R编程与数据科学综合指南

### R 编程与数据科学综合指南 #### 1. 数据科学与 R 编程概述 在数据科学和 R 编程领域，有众多重要的方法和问题。尽管网络上有许多免费且优质的资源，如 StackOverflow、GitHub wikis、http://www.r-bloggers.com/ 以及一些免费电子书，但结构化内容的书籍仍具有不可替代的价值。以下是一些通用的 R 学习资料： - Quick - R：由 Robert I. Kabacoff 编写，网址为 http://www.statmethods.net - 官方 R 手册：可在 https://cran.r-project.org/manuals.html 获取 - An R “meta” 书：由 Joseph Ricker 编写，链接为 http://blog.revolutionanalytics.com/2014/03/an-r-meta-book.html - R For Dummies：作者是 Andrie de Vries 和 Joris Meys，2012 年由 Wiley 出版 - R in Action：作者 Robert I. Kabacoff，2015 年由 Manning 出版 - R in a Nutshell：作者 Joseph Adler，2010 年由 O'Reilly 出版 - Art of R Programming：作者 Norman Matloff，2011 年出版 - The R Inferno：作者 Partrick Burns，可在 http://www.burns - stat.com/documents/books/the - r - inferno/ 查看 - Advanced R：作者 Hadley Wickham，2015 年，网址为 http://adv - r.had.co.nz #### 2. 数据加载与准备 ##### 2.1 从数据库加载数据 可使用多种 R 包从不同数据库加载数据，例如： |章节|加载的 R 包版本|相关 R 包| | ---- | ---- | ---- | |第 1 章|hflights 0.1 (CRAN)、microbenchmark 1.4 - 2 (CRAN) 等|mongolite 0.4 (CRAN)、MonetDB.R 0.9.7 (CRAN) 等| |第 2 章|RCurl 1.95 - 4.1 (CRAN)、rjson 0.2.13 (CRAN) 等|jsonlite 0.9.16 (CRAN)、curl 0.6 (CRAN) 等| 操作步骤如下： 1. 安装所需的 R 包，可使用 `install.packages()` 函数。 2. 加载包，使用 `library()` 函数。 3. 根据不同数据库，使用相应包的函数进行连接和数据加载。例如，使用 `RMySQL` 连接 MySQL 数据库： ```R library(RMySQL) con <- dbConnect(MySQL(), user = "your_user", password = "your_password", dbname = "your_db", host = "your_host") data <- dbGetQuery(con, "SELECT * FROM your_table") dbDisconnect(con) ``` ##### 2.2 从网络获取数据 在第 2 章中，介绍了从网络获取数据的方法，使用的 R 包如 RCurl、rjson 等。相关阅读资料有 Chrome Devtools 手册、XPath 在 Mozilla Developer Network 上的文档等。 操作步骤： 1. 安装并加载相关 R 包。 2. 使用包中的函数发送网络请求获取数据。例如，使用 `RCurl` 获取网页内容： ```R library(RCurl) url <- "http://example.com" content <- getURL(url) ``` #### 3. 数据处理与分析 ##### 3.1 数据过滤与汇总 在第 3 章，使用的 R 包有 sqldf、hflights、dplyr 等。进一步阅读资料包括 data.table 手册和 dplyr 介绍文档。 操作步骤：