R语言学堂原创推文索引-v5.6.1

更新时间: 2022.6.14

0 前言

不知道大家会不会看学堂的推文索引，反正学堂君经常会看，毕竟很多代码长时间不用就会忘掉，而使用索引可以很方便地进行查询。

先前的索引编号是按照v1、v2、v3的顺序编排的，所以学堂君也不会更新太频繁，要不然编号会增加得很快。但是，索引不及时更新，也就失去了它原本的意义。现在学堂君使用三个数字对索引进行编号：第一个数字按年编排，第二个数字按月编排，第三个数字按序号编排。

现在公众号推文有“群发”和“发表”两种形式，前者会推送给读者，后者只会在公众号后台呈现，但二者都会生成永久性的链接。不管以何种形式更新，学堂君都会把最新的索引链接放到如下图所示的菜单里。

索引是学堂原创推文的汇编，涵盖了所有知识性的原创推文，并且会进行不定期地更新。索引按「专辑-系列」的顺序进行排列，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《制表与可视化专辑》中，一般不再出现在《数学模型专辑》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 base-r数据处理（入门）

• R及其相关程序安装

• base | 数值运算符和逻辑运算符

• base | 使用apply族函数进行向量化运算

1.2 tidy-r数据处理（入门）

• 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

1.3 数据处理（进阶）

• 技巧 | 如何批量地将整型变量转换为因子变量

• 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

• lubridate | 日期类型数据的转换

• 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）

• 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

1.5 其他

• 技巧 | 数据有缺失值情况下的一个处理方法

2 制表与可视化专辑

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（入门）

• 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（入门）

• 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

2.3 基础绘图系统（进阶）

• 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

• grDevices | 如何在图形中使用数学表达式作为标注文本

• 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 | 不规则面状图形

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

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

2.7 其他

• rms | 如何绘制模型带置信区间的预测曲线

• showtext | R语言绘图字体设置——针对Windows系统

3 数学模型专辑

本部分不含与数学模型相关的可视化方法，相关内容在《制表与可视化专辑》；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 概率分布模式（入门）

• 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

3.2 线性模型（入门）

• 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

3.3 广义线性模型（入门）

• 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

3.4 常用数学建模方法

• 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

3.5 时间序列分析

• 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

3.6 数学优划

• stats | 介绍三个与数学规划函数

4 地理制图与分析专辑

4.1 矢量数据处理方法（入门）

• 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 栅格数据处理方法（入门）

• 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 | 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？

• raster | R中的栅格操作符（上）[翻译]

• raster | R中的栅格操作符（下）[翻译]

4.3 地图绘制

• sf | 使用plot函数绘制地图

• ggplot2 | 使用ggplot2工具包绘制地图

• tmap | R语言中专门绘制地图的工具包

• mapview | 如何快速使用交互式地图展示空间数据信息

• ggspatial | ggplot2的地图制作拓展包（1）：如何添加指北针和比例尺

• 技巧 | 如何使用R语言的常用工具包绘制双变量填充地图

4.4 地统计分析

• 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？

• spdep | 最小生成树

• deldir | 生成泰森多边形的一段R语言代码

4.5 空间计量经济模型

• 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

• spatialreg | 空间滞后模型（SLR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）的简单形式的R语言实现

4.6 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

4.7 其他

• 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

• 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）

• 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]

5 科研实用技能专辑

5.1 word使用技巧

• word | 如何插入横版页面

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