R语言作为一门统计语言，相比其他编程语言有着简洁、高效、易上手的特点。在大数据和机器学习快速发展的今天，R 已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。

人邮君根据自身出版情况、读者反馈以及豆瓣评分，整理出一份R语言由浅入深的学习书单，希望对大家有所帮助。

1.《R语言初学指南》(豆瓣7.2分)

作者: [美]Brian Dennis 译者: 高敬雅/刘波

——内容简介——

《R语言初学指南》的内容涵盖R的基础知识，包括创建、运行以及调试R脚本；用户自定义R函数；用R绘制基本图形；R的循环语句和逻辑控制语句；二次函数、三角函数、指数函数、对数函数以及如何用R绘制这些函数图形；矩阵的基本运算和线性方程组的求解；概率分布与模拟；数据的拟和等。这些内容涉及多个领域的应用，有趣、生动、实用。

《R语言初学指南》通过大量与科学相关的应用，例如生态学、天文学、化学等学科的例子，深入浅出地介绍了R的基本使用方法。

➤对于初学者来说，本书相当的友好，内容上并没有涉及太多的统计与编程知识，读者只要具备高中代数知识，就能顺利读完本书。

➤随书资源：/l/p1R4fw提取码：0f97

2.《R语言入门与实践》(豆瓣9.2分)

作者: [美] Garrett Grolemund 译者: 冯凌秉

——内容简介——

本书通过三个精心挑选的例子，将 R 编程所需的方方面面巧妙融合，深入浅出地讲解如何使用 R 语言玩转数据。书中涵盖 R 语言编程的方方面面，内容涉及 R 对象的类型、R 的记号体系和环境系统、自定义函数、if else 语句、for 循环、S3 类、R 的包系统以及调试工具等。

➤本书适合R语言初学者在掌握R语言基础上动手实践。

➤随书资源：deck数据框/book/download/981f567a-f199-4fc4-9fd9-85127cef6565

3.《学习R》(豆瓣7.7分)

作者: [美] Richard Cotton 译者: 刘军

——内容简介——

本书分为上下两部分，旨在指导你如何使用R，并提供练习的机会。上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧。每章都简要介绍了一组不同的数据类型(例如第4章介绍向量、矩阵和数组)或概念(例如第8章介绍分支和循环)。下半部分更侧重实践，展示了从输入数据到发布结果这一标准的数据分析流程。

4.《R语言统计入门(第2版)》 (豆瓣7.4分)

作者: Peter Dalgaard 译者: 郝智恒 / 何通 / 邓一硕 / 刘旭华

——内容简介——

《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R的全貌，内容涵盖基本的R语言编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在本书中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。

➤本书较多结合统计学在生物和医学场景的应用的案例进行分析，适合学习统计与分析的读者阅读。

5.《R语言实战(第2版)》(豆瓣8.9分)

作者: [美] Robert I. Kabacoff 译者: 王小宁 / 刘撷芯 / 黄俊文等

——内容简介——

本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。

➤作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。

➤随书资源：源代码 /book/download/1f51ec4c-e1bd-4342-9d43-06175e24883b

6.《R数据科学》(豆瓣9.6分)

作者: [新西兰] 哈德利 • 威克姆 / [美] 加勒特 • 格罗勒芒德 译者: 陈光欣

——内容简介——

本书的目标是教会读者使用最重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完本书后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容：先给出一些引人入胜的示例，以便你可以整体了解这一章的内容，然后再深入细节。本书的每一节都配有习题，以帮助你实践所学到的知识。

➤这是一本非常值得随时查阅的R工具书。

➤随书资源：/book/download/e19555dd-0b15-4bb4-b6cc-f54db58e7ba8

最后，送上 RStudio 首席科学家 Hadley Wickham 对 R 语言学习者的祝语：

学习编程的道路布满荆棘，你会不时地因为棘手的问题而感到沮丧。与学习其他语言一样，熟练掌握程序语言并非一朝一夕之事。

在学习编程的过程中感到沮丧是难免的，它听起来十分消极，但实际上对于学习本身来说是有所裨益的。沮丧的感觉是由大脑的懒惰造成的，它在提示你放弃做这么难的事情，去找些容易或有趣的事情来做。

有过健身经历的人都知道，如果想更加健美，身体越是抗拒，你就越要鞭策自己去努力锻炼。学习编程也一样，大脑越是感到沮丧，你越应该鞭策自己去战胜沮丧。

认识到这一点之后，在学习编程的过程中，如果遇到了令人沮丧的难题，要乐观积极地对待这样的感觉：因为你是在挑战自我。

如果每天都能挑战自己一点点，可以预见，不用多久你就会成为一名信心满满的程序员。