书籍摘要

《R Programming for Data Science》是由Roger D. Peng撰写的一本关于R语言在数据科学中应用的书籍。本书通过详细介绍R语言的基本功能和高级应用，帮助读者掌握数据科学中的编程技巧。书中内容涵盖了R语言的历史、基本语法、数据结构、函数编写、数据处理、可视化以及并行计算等多个方面，旨在为读者提供一个全面而深入的R语言学习指南。

作者背景

作者Roger D. Peng是约翰霍普金斯大学公共卫生学院的生物统计学教授，同时也是多个数据科学相关课程的创始人。他在数据科学领域有着丰富的教学和研究经验，通过本书将自己的经验和见解分享给读者。

书籍内容概述

历史与概述

书中首先介绍了R语言的历史背景，R语言是从S语言发展而来的一种开源编程语言，广泛应用于统计分析和数据可视化。作者详细阐述了R语言的基本特点和设计理念，强调了其在数据科学中的重要性。

基础语法与数据结构

接下来，书中讲解了R语言的基础语法，包括变量赋值、表达式求值、数据类型和基本操作。重点介绍了R中的五种基本数据类型：数值型、逻辑型、字符型、整数型和复数型。此外，还详细讨论了向量、列表、因子、数据框和矩阵等数据结构的创建和操作方法。

函数编写与编程技巧

书中进一步介绍了如何在R中编写函数，包括参数匹配、懒惰求值、特殊参数...的使用等。通过实例展示了函数的定义和调用方式，帮助读者理解函数式编程的概念。同时，讨论了R语言中的作用域规则，特别是词法作用域与动态作用域的区别及其对代码编写的影响。

数据处理与可视化

在数据处理方面，书中详细介绍了如何使用R语言进行数据的读取、写入、子集提取、数据框管理等操作。特别强调了dplyr包在数据框操作中的高效性和简洁性。此外，还介绍了日期和时间的处理方法，以及如何使用R语言进行数据的可视化。

控制结构与循环函数

书中讲解了R语言中的控制结构，如if-else、for、while等，以及如何使用这些结构编写复杂的逻辑代码。同时，介绍了lapply、sapply、apply等循环函数，展示了如何通过这些函数简化代码并提高执行效率。

调试与性能优化

书中讨论了R语言中的调试工具和方法，如traceback、debug、browser等，帮助读者在编写复杂代码时进行有效的调试。此外，还介绍了如何使用R语言的性能分析工具对代码进行性能优化，提高代码的执行速度。

并行计算与模拟

书中介绍了R语言中的并行计算功能，展示了如何利用多核处理器进行并行计算以提高计算效率。同时，通过实例讲解了如何使用R语言进行随机数生成和模拟分析，帮助读者理解模拟在数据科学中的应用。

案例研究

书中通过一个关于美国细颗粒物空气污染变化的案例研究，展示了如何使用R语言进行实际的数据分析。从数据的读取、处理、分析到结果的可视化，详细介绍了整个分析过程，帮助读者理解数据科学在实际问题中的应用。

书籍特色

本书内容丰富，涵盖了R语言在数据科学中的各个方面。通过详细的讲解和实例演示，帮助读者深入理解R语言的功能和应用。书中不仅介绍了基础的编程技巧，还讨论了高级应用，如并行计算、性能优化和模拟分析等。此外，书中还提供了大量的练习和案例研究，帮助读者巩固所学知识并提高实际应用能力。

适用人群

本书适合对R语言和数据科学感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的程序员，都能从本书中获得有价值的信息。通过阅读本书，读者可以全面了解R语言的功能和应用，掌握数据科学中的编程技巧，为实际的数据分析和研究工作打下坚实的基础。