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R编程与作图
Suoqin Jin
2023-11-22
bookdown::bookdown_site
bookdown::render_book
bookdown::bs4_book
book
references.bib
apalike
true
This book is an overview of how practitioners can acquire, wrangle, visualize, and model data with the R.

前言 {.unnumbered}

本课程主要根据《数据科学中的R语言》的课程内容, 略作修改，重点介绍基本的R编程与作图内容。推荐大家阅读原课程内容以及Hadley Wickham的 r4ds这本书 [@Wickham2017], r4ds这本书的第二版已于2023年6月发行。

关于课程 {-}

  • R编程基础

    • 第 @ref(baseR-intro-ds) 章介绍R语言及资料推荐
    • 第 @ref(baseR-install) 章介绍安装与环境配置
    • 第 @ref(baseR-objects) 章介绍R语言中一切都是对象
    • 第 @ref(baseR-vectors) 章介绍向量
    • 第 @ref(baseR-data-structure) 章介绍R语言数据结构
    • 第 @ref(baseR-operators) 章介绍运算符及向量运算
    • 第 @ref(baseR-functions) 章介绍R语言中的函数
    • 第 @ref(baseR-functions-adv) 章介绍函数的应用
    • 第 @ref(baseR-subsetting) 章介绍R语言中的子集选取

  • 数据读入与处理

    • 第 @ref(tidyverse-readr) 章介绍数据读入
    • 第 @ref(tidyverse-dplyr) 章介绍数据处理
    • 第 @ref(tidyverse-dplyr-apply) 章介绍dplyr的应用
    • 第 @ref(tidyverse-tidyr) 章介绍数据规整1
    • 第 @ref(tidyverse-tidyr2) 章介绍数据规整2
    • 第 @ref(tidyverse-stringr) 章介绍字符串处理
    • 第 @ref(tidyverse-tibble) 章介绍简单数据框
    • 第 @ref(tidyverse-workflow) 章回望Tidyverse之旅

  • 画图

    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-aes) 章介绍数据可视化
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-geom) 章ggplot2几何形状
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-scales) 章ggplot2的标度
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-theme) 章ggplot2的主题
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-guides) 章ggplot2的图例
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-customize) 章ggplot2扩展内容
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-stat-layer) 章ggplot2统计图层
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-from-layer-to-geom) 章ggplot2从图层到几何形状
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-colors) 章ggplot2数据可视化中的配色
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-override-aes) 章ggplot2如何控制图例的外观
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-aes-eval) 章ggplot2中的延迟映射
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-academic) 章介绍科研数据可视化中的统计分布图
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-gganimate) 章让你的数据骚动起来
    • 第 @ref(tidyverse-ggplot2-pass-function-as-parameters) 章ggplot2中传递函数作为参数值

  • 可重复性文档Rmarkdown以及练习

    • 第 @ref(tidyverse-rmarkdown) 章介绍可重复性文档
    • 第 @ref(eda-practice) 章一日一练

  • GO/KEGG富集分析

    • 第 @ref(GO-KEGG) 章介绍GO/KEGG功能富集分析