R语言是研究生的摸鱼神器
不管是数据分析还是科研绘图
轻松解锁花式操作
最近九月开学季
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一名非科班零基础的研究生
如何快速学习R语言？
怎么快速使用R语言？
计算机专业学生有良好的编程基础，而且经过了系统的学习和训练，但是非专业的同学（比如生化环材）没有接触过系统的编程课程，没有充裕的时间从头学起，如何才能在短时间内入门R语言，并在实际科研工作用使用R语言？此处推荐两本书：R语言编程（基于tidyverse）和R语言实战（第三版）。
刚入学的新朋友们第一学期要上课，科研任务安排的相对较少，趁着这半年大好空闲时间，快速学习掌握R语言和编程基础，把上水课时玩手机的时间拿来看两本书，绝对不亏~~
第一本：R语言实战
在我刚入学那会儿初次接触R语言，看的第一本工具书就是《R语言实战》，收获良多，当时还只是第二版。最近刚刚出版了《R语言实战 第三版》 ，豆瓣评分9.2，被称为最牛R语言实战书升级版。
上面这本书的第 1 版于 2012 年出版，距今已经过去 11 年了，第 2 版于 2016 年出版，豆瓣评分 9.2，全系列累计销量已经突破 30 万 册，是一本口碑与品质兼具的佳作。（点击红色购买按钮可以限时半价抢购）
这本书有什么亮点？
这几年 R 发生了一些变革，大数据的增长、tidyverse 软件的广泛应用、新的预测性分析和机器学习方法的快速发展，以及更多崭新且强大的数据可视化技术的进步促使 R 也发生了变革。
而本书的原作者也一直关注着这些变化，他针对读者反馈的新需求，对书中的内容进行了全新升级，力求能够跟上 R 的新变化。
第 3 版有许多变化，尤其是新增了 tidyverse 系列包在数据管理和数据分析方面的各种功能。以下将列出一些重要变化：
第 2 章（创建数据集）将介绍用于导入数据的 readr、readxl 和 haven 包。另外，新增的一节将专门介绍 tibble 数据结构。tibble 是对传统数据框的一种全新改进。
第 3 章（基本数据管理）和第 5 章（高级数据管理）将介绍用于数据管理、转换和汇总的 dplyr 和 tidyr 包。
第 4 章（图形初阶）、第 6 章（基本图形）、第 11 章（中级绘图）和第 19 章（高级绘图）是新增内容，将详细介绍 ggplot2 及其扩展包。
第 16 章（聚类分析）将提供改进后的图形绘制方法。其中新增的一节将专门介绍如何计算数据聚类。
第 17 章（分类）新增了一节，将介绍 Shapley 值图和细分图的用法，以便读者更好地理解黑箱模型。
第 18 章（处理缺失数据的高级方法）新增了几节，将介绍用于缺失值插补的 k 近邻方法和随机森林方法。
第 20 章（高级编程）新增的几节将介绍非标准计算和可视化调试。
第 21 章（创建动态报告）新增了 R Markdown 的内容，以及有关参数化报告和常见编码错误的内容。
第 22 章（创建包）被全面重写，以便涵盖使用新工具来简化包的创建步骤的内容。另外，这一章还新增了如何通过 CRAN、GitHub 和软件生成网站来分发和改进包的内容。
根据图形用户界面的最新变化，作者对附录 A（图形用户界面）进行了更新。
第二本：R语言编程
如何提升R语言能力？
R提供了丰富的数据处理、统计分析和图形可视化功能，包括基本的统计方法（如描述性统计、假设检验、线性回归等）和高级的统计技术（如非参数方法、广义线性模型、决策树、聚类分析等）。
此外，R还提供了强大的绘图和可视化功能，可以创建各种类型的图表，包括散点图、条形图、直方图、箱线图、密度图、热力图等。
我最近看到了一本很适合R语言爱好者的书，它是由哈尔滨工业大学基础数学博士张敬信教授编著的《R语言编程—基于tidyverse》
这本书的作者张教授先在信息与计算科学专业打牢学术基础，然后继续在基础数学领域深造并一举拿下博士学位，年纪轻轻就成为了副教授。
干货满满
内容新颖
Tidyverse包是Hadley及团队的集大成之作，是专为数据科学而开发的一系列包的合集，提供了一致的底层设计哲学、语法、数据结构。它集数据导入—数据清洗—数据操作—数据可视化—数据建模—可重现与交互报告整个数据科学流程于一身，以“现代的”“优雅的”方式和管道式、泛函式编程技术实现。
本书绝大部分内容都是参阅最新版本R包的相关文档，很少参阅书籍（而且尽量参阅最新的在线版本）。本书全面采用最新的R语言技术编写，特别是tidyverse“整洁流、管道流、泛函流”数据科学。
真正融入编程思维
很多国内 R 语言编程书只是罗列堆砌编程语法，国外有不少优秀的 R语言编程书，但翻译版往往就只是 “直译”，只把表面意思用生硬的汉语表达出来，很难让初学者学透它们。
解决办法就是真正融入编程思维：编程思想引导，编程语法到底是怎么回事，应该用于何处、怎么使用。本书前言和第一章融入向量化编程与函数式编程思维；第二章主要融入数据思维。
精心准备实例
编程语法讲透彻还不够，必须配以合适的实例来演示，所以也请读者一定要将编程语法讲解与配套实例结合起来阅读，比起实例代码调试通过，更重要的是借助实例代码理解透彻该编程语法，所包含的编程思维。
本书后半部分是R语言在应用统计、探索性数据分析、文档沟通方面的应用，所配案例力求能让读者上手使用。
程序代码优雅、简洁、高效
本书程序代码都是基于最新的tidyverse，自然就很优雅；简洁高效是能用向量化编程就不用逐元素，能用泛函式编程，就不用 for 循环。
可以说，读者如果用我这本书入门 R 语言，或者更新您的 R 知识，就会自动跳过写低级啰嗦代码的阶段，直接进入写让别人羡慕的 “高手级” 代码的行列。
本书内容安排简介
R 语言编程的基本语法
同时渗透向量化编程、函数式编程思维。这些语法在其它编程语言中也是相通的，包括搭建 R 语言环境，常用数据结构（存放数据的容器） ：向量、矩阵、数据框、因子、字符串（及正则表达式） 、日期时间，分支结构，循环结构，自定义函数。
这些基本语法是您写 R 代码的基本元素，学透它们非常重要，只有学透它们才能将其任意组合、恰当使用，以写出各种各样的解决具体问题的 R 代码。同样是讲 R 基本语法，本书不同之处在于，用tidyverse中更一致、更好用的相应包加以代替：用tibble代替data.frame、用forcats包处理因子，用stringr讲字符串 （及正则表达式）、用lubridate包讲日期时间、循环结构中用purrr包的map_函数代替apply系列函数，其中特别讲到编程技术：泛函式编程。
tidyverse数据操作思维
先简单介绍 tidyverse包以及编程技术之管道操作，接着围绕各种常用数据操作展开，包括数据读写（各种常见数据文件的读写及批量读写、R连接数据库、中文编码问题及解决办法），数据连接（数据按行/列拼接、SQL数据库连接），数据重塑 （“脏”数据变“整洁”数据，长宽表转换、拆分与合并列），数据操作 （选择列、筛选行、对行排序、修改列、分组汇总）、其它数据操作 （按行汇总、窗口函数、滑窗迭代、整洁计算），以及data.table基本使用 （常用数据操作的dplyr语法与data.table语法对照）。
tidyverse最大的优势就是以“管道流”、“整洁语法”操作数据，这些语法真正让数据操作从R base的晦涩难记难用，到tidyverse的“一致”、“整洁”好记好用，比Python的 pandas还好用！关键是用一次就能记住！
为了最大程度地降低理解负担，本书特意选用中文的学生成绩数据作为演示数据，让读者只关心语法就好。另外，tidyverse 的这些数据操作，实际上已经在语法层面涵盖了日常Excel数据操作、SQL数据库操作，活用tidyverse上述数据操作语法已经可以胜任这些工作。
可视化与建模技术
可视化只介绍最流行的可视化包ggplot2，先从 ggplot2的图层化绘图语法开始，依次介绍ggplot2的九大部件：数据、映射、几何对象、标度、统计变换、坐标系、分面、主题、输出；接着介绍图形从功能上的分类：类别比较图、数据关系图、数据分布图、时间序列图、局部整体图、地理空间图，对每一类图形分别选择其中代表性的用实例加以演示。
建模技术包括三个内容：
(1) 用broom包提取统计模型结果为整洁数据框，方便后续访问和使用；
(2) modelr包中一些有用的辅助建模函数；
(3) 批量建模技术，比如要对全世界 170 多个国家的数据分别建立模型、提取模型结果，当然这可以用for 循环实现，但这里采用更加优雅的map_实现，以及“行化迭代”实现。
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