render compile
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,138 @@
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title: "Lesson 6"
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format: html
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```{r}
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https://rs1.drwater.net
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username:
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- ruser01
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- ruser02
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- ruser03
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- ruser04
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- ruser05
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- ruser06
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RWEP2025
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```
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# 安装包
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```{r}
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install.packages("tidyverse")
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x <- c(1:10, NA)
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hist(x)
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mean(x, na.rm = TRUE)
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median(x, na.rm = TRUE)
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sd(x, na.rm = TRUE)
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for(i in 1:10){
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print(i)
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}
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x + y + x * y
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myfunc <- function(x, y = 3) {
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x + y + x * y
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}
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myfunc(1, 2)
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myfunc(10)
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c(FALSE, 2, 1:3, 3)
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c(FALSE, 2, 1:3, 3) > 1
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all(c(FALSE, 2, 1:3, 3) > 1)
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c(1L,2L,3L)
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any(c(FALSE, 2, 1:3, 3) > 1)
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x <- 10
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sin(x) = ?
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paste("sin(x) = ", sin(x), sep = " ")
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paste0("sin(x) = ", sin(x))
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substr("Monday", 1, 3)
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```
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# tidy
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```{r}
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require(readxl)
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aqdf <-readxl::read_xlsx("../../data/airquality.xlsx", sheet = "metadf")
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# install.packages("skimr")
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aqdf |>
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skimr::skim()
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# base
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# tidyverse
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aqdf |>
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dplyr::group_by(Area) |>
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dplyr::summarize(
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n = n(),
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||||
lon.mean = mean(lon, na.rm = TRUE),
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||||
lon.sd = sd(lat, na.rm = TRUE)
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) |>
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dplyr::filter(Area %in% c("北京市", "天津市", "上海市", "重庆市")) |>
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||||
ggplot(aes(x = n, y = lon.mean)) +
|
||||
geom_point() +
|
||||
geom_line() +
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geom_errorbar(
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aes(ymin = lon.mean - lon.sd,
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ymax = lon.mean + lon.sd)
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)
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readxl::read_xlsx("./airquality.xlsx")
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flights|>
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filter(dest=="IAH")|>
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||||
group_by(year,month,day)|>summarize(n=n(),
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delay=mean(arr_delay,na.rm=TRUE))|>filter(n>10)
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```
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Symlink
+1
@@ -0,0 +1 @@
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../../_extensions
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@@ -0,0 +1,207 @@
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title: "一、R语言介绍"
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format:
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dwsd-revealjs:
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logo: _extensions/drwater/dwsd/inst/ucaslogo.png
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```{r}
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#| include: false
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#| cache: false
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lang <- "cn"
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require(tidyverse)
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require(learnr)
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knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
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```
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## R的历史
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::: columns
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::: {.column width="85%"}
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- 1976年：
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- 前身是S语言，由贝尔实验室John Chambers及其同事开发
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- 1993年：
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- R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在奥克兰大学开发
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||||
- R的诞生是为了提供一个强大的统计计算和图形显示的平台
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:::
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::: {.column width="15%"}
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:::
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:::
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- 1995年：R发布第一个公开版本
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- 2000年代： R语言逐渐成为统计学和数据科学领域重要工具
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- 2010年：Hadley Wickham发布了ggplot2包，数据可视化方面更强
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- 2016年：创建CRAN（Comprehensive R Archive Network），R包中央库
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- 至今
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- **R语言已成为数据科学和统计学领域最受欢迎的工具之一，被广泛用于数据分析、机器学习、数据可视化等领域**
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## R的特点
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### 一般特点
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- 免费、开源、支持各个主要计算机系统。
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- 完整的程序设计语言，基于函数和对象。
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- 支持完善的数据类型，如向量、矩阵、数据框等。
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### 技术特点
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- 所有存在都是对象。
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- 所有动作都是函数调用。
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- 支持函数编程和对象类。
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- 是动态类型语言，运行速度相对较慢。
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## R的参考资料
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### 推荐参考书
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||||
- Hadley Wickham and Garrett Grolemund(2022). [R for Data Science](https://r4ds.hadley.nz/)
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||||
- Hadley Wickham(2019). [Advanced R](https://adv-r.hadley.nz/)
|
||||
- Hadley Wickham(2016). [ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis](https://ggplot2-book.org/)
|
||||
- John M. Chambers(2008). [Software for Data Analysis-Programming with R](https://www.springer.com/gp/book/9780387759357)
|
||||
- Venables, W. N. & Ripley, B. D.(2002). [Modern Applied Statistics with S (MASS)](https://www.springer.com/gp/book/9780387954578)
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## R的参考资料
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### 中文参考书
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- 《R语言编程艺术》
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- 《R语言实战》
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||||
- 《R语言教程与实践》
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||||
- 《R语言数据可视化实战》
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||||
- 《R语言从入门到精通》
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## R的下载与安装
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### R的下载与安装
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- R的官方网站：[https://www.r-project.org/](https://www.r-project.org/)
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- CRAN镜像网站：[http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/](http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/)
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||||
- 下载官方的R软件后按提示安装
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{{< video https://vimeo.com/203516510 width="600" height="400">}}
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## RStudio
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### 什么是RStudio？
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- RStudio官方网站: [https://posit.co/products/open-source/rstudio/](https://posit.co/products/open-source/rstudio/)
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- RStudio是一个集成开发环境（IDE），专门用于R语言编程和数据分析。
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- 它提供了一个直观的界面，使得编写、调试和运行R代码变得更加容易。
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## RStudio
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### RStudio的功能
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1. **代码编辑器**：提供了语法高亮、自动补全和代码折叠等功能。
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2. **控制台**：用于直接执行R代码并查看结果。
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3. **环境和历史记录**：可以查看当前加载的数据、函数和变量，以及之前执行过的命令。
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4. **图形和可视化**：RStudio内置了绘图设备，可以方便地创建各种统计图表。
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5. **文件管理器**：可直接在RStudio中管理文件和项目。
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6. **包管理器**：方便地安装、更新和管理R包。
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7. **Markdown编辑器**：支持Markdown格式，可以创建美观的文档和报告。
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## 如何获取RStudio？
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- RStudio可以从官方网站免费下载并安装：[RStudio官网](https://posit.co/download/rstudio-desktop/)
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- RStudio是一个强大的R编程环境，为R用户提供了丰富的功能和工具。
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- 它简化了R语言的使用，提高了数据分析和可视化的效率。
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{{< video https://vimeo.com/203516968 width="600" height="400">}}
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## 扩展包：R package
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- R有一万多个扩展软件包，提供了各种各样的功能
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- 已安装的基本R包，如base, stats, graphics等，启动R时默认载入
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- 其它扩展包需要用`library(.)`函数载入运行；或者采用`dplyr::filter(.)`方式
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::: panel-tabset
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### Code
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```{r}
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#| echo: true
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#| eval: false
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#| out-width: 50%
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# load a R package
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library(ggplot2)
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||||
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||||
# plot it based on the functions from `ggplot2` package
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mtcars |>
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dplyr::filter(cyl != 8) |>
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||||
ggplot(aes(hp, mpg, color = am)) +
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||||
geom_point() +
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||||
geom_smooth(formula = y ~ x, method = "loess")
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||||
```
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||||
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||||
### Output
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```{r}
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||||
#| echo: false
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||||
#| out-width: 80%
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||||
#| fig-width: 6
|
||||
#| fig-height: 3
|
||||
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||||
library(ggplot2)
|
||||
mtcars |>
|
||||
dplyr::filter(cyl != 8) |>
|
||||
ggplot(aes(hp, mpg, color = am)) +
|
||||
geom_point() +
|
||||
geom_smooth(formula = y ~ x, method = "loess")
|
||||
```
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:::
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## 安装R包
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- 以安装sos包为例。
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- 在RStudio中调用“Tools”菜单的“Install Packages”，输入或选择sos即可安装。
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- R图形界面安装
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- 如果不用RStudio， 在R图形界面选菜单“程序包-安装程序包”进行安装。
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- 在CRAN镜像选择窗口中选择中国的镜像，如“China (Beijing 2)”，然后选择要安装的扩展软件包名称即可完成下载和安装。
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- 程序安装
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```r
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# 指定镜像网站并安装扩展包
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options(repos = c(CRAN = "https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
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install.packages("sos")
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||||
# 当R包不是CRAN标准包，代码放在[github](https://github.com)
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if (!require(devtools)) install.packages('devtools')
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devtools::install_github("kjhealy/socviz")
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```
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||||
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||||
## 安装R包
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||||
{{< video https://vimeo.com/203516241 width="600" height="400">}}
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## 结语
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- R语言是一种强大的统计计算和数据分析工具，适用于各种领域。
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- 通过学习R语言，可以进行数据处理、统计分析和数据可视化。
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## 欢迎讨论！{.center}
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```{r}
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#| results: 'asis'
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rmdify::slideend(
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wechat = FALSE,
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type = "public",
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||||
tel = FALSE,
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||||
thislink = "../"
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||||
)
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```
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Reference in New Issue
Block a user