书籍详情
R语言数据处理及可视化分析
作者：杨德春
出版社：清华大学出版社
出版时间：2023-11-01
ISBN：9787302641728
定价：¥59.00
内容简介
本书以常见的R语言数据处理方法、ggplot2可视化为主线，希望解决大多数R语言学习者在学习过程中碰到的难点问题。本书以实战为目的，聚焦R语言本身数据处理、可视化的特点，以一个个例子循序渐进地讲述R语言数据处理及可视化中用到的经典软件包，以便读者能快速将所学内容运用到实际场景中。本书共6章， ～3章分别介绍R语言及其软件安装、数据可视化入门、数据存储结构及数据处理方法；第4章和第5章分别介绍ggplot2可视化技巧、常见ggplot2增强包的使用方法；第6章数据可视化分析示例对数据处理及可视化技巧综合运用进行介绍；附录A简要介绍rmarkdown及大数据处理神器data，table包本书侧重数据处理及可视化在日常工作和学习中的运用，以降低读者的学习难度。本书为R语言的入门书，也可供对于财务分析、经营分析、商业分析、数据分析等有一定经验的读者参考，
作者简介
暂缺《R语言数据处理及可视化分析》作者简介
目录
第1章 R语言介绍及软件安装
1.1 R语言介绍
1.2 R软件及RStudio软件安装
1.2.1 R软件安装
1.2.2 RStudio软件安装
1.2.3 R及RStudio界面介绍
1.2.4 关于R语言程序包
1.2.5 R语言基础运算
第2章 R语言数据可视化入门
2.1 散点图
2.2 柱形图及条形图
2.3 折线图
2.4 饼图
2.5 直方图
2.6 热力图
2.7 其他图形
第3章 数据储存结构及数据处理
3.1 数据框
3.2 向量
3.3 列表
3.4 矩阵
3.5 readr包介绍
3.5.1 read csv()函数
3.5.2 其他主要函数
3.6 tidyr包
3.6.1 expand_grid()函数
3.6.2 drop_na()函数
3.6.3 replace_na()函数
3.6.4 extract()函数
3.6.5 fill()函数
3.6.6 gather()函数
3.6.7 pivot_longer()函数
3.6.8 spread()函数
3.6.9 pivot_wider()函数
3.7 dplyr包
3.7.1 select()函数
3.7.2 filter()函数
3.7.3 mutate()函数
3.7.4 group_by()与 summarise()函数
3.7.5 arrange()函数
3.7.6 join()函数集合
3.7.7 R语言循环及判断
3.8 map()函数群
第4章 ggplot2可视化介绍
4.1 散点图
4.2 散点图局部放大
4.3 气泡图
4.4 棒棒糖图
4.5 哑铃图
4.6 柱状图
4.7 柱状图填充色调整
4.8 堆积柱状图
4.9 百分比柱状图
4.10 条形图
4.11 折线图
4.12 折线图强调某些序列
4.13 折线图添加拟合曲线
4.14 折线图显示不同纲量数据
4.15 “阶梯图
4.16 面积图
4.17 多系列面积图
4.18 饼图
4.19 圆环图
4.20 玫瑰图
4.21 直方图
4.22 密度曲线
4.23 累计密度曲线
4.24 箱线图
4.25 向箱线图添加槽口和平均值
4.26 箱线图十散点图
4.27 不等宽箱线图
4.28 小提琴图
4.29 小提琴图与箱线图叠加显示
4.30 小提琴图与箱线图水平并列显示
4.31 二维密度图
4.32 分面
第5章 ggplot2增强包介绍
5.1 ggforce包介绍
5.1.1 ggforce中的分面
5.1.2 标注区域
5.1.3 平行集合图
5.1.4 沃罗诺伊图
5.2 cowplot包介绍
5.2.1 添加脚注
5.2.2 双坐标轴图
5.2.3 图形添边际密度图
5.3 ggstream包介绍
5.4 ggrepel包介绍
5.5 treemapify包介绍
5.6 waterfalls包介绍
5.7 geomtextpath包介绍
5.7.1 geom_textpath函数
5.7.2 geom_textline函数
5.7.3 geom_textdensity函数
5.7.4 geom_textsmooth和geom_labelsmooth
5.7.5 geom_contour_filled和geom_textcontour
5.7.6 添加带标签的参考线
5.8 ggfittext包介绍
5.9 ggtext包介绍
5.9.1 在theme()函数中使用 element_markdown()
5.9.2 在theme()函数中使用element_textbox()
5.10 ggbreak包介绍
5.11 ggpointdensity包介绍
5.12 ggridges包介绍
5.13 ggmosaic包介绍
5.14 ggcharts包介绍
5.14.1 ggcharts包对分面优化
5.14.2 棒棒糖图
5.14.3 哑铃图
5.14.4 正负值条形图
5.14.5 正负值棒棒糖图
5.14.6 金字塔图
5.15 patchwork包介绍
5.16 绘图相关的其他包介绍
第6章 数据可视化分析示例
6.1 销售数据分析
6.1.1 日均销售研究
6.1.2 销售结构研究
6.2 库存结构分析
6.3 中国上市公司分析
6.3.1 数据获取及清洗
6.3.2 上市公司数量概况
6.3.3 上市公司收入概况
附录A rmarkdown及data，table包
A.1 rmarkdown介绍
A.2 data，table包介绍
1.1 R语言介绍
1.2 R软件及RStudio软件安装
1.2.1 R软件安装
1.2.2 RStudio软件安装
1.2.3 R及RStudio界面介绍
1.2.4 关于R语言程序包
1.2.5 R语言基础运算
第2章 R语言数据可视化入门
2.1 散点图
2.2 柱形图及条形图
2.3 折线图
2.4 饼图
2.5 直方图
2.6 热力图
2.7 其他图形
第3章 数据储存结构及数据处理
3.1 数据框
3.2 向量
3.3 列表
3.4 矩阵
3.5 readr包介绍
3.5.1 read csv()函数
3.5.2 其他主要函数
3.6 tidyr包
3.6.1 expand_grid()函数
3.6.2 drop_na()函数
3.6.3 replace_na()函数
3.6.4 extract()函数
3.6.5 fill()函数
3.6.6 gather()函数
3.6.7 pivot_longer()函数
3.6.8 spread()函数
3.6.9 pivot_wider()函数
3.7 dplyr包
3.7.1 select()函数
3.7.2 filter()函数
3.7.3 mutate()函数
3.7.4 group_by()与 summarise()函数
3.7.5 arrange()函数
3.7.6 join()函数集合
3.7.7 R语言循环及判断
3.8 map()函数群
第4章 ggplot2可视化介绍
4.1 散点图
4.2 散点图局部放大
4.3 气泡图
4.4 棒棒糖图
4.5 哑铃图
4.6 柱状图
4.7 柱状图填充色调整
4.8 堆积柱状图
4.9 百分比柱状图
4.10 条形图
4.11 折线图
4.12 折线图强调某些序列
4.13 折线图添加拟合曲线
4.14 折线图显示不同纲量数据
4.15 “阶梯图
4.16 面积图
4.17 多系列面积图
4.18 饼图
4.19 圆环图
4.20 玫瑰图
4.21 直方图
4.22 密度曲线
4.23 累计密度曲线
4.24 箱线图
4.25 向箱线图添加槽口和平均值
4.26 箱线图十散点图
4.27 不等宽箱线图
4.28 小提琴图
4.29 小提琴图与箱线图叠加显示
4.30 小提琴图与箱线图水平并列显示
4.31 二维密度图
4.32 分面
第5章 ggplot2增强包介绍
5.1 ggforce包介绍
5.1.1 ggforce中的分面
5.1.2 标注区域
5.1.3 平行集合图
5.1.4 沃罗诺伊图
5.2 cowplot包介绍
5.2.1 添加脚注
5.2.2 双坐标轴图
5.2.3 图形添边际密度图
5.3 ggstream包介绍
5.4 ggrepel包介绍
5.5 treemapify包介绍
5.6 waterfalls包介绍
5.7 geomtextpath包介绍
5.7.1 geom_textpath函数
5.7.2 geom_textline函数
5.7.3 geom_textdensity函数
5.7.4 geom_textsmooth和geom_labelsmooth
5.7.5 geom_contour_filled和geom_textcontour
5.7.6 添加带标签的参考线
5.8 ggfittext包介绍
5.9 ggtext包介绍
5.9.1 在theme()函数中使用 element_markdown()
5.9.2 在theme()函数中使用element_textbox()
5.10 ggbreak包介绍
5.11 ggpointdensity包介绍
5.12 ggridges包介绍
5.13 ggmosaic包介绍
5.14 ggcharts包介绍
5.14.1 ggcharts包对分面优化
5.14.2 棒棒糖图
5.14.3 哑铃图
5.14.4 正负值条形图
5.14.5 正负值棒棒糖图
5.14.6 金字塔图
5.15 patchwork包介绍
5.16 绘图相关的其他包介绍
第6章 数据可视化分析示例
6.1 销售数据分析
6.1.1 日均销售研究
6.1.2 销售结构研究
6.2 库存结构分析
6.3 中国上市公司分析
6.3.1 数据获取及清洗
6.3.2 上市公司数量概况
6.3.3 上市公司收入概况
附录A rmarkdown及data，table包
A.1 rmarkdown介绍
A.2 data，table包介绍
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