R語言大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實踐

內(nèi) 容 簡 介 2
前 言 3
序 4
目 錄 5
第1章 R語言基礎(chǔ)簡介 11
1.1 R語言概述 11
1.2 為何學(xué)習(xí)R語言 11
1.2.1 R語言特點 11
1.2.2 R在大數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢 12
1.3 R語言主要應(yīng)用領(lǐng)域 13
1.4 R語言開發(fā)環(huán)境搭建 14
1.4.1 Windows系統(tǒng)中安裝R 14
1.4.2 Linux系統(tǒng)中安裝R 14
1.4.3 RStudio工具安裝與使用 15
本章習(xí)題 16
第2章 R語言語法基礎(chǔ) 18
2.1 R語言數(shù)據(jù)類型 18
2.1.1 R的4種數(shù)據(jù)類型 18
2.1.2 字符型的高級技巧 20
2.1.3 NA和NULL 21
2.2 R語言數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 22
2.2.1 Array數(shù)組 22
2.2.2 Factor因子 23
2.2.3 List列表 25
2.2.4 DataFrame數(shù)據(jù)框 26
2.3 R語言程序結(jié)構(gòu) 28
2.3.1 三種基本結(jié)構(gòu) 28
2.3.2 for循環(huán) 28
2.3.4 while循環(huán) 30
2.3.5 repeat循環(huán) 31
2.4 R語言向量化計算 32
2.4.1 向量化計算的概念 32
2.4.2 冒號運算符 32
2.4.3 序列生成函數(shù)seq和rep 32
2.4.4 數(shù)組之間的運算規(guī)則 33
2.5 強大的apply函數(shù)族 34
2.5.1 apply 34
2.5.2 lapply 35
2.5.3 sapply 35
2.5.4 vapply 36
2.5.5 mapply 37
2.5.6 tapply 37
本章習(xí)題 38
第3章 R語言數(shù)據(jù)預(yù)處理 40
3.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出 40
3.1.1 R語言數(shù)據(jù)導(dǎo)入 40
3.1.2 導(dǎo)入函數(shù)參數(shù)匹配 47
3.1.3 R語言數(shù)據(jù)導(dǎo)出 48