17 个最佳 R 编程书籍 (2025 更新)
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R 是由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于 1993 年开发的编程语言。该语言拥有广泛的统计和图形方法目录。它包括机器学习算法、线性回归、时间序列等。
您是否有兴趣学习 R 语言并正在寻找一本优秀的书籍来帮助您提高 R 技能？那么您来对地方了。
这是为初学者精选的最佳 R 学习书籍列表。这些书籍深受 R 专家的推荐，并有助于学生掌握编程基础。这些资源将指导您在此有前途的领域建立您的职业生涯，并使您成为一名更好的 R 开发者。 阅读更多…
最佳 R 编程书籍
| 书名 | 作者姓名 | 最新版 | 出版社 | 评分 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| R 数据科学 | Hadley Wickham | 第一版 | O′Reilly |  |
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| R 之书 | Tilman M. Davies | 第一版 | No Starch Press |  |
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| R 傻瓜指南 | Andrie de Vries | 第二版 | John Wiley & Sons | |
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| 使用 R 发现统计数据 | Andy Field | 第一版 | SAGE Publications Ltd | |
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| R 编程艺术 | Norman Matloff | 第一版 | No Starch Press | |
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1) R for Data Science：导入、整理、转换、可视化和建模数据
R for Data Science 由 Hadley Wickham（作者）和 Garrett Grolemund 撰写。本书指导您完成数据导入、探索和建模的步骤。
本参考资料还提供了对数据科学周期的完整、全局的理解。您还将学习管理 R 实现细节所需的基本工具。本书的每个部分都配有练习，帮助您在学习过程中进行练习。
2) R 之书：编程与统计入门
R 之书由 Tilman M. Davies 撰写。这是一本对初学者友好的 R 指南。在这本书中，您将学会有效地使用 R 进行统计分析。
本书还帮助您使用 ggplot2 和 ggvis 等贡献包，以及使用 rgl 包进行交互式 3D 可视化。
3) R 傻瓜指南
R 傻瓜指南由 Andrie de Vries 和 Joris Meys 撰写。本书提供了一种快速掌握 R 语言的方法。此外，要学习这本书，您不需要有任何先前的编程经验。
您还将学习如何重塑和操作数据，合并数据集，拆分和组合数据，执行等。它还解释了为什么 R 编程语言是全球统计学家和数据分析师的首选。
4) 使用 R 发现统计数据
Discovering Statistics Using R 由 Andy Field、Jeremy Miles、Zoe Field 撰写。这本书的写作风格非同寻常，它遵循开创性的结构和教学方法。
此参考资料由一系列角色增强，以帮助读者顺利进行。本书包含数百个示例、自我评估和额外的网站材料，供所有想了解更多内容的人学习。
5) R 编程艺术：统计软件设计之旅
The Art of R Programming 由 Jared P. Lander 撰写。本书涵盖了基本的 数据类型、数据结构、闭包、递归和匿名函数。
在本书中，您还将学习函数式编程和面向对象编程，运行数学模拟。您还将学习如何将复杂数据重新排列成更简单、更有用的格式。
6) R for Everyone：高级分析和图形
R for Everyone 由 Jared Lander 撰写。本书提供了广泛的实践练习和示例代码。您将学习如何下载和安装 R，导航和使用 R 环境。您还将学习基本的程序控制、数据导入、操作和可视化等。
本书还将帮助您构建几个完整的模型，包括线性和非线性模型，并使用一些数据挖掘技术。
7) R 机器学习：预测建模专家技术，第三版
Machine learning with R 是一本关于将机器学习应用于现实问题的易读指南。这本书对于有经验的 R 用户或刚接触该语言的人都很有用。本书还包含有助于您找到关键见解、做出新预测和可视化发现的详细信息。
这本书提供了更新、改进更好的库，关于机器学习伦理问题的建议，以及对深度学习的介绍。
8) R 秘籍：数据分析、统计和图形的实用配方
R Cookbook 由 JD Long 和 Paul Teetor 撰写。本书通过 275 多个实用配方，帮助您快速有效地使用 R 进行数据分析。它还涵盖了输入输出、图形和线性回归的基本任务。
本书涵盖的每个主题都解决一个具体问题，并包括一个讨论，帮助您解释解决方案并提供有关其工作原理的见解。
9) R 实战：R 数据分析和图形
R in Action 由 Dr. Rob Kabacoff 撰写。本书介绍了 R 语言及其作为商业开发人员有用性的示例。本书侧重于实际解决方案，并涵盖了许多重要方法。它帮助您处理混乱和不完整的数据。
您还将了解 R 语言广泛的图形功能，用于探索和可视化数据。它还包括关于时间序列分析、聚类分析和分类方法等章节。
10) 高级 R（Chapman & Hall/CRC R 系列）
Advanced R 由 Richard Cotton 撰写。在这本书中，您还将学习如何使用 R 语言进行数据分析，即使您没有太多编程经验。
本书介绍了您需要了解的数据分析的基本 R 工具，包括数据类型和编程概念。本书的后半部分通过涵盖从导入数据到发布结果的各种内容，提供了真实的数据分析。
11) R 操作编程：编写自己的函数和模拟
Hand on programming with R 由 Garrett Grolemund 撰写。在这本书中，您将学习加载数据的方法，组装和拆卸数据对象，导航 R 的环境系统等。
您将能够获得宝贵的编程技能，同时支持您作为数据科学家的工作。
12) R 包
R Packages 由 Hadley Wickham 撰写。这本书向您展示了如何使用包开发理念来捆绑可重用的 R 函数、样本数据和文档。
在此过程中，您将使用 dev tools、roxygen 和 testthat。本书涵盖了一组帮助您自动化常见开发任务的 R 包。它非常适合开发人员、数据科学家和程序员。本书从基础开始，并展示了如何随着时间的推移改进您的包编写。
13) 学习 R
Learning R 由 Richard Cotton 撰写。它通过涵盖从导入数据到发布结果的各种内容来展示真实数据。R 编程书中的每个章节都包含一个关于您所学内容的测验，并以练习结束。其中许多涉及编写 R 语言代码。
借助这本参考书，您将学会编写简单的 R 程序，并了解 R 语言的功能。您还将了解 Apply R 附加包，并打包您的工作供他人使用。
14) 使用 R 进行文本挖掘：一种整洁的方法
Text Mining with R 由 Julia Silge 和 David Robinson 撰写。通过这本书，您将使用 tidytext（一个包）探索文本挖掘方法。在这本书中，作者 Julia Silge 和 David Robinson 开发了使用 tidy 原则，如 graph 和 dplyr。
您还将学习如何将 NLP（自然语言处理）集成到有效的 H. 流中。本书提供了示例和数据探索，将帮助您从文学、新闻和社交媒体中获得真实见解。
15) R 概览
R, in a Nutshell 由 Joseph Adler 撰写。在这本书中，您将学习如何编写 R 函数并使用 R 包来准备、可视化和分析数据。本书通过医学、商业和体育领域的丰富示例来说明每个过程。
本书涵盖了 R 性能、ggplot2 数据可视化包以及 Hadoop 并行 R 计算等主题。在这本书中，您还将学习使用 R 准备数据进行分析，并使用 R 的图形可视化数据。
16) 数据分析软件：使用 R 进行编程（统计与计算）
Software for Data Analysis 由 John M. Chambers 撰写。本书引导您进行 R 编程，从简单的交互式使用开始，并通过解释一些简单的函数进行深入。
您将了解许多可以根据需要添加的高级编程技术，这些技术有助于您发展职业生涯和社区。
17) R 实用数据科学
Practical Data Science with R 由 Nina Zumel 和 John Mount 撰写。本书解释了快速发展的数据科学领域的基本原理。
这本书帮助您在应用 R 编程语言和统计分析技术时直接接触实际用例。这些学习材料还涵盖了基于营销、商业智能和决策支持的示例。
常见问题
🏅 为什么应该学习 R 编程？
R 是一种编程语言，被数据科学家和 Google、Airbnb、Facebook 等主要公司广泛使用。
📚 哪些是最好的 R 编程书籍？
以下是 R 编程的一些最佳书籍
🚀 学习 R 的基本要求是什么？
具备统计概念的基础知识是加分项。
