Chapter 2 Workflow: Basics
Chapter 3 Data Transformation with dplyr
Chapter 4 Workflow: Scripts
Chapter 5 Exploratory Data Analysis
Chapter 6 Workflow: Projects
Chapter 7 Tibbles with tibble
Chapter 8 Data Import with readr
Chapter 9 Tidy Data with tidyr
Chapter 10 Relational Data with dplyr
Chapter 11 Strings with stringr
Chapter 12 Factors with forcats
Chapter 13 Dates and Times with lubridate
Chapter 14 Pipes with magrittr
Chapter 15 Functions
Chapter 16 Vectors
Chapter 17 Iteration with purrr
Chapter 18 Model Basics with modelr
Chapter 19 Model Building
Chapter 20 Many Models with purrr and broom
Chapter 21 R Markdown
Chapter 22 Graphics for Communication with ggplot2
Chapter 23 R Markdown Formats
Chapter 24 R Markdown Workflow
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具體描述
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用戶評價
##R 是個醜八怪， tidyverse 給 R 整瞭個容
評分##沒太明白tidy data 有啥用...好像和一般的用法也沒啥區彆
評分##輾轉於matlab/python+pandas/R後，終於發現瞭R配閤tidyverse配閤ggplot2配閤RStudio，纔是最契閤交互式代碼+圖像快速探索數據，形成數據分析思路的終極利器。
評分##Hadley Wickham不僅一人支撐起瞭R的半壁江山，還精心教育社區成員數據分析的正確姿勢。
評分##讀得不太認真，有需要再復習吧。R畢竟不是專門做統計的，大部分場閤下當然沒有stata之類直觀，縱有萬般好，也不必過分推崇。我決定實用主義地穿插著用各種軟件，雖然姿勢難看，但是省勁兒啊……
評分##入門書。Tidyverse 的哲學可看作 R 的新（現代）範式，目的就是取其精華、去其糟粕。請 pandas/matplotlib/sklearn 諸君繼續努力，因為我被迫用你們時經常懷念 tidyverse 的某些優雅與效率
評分非常好。之前一直因為R混亂的語法而棄用很多次，但是pandas和jupyter notebook又不夠靈活，勉強用python做瞭一段時間的數據分析。這次偶然接觸瞭tidyverse套件，瞬間覺得R非常清晰好用。另外這本的理念很好，完全摒棄瞭其他R工具書從頭到尾講統計的陋習。
評分##遇到Tidyverse大概是這個夏天遇到的最爽的事瞭
評分##入門書。Tidyverse 的哲學可看作 R 的新（現代）範式，目的就是取其精華、去其糟粕。請 pandas/matplotlib/sklearn 諸君繼續努力，因為我被迫用你們時經常懷念 tidyverse 的某些優雅與效率
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