图书介绍
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- 出版时间：2019
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图书目录
第1部分 基础知识1
第1章 数据处理总论2
1.1 数据处理的定义2
1.2 数据处理的意义3
1.3 数据处理基本工具3
第2章 R语言编程基础6
2.1 下载安装6
2.2 包的使用7
2.3 数据类型8
2.4 数据结构10
2.5 程序控制15
2.6 函数式编程17
第3章 数据处理基本范式19
第2部分 快速入门24
第4章 base-r：基本数据处理25
4.1 数据集及其基本探索25
4.2 基本范式实现27
4.2.1 创建（read.csv/data.frame）27
4.2.2 删除（rm）28
4.2.3 检索（DF[i,j]）28
4.2.4 插入（rbind/cbind）31
4.2.5 排序（order）33
4.2.6 过滤（DF[condition,]）35
4.2.7 汇总（apply）36
4.2.8 分组（aggregate）36
4.2.9 连接（merge）37
第5章 tidyverse生态系统：简洁高效数据处理40
5.1 tidyverse生态系统简介40
5.2 基本范式实现41
5.2.1 包的加载（p＿load）41
5.2.2 创建（read＿csv/tibble）42
5.2.3 删除（rm）45
5.2.4 检索（select/slice）46
5.2.5 插入（add/bind）50
5.2.6 排序（arrange）54
5.2.7 过滤（filter）56
5.2.8 汇总（summarise）59
5.2.9 分组（group＿by）61
5.2.10 连接（join）63
5.3 高级处理工具67
5.3.1 长宽数据变换（gather/spread）68
5.3.2 集合运算（intersect/union/setdiff）70
5.3.3 窗口函数（rank/lead/lag/cum）74
5.3.4 连接数据库：对SQL的支持（dbplyr）81
5.3.5 巧妙写函数：变量的引用85
第3部分 高级进阶93
第6章 data.table：高速数据处理94
6.1 data.table简介94
6.2 基本范式实现96
6.2.1 创建（fread/data.table/setDT）96
6.2.2 删除（rm/file.remove）100
6.2.3 检索（DT[ij,by]）101
6.2.4 插入（DT[,new.column：=anything,]）105
6.2.5 排序（DT[order[x],,]）107
6.2.6 过滤（DT[conditionj,by]）108
6.2.7 汇总（DT[i,summary＿function,by]）109
6.2.8 分组（DT[i,j,by]）110
6.2.9 连接（merge）111
6.3 高级特性探索116
6.3.1 原位更新（set＊/:=）116
6.3.2 高速过滤（DT[filter＿condition,j,by,on=.（x）]）119
6.3.3 长宽数据转换（melt/dcast）121
第7章 sparklyr：分布式数据处理128
7.1 连接R与Spark：sparklyr包简介128
7.2 基本操作指南130
7.3 存储机制简介135
7.4 分布式计算136
第4部分 实战应用139
第8章 航班飞行数据演练140
8.1 nycflights13数据集探索140
8.2 flights14数据集探索148
第9章 测试155
第10章 实用数据处理技巧157
10.1 数据存取157
10.1.1 令人头疼的编码格式（encoding）157
10.1.2 读写性能竞速赛（fst/feather ＆ data.table/readr）158
10.1.3 数据存取转换的瑞士军刀（rio）162
10.2 并行计算（doParallel）164
10.3 混合编程168
第11章 实战案例：网络爬虫与文本挖掘173
11.1 网络爬取（rvest）174
11.2 文本挖掘（tidytext）177
第12章 实战案例：数据塑型与可视化（ggplot2）180
12.1 数据准备181
12.2 柱状图（geom＿bar）182
12.3 折线图（geom＿line）183
12.4 饼图（ggpie）184
12.5 一行代码实现一页多图（gridExtra）186
第13章 实战案例：机器学习193
13.1 机器学习概述193
13.2 为什么要做机器学习193
13.3 如何入门机器学习194
13.4 数据处理与机器学习195
13.5 案例分析：信贷风险预测模型构建195
致谢204