量 157
9.4.4 “應用”輸入的次序 158
9.4.5 用lapply()函數處理數據框 160
9.5 sapply()函數 161
9.5.1 從sapply()返回 162
9.5.2 為何要使用sapply() 164
9.6 tapply()函數 165
9.6.1 多個分組變量 165
9.6.2 多值返回 166
9.6.3 從tapply()返回值 168
9.7 本章小結 169
9.8 本章答疑 169
9.9 課后研習 170
9.10 補充練習 171
* 10章 導入和導出 172
10.1 處理文本文件 172
10.1.1 讀入文本文件 173
10.1.2 讀入CSV文件 174
10.1.3 導出文本文件 175
10.1.4 更快導入和導出 175
10.1.5 高效數據存儲 175
10.1.6 所有權和其他格式 176
10.2 關系數據庫 177
10.2.1 RODBC 177
10.2.2 DBI 178
10.3 操作Microsoft Excel 179
10.4 本章小結 183
10.5 本章答疑 183
10.6 課后研習 184
10.7 補充練習 184
* 11章 數據操控和轉換 186
11.1 排序 186
11.1.1 數據框排序 187
11.1.2 降序排列 187
11.2 附加 188
11.3 合并 188
11.3.1 合并示例 189
11.3.2 缺失值 190
11.4 重復值 191
11.5 重組 192
11.5.1 用reshape進行重組 192
11.5.2 融合 193
11.5.3 重鑄 194
11.5.4 用tidyr進行重組 195
11.6 數據整合 197
11.6.1 使用“for”循環 197
11.6.2 使用“應用”函數 198
11.6.3 aggregate()函數 199
11.6.4 使用帶公式的aggregate() 199
11.6.5 根據指 定列使用aggregate() 201
11.6.6 計算baseline的差值 203
11.7 本章小結 204
11.8 本章答疑 204
11.9 課后研習 205
11.10 補充練習 205
* 12章 高效數據處理 206
12.1 dplyr：處理數據的新方式 206
12.1.1 創建dplyr（tbl_df）對象 207
12.1.2 排序 208
12.1.3 訪問子集 208
12.1.4 添加新列 210
12.1.5 合并 211
12.1.6 整合 212
12.1.7 管道操作符 215
12.2 用data.table高效處理數據 216
12.2.1 創建data.table 216
12.2.2 設置key 217
12.2.3 取子集 217
12.2.4 添加新行和新列 219
12.2.5 合并 221
12.2.6 整合 222
12.2.7 處理超大數據集的其他包 223
12.3 本章小結 224
12.4 本章答疑 224
12.5 課后研習 224
12.6 補充練習 225
* 13章 圖形 226
13.1 圖形設備和顏色 226
13.1.1 設備 226
13.1.2 顏色 227
13.2 高 級圖形函數 227
13.2.1 單變量圖形函數 228
13.2.2 plot()函數 230
13.2.3 圖形屬性 231
13.3 初級圖形函數 235
13.3.1 點和線 235
13.3.2 文本 236
13.3.3 圖例 237
13.3.4 其他初級函數 239
13.4 圖形參數 239
13.5 控制布局 240
13.5.1 網格布局 240
13.5.2 layout()函數 241
13.6 本章小結 242
13.7 本章答疑 242
13.8 課后研習 243
13.9 補充練習 244
* 14章 ggplot2圖形包 245
14.1 ggplot2的哲學 245
14.2 快速繪圖和基本控制 246
14.2.1 使用qplot() 246
14.2.2 標題和軸 247
14.2.3 使用圖層 247
14.2.4 把圖形作為對象 248
14.3 更改繪制類型 249
14.3.1 繪制類型 249
14.3.2 組合繪制類型 251
14.4 圖形屬性 251
14.4.1 控制圖形屬性 252
14.4.2 標度和圖例 254
14.4.3 處理分組數據 256
14.5 面板（分面） 257
14.5.1 facet_grid()的用法 258
14.5.2 facet_wrap()的用法 259
14.5.3 從qplot()中進行分面 260
14.6 定制繪圖 260
14.6.1 ggplot() 260
14.6.2 坐標系 264
14.7 主題和布局 265
14.7.1 調整單個繪圖 265
14.7.2 全局主題 266
14.7.3 圖例布局 266
14.8 ggvis的演變 267
14.9 本章小結 267
14.10 本章答疑 268
14.11 課后研習 268
14.12 補充練習 269
* 15章 lattice圖形 270
15.1 格子圖形的歷史 270
15.2 lattice包 271
15.3 創建簡單的lattice圖形 271
15.3.1 lattice圖形類型 272
15.3.2 繪制數據的子集 277
15.4 圖形選項 278
15.4.1 標題和軸 278
15.4.2 繪制類型和格式 279
15.5 多變量 280
15.6 數據的分組 281
15.7 使用面板 282
15.7.1 控制條頭 283
15.7.2 多個“By”變量 284
15.7.3 面板函數 285
15.8 控制樣式 290
15.8.1 預覽樣式 291
15.8.2 創建主題 292
15.8.3 使用主題 293
15.9 本章小結 294
15.10 本章答疑 294
15.11 課后研習 295
15.12 補充練習 295
* 16章 R模型和面向對象 296
16.1 R中的統計模型 296
16.2 簡單的線性模型 296
16.3 在R中評估模型 298
16.3.1 模型匯總 298
16.3.2 模型診斷圖 299
16.3.3 提取模型元素 300
16.3.4 作為列表對象的模型 302
16.3.5 在繪圖中添加模型線 304
16.3.6 模型預測 305
16.4 多元線性回歸 306
16.4.1 更新模型 306
16.4.2 比較嵌套模型 307
16.5 交互項 309
16.6 因子自變量 311
16.7 變量轉換 314
16.8 R和面向對象 316
16.8.1 面向對象 316
16.8.2 線性模型方法 317
16.9 本章小結 318
16.10 本章答疑 318
16.11 課后研習 319
16.12 補充練習 319
* 17章 常見R模型 320
17.1 廣義線性模型 320
17.1.1 GLM定義 321
17.1.2 擬合GLM模型 321
17.1.3 擬合高斯模型 322
17.1.4 glm對象 323
17.1.5 Logistic回歸 325
17.1.6 泊松回歸 327
17.1.7 GLM擴展 329
17.2 非線性模型 329
17.2.1 非線性回歸 330
17.2.2 非線性模型擴展 335
17.3 生存分析 336
17.3.1 ovarian數據框 336
17.3.2 刪失數據 336
17.3.3 估計生存函數 337
17.3.4 比例風險 341
17.3.5 生存模型擴展 344
17.4 時間序列分析 344
17.4.1 時間序列對象 344
17.4.2 分解時間序列 346
17.4.3 平滑 347
17.4.4 自相關 349
17.4.5 擬合ARIMA模型 349
17.5 本章小結 352
17.6 本章答疑 352
17.7 課后研習 352
17.8 補充練習 353
* 18章 代碼提速 354
18.1 確定效率 354
18.1.1 性能分析 355
18.1.2 標準分析工具 355
18.2 初始化 356
18.3 向量化 357
18.3.1 什么是向量化 358
18.3.2 怎樣編碼可以向量化 358
18.4 使用替換函數 360
18.5 管理內存使用 360
18.6 集成C++ 361
18.6.1 C++和Rcpp的使用時機 361
18.6.2 基本函數 362
18.6.3 在C++中使用R函數 364
18.7 本章小結 364
18.8 本章答疑 365
18.9 課后研習 365
18.10 補充練習 366
* 19章 構建包 367
19.1 為什么要構建R包 367
19.2 R包的結構 368
19.2.1 創建包的結構 368
19.2.2 DESCRIPTION文件 369
19.2.3 NAMESPACE文件 370
19.2.4 R目錄 370
19.2.5 man目錄 371
19.3 代碼質量 371
19.4 用roxygen2自動創建文檔 372
19.4.1 函數的roxygen注釋塊 372
19.4.2 撰寫包的文檔 374
19.4.3 創建和更新幫助頁面 374
19.5 用devtools構建包 375
19.5.1 檢查 375
19.5.2 構建 377
19.5.3 安裝 377
19.6 本章小結 378
19.7 本章答疑 378
19.8 課后研習 378
19.9 補充練習 379
* 20章 構建高 級包 380
20.1 擴展R包 380
20.2 開發測試框架 381
20.2.1 testthat介紹 381
20.2.2 將測試合并進包中 383
20.3 在包中包含數據 384
20.4 包含用戶指南 386
20.4.1 在包中包含使用指南 386
20.4.2 撰寫使用指南 387
20.5 用Rcpp編碼 389
20.6 本章小結 390
20.7 本章答疑 390
20.8 課后研習 391
20.9 補充練習 391
* 21章 編寫R類 393
21.1 什么是類 393
21.1.1 R中的面向對象 394
21.1.2 為何要用面向對象 394
21.1.3 為何要使用S3 396
21.2 創建新的S3類 396
21.3 泛型函數和方法 398
21.3.1 為算術操作符定義方法 399
21.3.2 列表和屬性 400
21.3.3 創建新的泛型 401
21.4 在S3中繼承 402
21.5 創建S3文檔 403
21.6 S3的局限性 403
21.7 本章小結 404
21.8 本章答疑 404
21.9 課后研習 404
21.10 補充練習 405
* 22章 正式的類系統 406
22.1 S4 406
22.1.1 使用S4類 407
22.1.2 定義S4類 407
22.1.3 方法 410
22.1.4 定義新的泛型函數 411
22.1.5 多重分派 412
22.1.6 繼承 413
22.1.7 創建S4的文檔 414
22.2 引用類 415
22.2.1 創建新的引用類 415
22.2.2 定義方法 417
22.2.3 復制引用類的對象 419
22.2.4 創建引用類的文檔 420
22.3 R6類 421
22.3.1 公有成員和私有成員 421
22.3.2 R6示例 421
22.4 其他類系統 422
22.5 本章小結 422
22.6 本章答疑 423
22.7 課后研習 423
22.8 補充練習 424
* 23章 動態報告 425
23.1 什么是動態報告 425
23.2 knitr包簡介 426
23.3 用RMarkdown生成
簡單的報告 426
23.3.1 RMarkdown文檔基礎 426
23.3.2 創建HTML文件 427
23.3.3 包含R的代碼和輸出 428
23.4 用LaTeX生成報告 430
23.4.1 LaTeX文檔基礎 430
23.4.2 在LaTeX文檔中包含代碼 431
23.5 本章小結 433
23.6 本章答疑 433
23.7 課后研習 433
23.8 補充練習 434
* 24章 用Shiny創建網絡應用程序 435
24.1 簡單的Shiny應用程序 435
24.1.1 Shiny應用程序的結構 435
24.1.2 ui組件 436
24.1.3 server組件 437
24.2 響應式函數 439
24.2.1 為何需要響應式函數 439
24.2.2 創建一個簡單的響應式函數 440
24.3 交互式文檔 441
24.4 共享Shiny應用程序 442
24.5 本章小結 442
24.6 本章答疑 443
24.7 課后研習 443
24.8 補充練習 444
附錄A 安裝 445
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