Chapter 1 Data Visualization with ggplot2
Chapter 2 Workflow: Basics
Chapter 3 Data Transformation with dplyr
Chapter 4 Workflow: Scripts
Chapter 5 Exploratory Data Analysis
Chapter 6 Workflow: Projects
Chapter 7 Tibbles with tibble
Chapter 8 Data Import with readr
Chapter 9 Tidy Data with tidyr
Chapter 10 Relational Data with dplyr
Chapter 11 Strings with stringr
Chapter 12 Factors with forcats
Chapter 13 Dates and Times with lubridate
Chapter 14 Pipes with magrittr
Chapter 15 Functions
Chapter 16 Vectors
Chapter 17 Iteration with purrr
Chapter 18 Model Basics with modelr
Chapter 19 Model Building
Chapter 20 Many Models with purrr and broom
Chapter 21 R Markdown
Chapter 22 Graphics for Communication with ggplot2
Chapter 23 R Markdown Formats
Chapter 24 R Markdown Workflow
· · · · · · (收起)
Chapter 2 Workflow: Basics
Chapter 3 Data Transformation with dplyr
Chapter 4 Workflow: Scripts
Chapter 5 Exploratory Data Analysis
Chapter 6 Workflow: Projects
Chapter 7 Tibbles with tibble
Chapter 8 Data Import with readr
Chapter 9 Tidy Data with tidyr
Chapter 10 Relational Data with dplyr
Chapter 11 Strings with stringr
Chapter 12 Factors with forcats
Chapter 13 Dates and Times with lubridate
Chapter 14 Pipes with magrittr
Chapter 15 Functions
Chapter 16 Vectors
Chapter 17 Iteration with purrr
Chapter 18 Model Basics with modelr
Chapter 19 Model Building
Chapter 20 Many Models with purrr and broom
Chapter 21 R Markdown
Chapter 22 Graphics for Communication with ggplot2
Chapter 23 R Markdown Formats
Chapter 24 R Markdown Workflow
· · · · · · (收起)
具体描述
http://r4ds.had.co.nz/
用户评价
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##赞美Hadley!!
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##tidyverse太美啦！
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##入门书。Tidyverse 的哲学可看作 R 的新（现代）范式，目的就是取其精华、去其糟粕。请 pandas/matplotlib/sklearn 诸君继续努力，因为我被迫用你们时经常怀念 tidyverse 的某些优雅与效率
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##辗转于matlab/python+pandas/R后，终于发现了R配合tidyverse配合ggplot2配合RStudio，才是最契合交互式代码+图像快速探索数据，形成数据分析思路的终极利器。
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##读得不太认真，有需要再复习吧。R毕竟不是专门做统计的，大部分场合下当然没有stata之类直观，纵有万般好，也不必过分推崇。我决定实用主义地穿插着用各种软件，虽然姿势难看，但是省劲儿啊……
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##没太明白tidy data 有啥用...好像和一般的用法也没啥区别
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##花了一年的时间，跟同事一起把这本书以上课时间讲完了。受益匪浅。是一本非常应用的书。入门R的同学可以看，这是tydiserve 体系的R。容易上手。也够用。如果是14年之前接触R的，也建议读一下，真的很方便。但是如果对R使用和时间要求比较高，那还是要从传统的R入手，这本书应用性强，理论性太浅。
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##赞美Hadley!!
##手头常备。