《R语言与大数据编程实战》百度网盘pdf最新全集下载:
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?pwd=dj86 提取码: dj86简介：本书是一本R语言入门读物，它旨在帮助读者迅速构建起与数据分析相关的知识体系，并学习如何使用R软件实现数据分析方法。
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提取码：MIKF书名：R语言实战
作者：卡巴科弗 (Robert I.Kabacoff)
译者：高涛
豆瓣评分：8.8
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2013-1
页数：388
内容简介：
数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响， 相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。 本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！ 本书内容： R安装与操作
R Read.delim Example
read.delim() function reads a file into list. The file by default is separated by tab, it can be comma delimited or any other delimiter specified by parameter "sep=". If the parameter "header=" is "TRUE", then the first row will be treated as the row names.
read.delim(file, header = FALSE,sep = "\t",quote = "\"", dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim2(file, header = TRUE,sep = "\t",quote = "\"", dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
• file: file name
• header: 1st line as header or not, logical
• sep: field separator
• quote: quoting characters
...
read.delim() is almost the same as read.table(), except the field separator is tab by default. It is convenient for open tab delimited file.
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数read.table是读取矩形格子状数据最为便利的方式。因为实际可能遇到的情况比较多，所以预设了一些函数。这些函数调用了read.table但改变了它的一些默认参数。
注意，read.table不是一种有效地读大数值矩阵的方法：见下面的scan函数。
一些需要考虑到问题是：
编码问题
如果文件中包含非-ASCII字符字段，要确保以正确的编码方式读取。这是在UTF-8的本地系统里面读取Latin-1文件的一个主要问题。此时，可以如下处理
read.table(file("file.dat", encoding="latin1"))
注意，这在任何可以呈现Latin-1名字的本地系统里面运行。
首行问题
我们建议你明确地设定header参数。按照惯例，首行只有对应列的字段而没有行标签对应的字段。因此，它会比余下的行少一个字段。（如果需要在 R 里面看到这一行，设置header = TRUE。）如果要读取的文件里面有行标签的头字段（可能是空的），以下面的方式读取
read.table("file.dat", header = TRUE, row.names = 1)
列名字可以通过col.names显式地设定；显式设定的名字会替换首行里面的列名字（如果存在的话）。
分隔符问题
通常，打开文件看一下就可以确定文件所使用的字段分隔符，但对于空白分割的文件，可以选择默认的sep = ""（它能使用任何空白符作为分隔符，比如空格，制表符，换行符），sep = " "或者sep = "t"。注意，分隔符的选择会影响输入的被引用的字符串。
如果你有含有空字段的制表符分割的文件，一定要使用sep = "t"。
引用 默认情况下，字符串可以被"或'括起，并且两种情况下，引号内部的字符都作为字符串的一部分。有效的引用字符（可能没有）的设置由参数quote控制。对于sep = "n"，默认值改为quote = ""。
如果没有设定分隔字符，在被引号括起的字符串里面，引号需要用 C格式的逃逸方式逃逸，即在引号前面直接加反斜杠。
如果设定了分隔符，在被引号括起的字符串里面，按照电子表格的习惯，把引号重复两次以达到逃逸的效果。例如
'One string isn''t two',"one more"
可以被下面的命令读取
read.table("testfile", sep = ",")
这在默认分隔符的文件里面不起作用。
缺损值 默认情况下，文件是假定用NA表示缺损值，但是，这可以通过参数na.strings改变。参数na.strings是一个可以包括一个或多个缺损值得字符描述方式的向量。
数值列的空字段也被看作是缺损值。
在数值列，值NaN，Inf和-Inf都可以被接受的。
尾部空字段省略的行
从一个电子表格中导出的文件通常会把拖尾的空字段（包括?堑姆指舴? 忽略掉。为了读取这样的文件，必须设置参数fill = TRUE。
字符字段中的空白
如果设定了分隔符，字符字段起始和收尾处的空白会作为字段一部分看待的。为了去掉这些空白，可以使用参数strip.white = TRUE。
空白行
默认情况下，read.table忽略空白行。这可以通过设置blank.lines.skip = FALSE来改变。但这个参数只有在和fill = TRUE共同使用时才有效。这时，可能是用空白行表明规则数据中的缺损样本。
变量的类型
除非你采取特别的行动，read.table将会为数据框的每个变量选择一个合适的类型。如果字段没有缺损以及不能直接转换，它会按logical，integer，numeric和complex的顺序依次判断字段类型。如果所有这些类型都失败了，变量会转变成因子。
参数colClasses和as.is提供了很大的控制权。as.is会抑制字符向量转换成因子（仅仅这个功能）。colClasses运行为输入中的每个列设置需要的类型。
注意，colClasses和as.is对 每 列专用，而不是 每 个变量。因此，它对行标签列也同样适用（如果有的话）。
注释
默认情况下，read.table用#作为注释标识字符。如果碰到该字符（除了在被引用的字符串内），该行中随后的内容将会被忽略。只含有空白和注释的行被当作空白行。
如果确认数据文件中没有注释内容，用comment.char = ""会比较安全 （也可能让速度比较快）。
逃逸
许多操作系统有在文本文件中用反斜杠作为逃逸标识字符的习惯，但是Windows系统是个例外（在路径名中使用反斜杠）。在 R 里面，用户可以自行设定这种习惯是否用于数据文件。
read.table和scan都有一个逻辑参数allowEscapes。从 R 2.2.0 开始，该参数默认为否，而且反斜杠是唯一被解释为逃逸引用符的字符（在前面描述的环境中）。如果该参数设为是，以C形式的逃逸规则解释，也就是控制符如a, b, f, n, r, t, v，八进制和十六进制如40和x2A一样描述。任何其它逃逸字符都看着是自己，包括反斜杠。
常用函数read.csv和read.delim为read.table设定参数以符合英语语系本地系统中电子表格导出的CSV和制表符分割的文件。这两个函数对应的变种read.csv2和read.delim2是针对在逗号作为小数点的国家使用时设计的。
如果read.table的可选项设置不正确，错误信息通常以下面的形式显示
Error in scan(file = file, what what, sep = sep
或者
Error in read.table("files.dat", header = TRUE) : more columns than column names
这些信息可能足以找到问题所在，但是辅助函数count.fields可以进一步的深入研究问题所在。
读大的数据格子（data grid）时，效率最重要。设定comment.char = ""，以原子向量类型（逻辑型，整型，数值型，复数型，字符型或原味型）设置每列的colClasses，给定需要读入的行数nrows（适当地高估一点比不设置这个参数好）等措施会提高效率。
