《R语言》课程代码文档

课程大纲与代码文档索引

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本课程实行“无PPT化”，全部利用代码文档实践学习，建议在电脑端浏览
（如果网页无法显示或加载较慢，可以多刷新几次）

第一模块：入门与筑基（共4周，8学时）

第二模块：处理与操作（共4周，8学时）

第三模块：统计与分析（共4周，8学时）

第四模块：数据可视化（共4周，8学时）

📖 每章对应一个代码文档（R Markdown运行得到的HTML网页），点击章节进入浏览，然后可从右上角“Code” → “Download Rmd”下载原始代码文件。

📤 随堂作业提交：大部分情况需要在“超星泛雅”平台提交R Markdown运行得到的本地HTML网页文件的关键部分截图（只需上传截图），布置后一周内提交。

📤 阶段/期末作业提交：在“超星泛雅”平台提交，将Rmd和HTML文件分开上传。

❤️ 课程反馈问卷：https://v.wjx.cn/vm/Pvjfj4I.aspx

课程目标

熟练掌握R语言的基础编程代码与各类数据处理操作。
学会使用R包/函数实现数据统计分析，能正确解释结果。
理解数据可视化的要求，灵活运用R语言完成各类科学绘图。
批判认识AI生成代码的局限性，具备R代码的评鉴与迁移能力。

其他参考资料

《R语言编程指南》，任坤著，人民邮电出版社（2017.10）
《R语言编程：基于tidyverse》，张敬信著，人民邮电出版社（2023.2）
- PPT与数据集：https://github.com/zhjx19/introR
《R for Data Science》开源免费在线英文教材
- 1e（2017.1）：https://r4ds.had.co.nz/
- 2e（2023.6）：https://r4ds.hadley.nz/
R软件与R包帮助文档
- R官网与软件下载：https://www.r-project.org/
- RStudio编辑器下载：https://posit.co/download/rstudio-desktop/
- R包速查参考手册：https://posit.co/resources/cheatsheets/
- bruceR包在线文档：https://psychbruce.github.io/bruceR/
- data.table包在线文档：https://rdatatable.gitlab.io/data.table/
- ggplot2包在线文档：https://ggplot2.tidyverse.org/
- 补充资料
  - data.table与dplyr对比：English
  - data.table与pandas对比：English, 中文
  - R作图参考：https://r-graph-gallery.com/
本课程代码文档R Markdown配置
- 网页CSS样式：https://psychbruce.github.io/RCourse/RmdCSS.css
  - 另存为文件，放于Rmd文档同级别目录，并在下方代码中配置
- Rmd文档属性配置模板（用于Rmd文档开头位置）

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网络爬虫基础工具：网页CSS元素选择器
- SelectorGadget（将这个超链接拖拽到你的浏览器书签栏，即可使用）
  - 使用教程

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