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雷达卡
我是《R语言编程：基于tidyverse》的作者张敬信，我这本R新书主打的是：
学习最新的 R 语言编程技术，掌握真正的数据编程思维：
我也不缺论坛币，免费把我的1393页《R语言编程：基于tidyverse》完整课件分享给大家，也希望大家多多传播、扩散：
张敬信-1393页-R语言编程：基于tidyverse-完整课件(带书签).pdf
(27.96 MB)
链接：https://pan.baidu.com/s/1w6FDFndUuHcI8RngIOe49g?pwd=3yee 提取码：3yee
本书的 电子网页版 和 纸质版预售 已上线（人邮）异步社区，可在异步社区公众号或官网购买，纸质版预计12月底上市：
我平时多在知乎，也有一些 tidyverse 案例，供大家参阅：
补充：R语言零基础直接学我的这本R书或课件，效果更佳。做个比喻的话，tidyverse是真正的上乘武学，而base R是低级的武功，有了base R基础再学tidyverse，反而处处掣肘、适得其反，需要忘记 base R，才能学好 tidyverse。这不是我危言耸听，而是很多人的切身体会。我这本书的读者群（QQ）人数已经4100+，已经有非常多的人对我这本书翘首以盼，学R语言的人遇到我这个资料，绝对是你的幸运。
再举一个tidyverse优雅编程的案例，让大家体会如今R语言的强大！当然R在机器学习也已经非常强大，可参阅我的另一个帖子 [学习分享] 张敬信：分享我的【R机器学习：mlr3verse技术手册】
网上有个经典的案例：朝阳医院销售数据分析，python实现非常啰嗦，来看R语言 tidyverse 的实现，基本上跟文字叙述一样写代码就行了，管道衔接，依次做一系列的操作：
- read_xlsx("朝阳医院2018年销售数据.xlsx") %>% # 读取数据
- rename(销售时间 = 购药时间) %>% # 重命名列
- filter(!if_any(1:2, is.na)) %>% # 删除缺失值
- mutate(across(5:7, impute_mean)) %>% # 插补缺失值
- mutate(销售时间 = ymd(销售时间)) %>% # 修改日期列
- drop_na(销售时间) %>% # 删除缺失行
- arrange(销售时间) %>% # 按行排序
- filter(销售数量 > 0) # 删除异常值行
详细讲解版本请参阅我的这篇知乎文章 【Tidyverse优雅编程】朝阳医院销售数据分析-tidyverse版
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