R在数据科学中的应用，第2版

第 V 部分 计划

在本书的这一部分，你将提高编程技能。编程是所有数据科学工作都需要的一项横向技能：你必须使用计算机来进行数据科学工作；你不能靠头脑或纸笔来进行数据科学工作。

图 V-1. 编程是水，所有其他组件都在其中畅游。

编程产生代码，而代码是一种交流工具。显然，代码告诉计算机你想要它做什么。但它也向其他人传达意义。将代码视为一种交流工具非常重要，因为你所做的每个项目从根本上说都是协作性的。即使你不与其他人一起工作，你也一定会与未来的你一起工作！写出清晰的代码非常重要，这样其他人（比如未来的你）才能理解你为什么要以这种方式进行分析。这意味着，要提高编程能力，也要提高沟通能力。随着时间的推移，您希望自己的代码不仅更容易编写，也更容易被他人阅读。

在接下来的三章中，你将学习到提高编程技能的技巧：

• 复制和粘贴是一种强大的工具，但应避免重复使用两次以上。在代码中重复是危险的，因为这很容易导致错误和不一致。相反，在第 25 章中，你将学习如何编写函数，通过函数，你可以提取重复的代码，以便于重复使用。

• 函数可以提取重复的代码，但您经常需要对不同的输入重复相同的操作。你需要一些迭代工具，让你重复做类似的事情。这些工具包括 for 循环和函数式编程，你将在第 26 章了解到它们。

• 当你阅读更多其他人编写的代码时，你会看到更多不使用 tidyverse 的代码。在第 27 章中，你将学习到一些最重要的 R 基本函数。

这些章节的目标是向你传授数据科学所需的最基本的编程知识。一旦你掌握了这里的内容，我们强烈建议你继续提高编程技能。我们已经编写了两本书，也许对你会有帮助。Garrett Grolemund 所著的《Hands on Programming with R》（O'Reilly 出版社）介绍了 R 这种编程语言，如果 R 是你的第一门编程语言，这本书是你入门的好帮手。Hadley Wickham 所著的《Advanced R》（CRC Press）深入探讨了 R 编程语言的细节；如果你已有编程经验，这本书将是一个很好的开始，而当你将这些章节中的思想内化之后，这本书将是你下一步的好帮手。