R语言学堂推文索引-v5.8.1
更新时间: 2022.8.6
0 前言
从本版开始,索引做了如下一些调整:
转载其他公众号的推文也编入到索引中,并标记“[转]”字样;
来自付费合集的推文标记“[付费]”字样;
索引章节标题由二级增加为三级;
与数学模型有关的可视化方法从《制表与可视化专辑》调整到《数学模型专辑》。
索引是学堂原创和转载推文的汇编,涵盖了所有知识性推文的最新版本(非知识性推文在学堂纪事中,非最新版本推文在旧文合集中,均不列入索引),并且会不定期地进行更新。索引按专辑-系列的顺序排列,越靠前的系列基础性越强;系列内部按逻辑顺序排列;个别推文会出现在多个系列中,但学堂君会尽量避免这种情况。
与数学模型有关的可视化方法在《数学模型专辑》中,一般不再出现在《制表与可视化专辑》中;与地理分析的可视化方法在《地理制图与分析专辑》中,而不在《制表与可视化专辑》;与地理分析相关的模型方法在《地理制图与分析专辑》中,不再出现在《数学模型专辑》中。
1 数据处理通识专辑
1.1 数据处理方法基础
1.1.1 base-r数据处理基础
R及其相关程序安装
base | 数值运算符和逻辑运算符
R语言的原子类型和数据结构
base | 使用apply族函数进行向量化运算
[付费] 如何自定义R语言函数?参数中的省略号`...`有什么用?
1.1.2 tidy-r数据处理基础
magrittr | 管道操作符
dplyr | 数据导入和预处理的常用函数
dplyr | 提高数据处理效率!数据框的colwise和rowwise操作
dplyr | 数据处理函数的功能速查!dplyr工具包中的十类操作函数汇总(上篇)
dplyr | 数据处理函数的功能速查!dplyr包中的十类操作函数汇总(下篇)
purrr | 使用map族函数进行向量化运算
tidyr | 长、宽数据的相互转换
tidyr | 批量处理数据的前奏——数据嵌套化
tidyr | 对数据框分行或分列进行嵌套操作
tidyr | 变量取值组合、缺失值处理、变量分列与合并
1.2 数据处理方法进阶
1.2.1 文件管理
R语言的文件和文件夹操作功能(1):读取文件目录
R语言的文件和文件夹操作功能(2)
1.2.2 其他
技巧 | 如何批量地将整型变量转换为因子变量
如何正确使用R语言的函数——为什么有的模型结果不能使用summary函数查询?
1.3 分类型数据处理方法
1.3.1 文本数据处理方法
stringr | 文本处理方法(Ⅰ-1):字符串处理函数(上)
base | 文本处理方法(Ⅰ-2):正则表达式
stringr | 文本处理方法(Ⅰ-3):字符串处理函数(下)
glue | 关于胶水函数用法的几个例子
1.3.2 日期数据处理方法
lubridate | 日期类型数据的转换
技巧 | 日期数据有缺失值的情况下如何比较大小
1.3.3 分类数据处理方法
forcats | tidyverse家族对「分类变量」的解决方案(上)
forcats | fct_reorder2函数功能详解及其在可视化中的应用
forcats | tidyverse家族对「分类变量」的解决方案(下)
R语言基础包对「分类变量」的解决方案
1.4 网络爬虫
rvest | 网络爬虫初步——使用CSS选择器
2 制表与可视化专辑
本部分不含与数学模型相关的可视化方法,相关内容在《数学模型专辑》;本部分不含与地理分析相关的可视化方法,相关内容在《地理制图与分析专辑》。
2.1 基础绘图系统基础
graphics | 基础绘图系统(一)——主函数plot及其参数
graphics | 基础绘图系统(二)—— 绘图参数及par函数
graphics | 基础绘图系统(三)——添加文本标注、坐标轴线和图例
graphics | 基础绘图系统(四)——柱状图、直方图、扇形图、箱形图和函数图象
graphics | 基础绘图系统(五)——plot函数功能再探和低级绘图函数
grDevices | 基础绘图系统(六)——如何导出高清图片
graphics | 基础绘图系统(七)——各式各样的散点图/折线图
graphics | 基础绘图系统(八)——棘状图、符号图、多边形(路径)图、Cohen-Friendly关联图、条件密度图
graphics | 基础绘图系统(九)——栅格图、点密度图、等高线(填充)图、三维图
graphics | 基础绘图系统(十)——星形图、四瓣图、马赛克图
2.2 ggplot2绘图系统基础
ggplot2 | ggplot2作图语法入门
ggplot2 | 使用小提琴图+箱形图+抖动图展示数据分布情况
ggplot2 | R语言中的配色方法汇总(Ⅲ):ggplot2的颜色标度函数
ggplot2 | 统计变换的初步理解
ggplot2 | 坐标标度函数、坐标系统函数
ggplot2 | 图例(Ⅰ):图例函数、主题函数中的图例参数
ggplot2 | 注释函数
ggplot2 | 位置调整函数
索引 | ggplot2基础语法系列推文汇总
ggplot2 | 不规则面状图形
ggplot2 | 统计变换与柱形图、直方图、密度图
ggplot2 | 图形分面函数
[转] ggplot2绘图主题-高效绘制定制化可视化作品
[付费] ggplot2 | 图例(Ⅱ):图例符号设置
2.3 基础绘图系统进阶
2.3.1 拼图功能
技巧 | 如何使用R语言的基础绘图系统的拼图功能
知乎问答 | 如何在同一坐标系下绘制多幅图形
graphics | 基础绘图系统的拼图方法之三:使用mfrow、mfcol参数和layout函数
2.3.2 其他技巧
技巧 | 基础绘图系统的subset参数对分类变量的妙用
技巧 | 使用基础绘图系统绘制「森林图」
如封面所示,如何使用R语言制作一张海报
2.4 ggplot2绘图系统进阶
ggplot2 | 如何对连续型变量使用离散型调色板进行配色
技巧 | ggplot2绘图如何添加多块矩形框标注
ggplot2 | aes_string和aes函数有什么区别?
2.5 ggplot2绘图系统拓展包
ggsci | ggplot2的颜色标度拓展包(1):科研配色风格
scatterpie | ggplot2的几何图形拓展包(1):如何在地图中添加饼图
ggspatial | ggplot2的地图制作拓展包(1):如何添加指北针和比例尺
[转] ggstatsplot | 既能统计分析又能可视化绘制的工具包
[转] ggpattern | 绘制带填充的学术图表
2.6 配色方法
RColorBrewer | R语言中的配色方法汇总(Ⅰ)
grDevices | R语言中的配色方法汇总(Ⅱ-1)
grDevices | R语言中的配色方法汇总(Ⅱ-2)
ggplot2 | R语言中的配色方法汇总(Ⅲ):ggplot2的颜色标度函数
[转] 数据可视化配色指南——使用颜色传递数据信息
[转] Python和R颜色主题包汇总
2.7 其他
showtext | R语言绘图字体设置——针对Windows系统
grDevices | 如何在图形中使用数学表达式作为标注文本
[转] lattice | 曾经作图届的一哥,现在过得如何?
[转] ComplexHeatmap | 绘制热图的工具包
3 数学模型专辑
本部分不含与地理分析相关的模型方法,相关内容在《地理制图与分析专辑》。
3.1 数学模型基础
3.1.1 概率分布模式
stats | 概率分布与随机数生成(一)——离散型分布
stats | 概率分布与随机数生成(二)——均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布、卡方分布、t分布、F分布和增长分布
3.1.2 线性模型
stats | 线性回归(一)——模型表达式和输出结果
stats | 线性回归(二)——模型假设和模型估计
car | 线性回归(三)——残差分析和异常点检验
stats | 线性回归(四)——显著性检验和模型评价
stats | 线性回归(五)——亚组模型、加权模型和逐步回归
3.1.3 广义线性模型
stats | 广义线性模型(一)——广义线性模型的基本结构及与线性模型的比较
stats | 广义线性模型(二)——泊松回归
stats | 广义线性模型(三)——二元Logistic模型和Probit模型
MASS | 广义线性模型(四)——负二项回归
3.2 常用建模方法
stats | 聚类分析之系统聚类法
kohonen | SOM:自组织映射聚类法(1)
stats | 数据降维之主成分分析(PCA)
splines | 多项式回归和样条曲线回归
stats | nls——求解非线性回归的待定参数
技巧 | 交叉验证
stats | 介绍三个数学规划函数
3.3 计量经济学模型
时间序列分析(1) | 自回归移动平均ARMA模型的平稳性条件
时间序列分析(2)| ARMA模型的(偏)自相关函数
时间序列分析(3)| ARMA模型的拟合
时间序列分析(4)| 滞后算子与季节性模型
时间序列分析(5)| 趋势平稳模型和差分平稳模型
时间序列分析(6)| DF检验
时间序列分析(7)| ADF检验
时间序列分析(8)| 结构性变化和Perron检验
时间序列分析(9)| 干扰分析
时间序列分析(10)| 传递函数模型和ADL模型
时间序列分析(11)| 向量自回归模型(VAR模型)
时间序列分析(12)| 脉冲响应函数、格兰杰因果检验
时间序列分析(13)| 误差修正模型、协整检验(完结篇)
3.4 模型结果可视化
rms | 如何绘制模型带置信区间的预测曲线
[转] ggbiplot|主成分分析结果可视化
4 地理制图与分析专辑
4.1 矢量数据处理与分析
sf | 读取和保存空间矢量数据
sf | 创建空间矢量对象及其投影设置
sf | 判断点线面等几何对象的空间位置关系
sf | 空间矢量对象的属性连接方法
sf | 空间矢量对象的“聚合”操作
sf | 空间矢量对象的几何信息处理方法
sf | 使用plot函数绘制地图
sp | sp格式的空间矢量对象及其函数方法简介
4.2 栅格数据处理与分析
4.2.1 栅格数据分析基础
raster | R语言中的空间栅格对象及其基本处理方法(Ⅰ)
raster | R语言中的空间栅格对象及其基本处理方法(Ⅱ):投影、属性提取
raster | R语言中的空间栅格对象及其基本处理方法(Ⅲ):切片/掩膜、图层叠加
raster | R语言中的空间栅格对象及其基本处理方法(Ⅳ):数据聚合、重采样
raster | R中的栅格操作符(上)[翻译]
raster | R中的栅格操作符(下)[翻译]
4.2.2 栅格数据分析进阶
技巧 | 栅格的属性数据和经纬度是分开的两个文件,怎么将它们整合到同一个文件上
raster | 多图层栅格对象的一些处理方法
raster | 栅格对象如何用于非空间模型的预测?
4.3 地理制图和地图数据
4.3.1 静态地图
sf | 使用plot函数绘制地图
ggplot2 | 使用ggplot2工具包绘制地图
ggspatial | ggplot2的地图制作拓展包(1):如何添加指北针和比例尺
[转] 技巧 | ggplot2结合相关工具包制作标准中国地图
tmap | R语言中专门绘制地图的工具包
[转] 双变量映射地图可视化绘制方法
技巧 | 如何使用R语言的常用工具包绘制双变量填充地图
4.3.2 交互式地图
mapview | 如何快速使用交互式地图展示空间数据信息
4.3.3 地理/投影坐标系统
R语言中的地理/投影坐标系统(上)[翻译]
R语言中的地理/投影坐标系统(下)[翻译]
4.3.4 外源地图数据
技巧 | 在R语言中使用高德地图的API进行地理/逆地理编码(地址与经纬度的相互转换)
leaflet |(1)在R语言中导入高德地图
leaflet |(2)如何往地图上添加一只冰墩墩(添加各类要素)
4.4 地统计分析
4.4.1 空间自相关分析
spdep | 如何在R语言中计算空间自相关指数
spdep | 除了莫兰指数,还有哪些指数可以衡量空间自相关性?
三维空间(魔方)的莫兰指数
spdep | 最小生成树
deldir | 生成泰森多边形的一段R语言代码
4.4.2 空间插值
gstat | 空间插值(一)——反距离权重插值;使用ggplot2绘制地图
gstat | 空间插值(二)——克里金插值之普通克里金
gstat | 空间插值(三)——克里金插值之泛克里金和简单克里金
gstat | 空间插值(四)——克里金插值之协同克里金和交叉验证
4.5 空间回归模型
4.5.1 地理加权模型
spgwr | R语言与地理加权回归(Ⅰ-1):线性地理加权回归
spgwr | R语言与地理加权回归(Ⅰ-2):广义线性地理加权回归
GWmodel | 地理加权模型(Ⅱ-1):地理加权主成分分析(GWPCA)
GWmodel | 地理加权模型(Ⅱ-2):如何查看地理加权回归的显著性
4.5.2 空间计量经济模型
spatialreg | 空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型简单形式的R语言实现
[付费] spatialreg | 空间计量模型的结果解读——直接效应和间接效应
4.6 其他
两步移动搜索法(2SFCA)计算空间可达性的R语言代码
5 科研实用技能专辑
5.1 Office软件使用技能
word | 如何插入横版页面
5.2 排版工具使用技能
[转] Rmarkdown入门教程汇总
[转] Rmarkdown | 28份R语言文档沟通推文汇总
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