R-Learning
2023-03-20
Chapter 1 Welcome
这是关于 CWorld 学习 R 语言的一些笔记和代码。目前已开源:Github R-Learning
1.1 项目介绍
本项目使用 bookdown
构建,包含 gitbook、epub_book 和 pdf_book 三种构建成品。
实际学习上,我们更推荐将项目打包下载,或使用 git clone
到本地方便随时运行它们的任意一部分,而不是反复使用复制和粘贴。本笔记的 R 笔记源码针对大纲进行了优化,使用支持更友好的编辑器,很大程度上方便读者理清节点关系与数据生成始末。这里推荐使用 RStudio 或 Visual Studio Code,但理论上应该也有让你阅读更愉快的编辑器,在此不做敷述。
1.2 项目运行
首先请保证自己已经有了 R 本地环境,并把 RScript 加入了全局变量。
- 安装运行代码需要的包:
Rscript -e 'install.packages(c("tidyverse", "nycflights13", "hexbin", "gapminder", "Lahman", "maps", "feather", "ggrepel"))'
- 安装构建本书需要的包(如果你需要的话):
Rscript -e 'install.packages(c("markdownr", "bookdown"))'
Rscript -e 'tinytex::install_tinytex()'
- 开始构建(如果你需要的话):
set -ev
cd book
Rscript -e "bookdown::render_book('index.Rmd', 'bookdown::gitbook')"
1.4 鸣谢
一些电子教材对作者学习上帮助颇多,没有这些资料,就没有这部笔记。在此对这些教材的原作者深表感谢。读者若对此项目笔记抱有疑惑,也可以仔细阅读以下的教材以作弥补。
- R for Data Science
- R for Data Science 2 Edition
- R for Data Science: Exercise Solutions(Jeffrey Arnold)
- Modern Data Science with R(Benjamin S. Baumer, Daniel T. Kaplan, and Nicholas J. Horton)
- bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown(Yihui Xie)
- Text Mining with R(Julia Silge and David Robinson)
- R语言教程(李东风)
- 商业数据分析师-R 语言数据处理(Yufei Zhong)