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🙋♀️ R语言答疑 Q&A | 👍 R课程历年评教
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
（如果网页加载较慢，建议连接ECNU校园网或下载GitHub原始文件）
- 第1章：基础入门（4学时）（随堂作业1 & 2）
- 第2章：函数对象（2学时）（随堂作业3）
- 第3章：数据结构（2学时）（随堂作业4）
- 第4章：字符处理（2学时）（随堂作业5）
- 第5章：变量计算（2学时）（随堂作业6）
- 第6章：数据操作（4学时）（个人阶段作业①）
- 第7章：基础统计（2学时）（随堂作业7）
- 第8章：方差分析（2学时）（随堂作业8）
- 第9章：回归分析（4学时）（个人阶段作业②）
- 第10章：基础绘图（4学时）（随堂作业9）
- 第11章：多图组合（2学时）（随堂作业10）
- 第12章：主题配色（2学时）（个人期末大作业）
📖 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。
- 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。
- 《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/
- 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）
- Rmd文档属性配置模板（用于Rmd文档开头位置）
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- RmdCSS样式模板：https://psychbruce.github.io/RCourse/RmdCSS.css
- 下载：打开链接，另存为文件，放于Rmd文档同级别目录
- 配置：在Rmd文档模板中配置
css: RmdCSS.css是关键的配置代码，指定本地.css文件