更新时间: 2022.9.8

• 0 前言

• 1 数据处理通识专辑

  • 1.1 R语言基础知识

  • 1.2 数据管理（初阶）

  • 1.3 各类型数据处理方案

  • 1.4 数据管理（高阶）

  • 1.5 数据获取方法

• 2 制表与可视化专辑

  • 2.1 两大绘图系统

  • 2.2 各类图形绘制方法/框架

  • 2.3 图形配色方法

  • 2.4 图形布局/拼图方法

  • 2.5 图形元素控制方法

• 3 数学模型专辑

  • 3.1 概率分布与数理统计

  • 3.2 数学回归模型

  • 3.3 聚类/降维分析

  • 3.4 数学规划模型

  • 3.5 计量经济模型

  • 3.6 医学循证模型

  • 3.7 模型结果可视化

  • 3.8 其他

• 4 地理制图与分析专辑

  • 4.1 矢量数据处理与分析

  • 4.2 栅格数据处理与分析

  • 4.3 地理制图和地图数据

  • 4.4 地统计分析

  • 4.5 空间回归模型

  • 4.6 其他

• 5 科研实用技能专辑

  • 5.1 Office软件使用技能

0 前言

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。

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。

转载其他公众号的推文标有“转”字样；来自付费合集的推文标有“付费”字样。

1 数据处理通识专辑

1.1 R语言基础知识

• 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

• [付费] 如何自定义R语言函数？参数中的省略号`...`有什么用？

• 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？

1.2 数据管理（初阶）

1.2.1 base-r的数据处理函数

• base | switch和do.call函数的用法

• with等函数的用法——让基础包的语法更贴近tidy风格

1.2.2 管道操作符和dplyr包

• 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）

1.2.3 数据转换与tidyr包

• 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

1.2.4 向量化运算

• base | 使用apply族函数进行向量化运算

• 技巧 | 如何批量地将整型变量转换为因子变量

• purrr | 使用map族函数进行向量化运算

1.2.5 文件夹操作

• 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）

1.3 各类型数据处理方案

1.3.1 文本（字符串）数据

• 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

• [付费] 如何把字符串类型的向量转换成对应的数值向量

1.3.2 日期数据

• 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（因子）数据

• 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 数据管理（高阶）

• [转] Rmarkdown入门教程汇总

• [转] Rmarkdown | 28份R语言文档沟通推文汇总

• shiny | 使用R创建一个网页应用（Web App）

1.5 数据获取方法

• rvest | 网络爬虫初步——使用CSS选择器

• 使用R语言调用百度翻译的API接口

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 两大绘图系统

2.1.1 基础绘图系统

• 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

2.1.2 ggplot2绘图系统

• 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 | 统计变换与柱形图、直方图、密度图

• 技巧 | ggplot2绘图如何添加多块矩形框标注

• ggplot2 | 不规则面状图形

• 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

• [付费] ggplot2 | 图例（Ⅱ）：图例符号设置

• ggplot2 | 注释函数

• ggplot2 | 位置调整函数

• 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

• ggplot2 | aes_string和aes函数有什么区别？

• 索引 | ggplot2基础语法系列推文汇总

2.1.3 ggplot2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

2.2 各类图形绘制方法/框架

• [转] ComplexHeatmap | 绘制热图的工具包

• [转] lattice | 曾经作图届的一哥，现在过得如何？

• 技巧 | 使用基础绘图系统绘制「森林图」

2.3 图形配色方法

• 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

• ggplot2 | 如何对连续型变量使用离散型调色板进行配色

2.4 图形布局/拼图方法

• 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

• 技巧 | 基础绘图系统的subset参数对分类变量的妙用

• 如封面所示，如何使用R语言制作一张海报

2.5 图形元素控制方法

• 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

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 概率分布与数理统计

• 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 数学回归模型

3.2.1 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

3.2.2 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

3.2.3 非线性模型

• 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

3.2.4 异质性模型

• lme4 | 在R中运行混合效应模型（多层模型）

3.3 聚类/降维分析

• 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）

3.4 数学规划模型

• stats | 介绍三个数学规划函数

3.5 计量经济模型

• 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）

3.6 医学循证模型

• [付费] survival | 生存分析（1）：生存曲线（上）

• survival | 生存分析（2）：生存曲线（中）

• survival | 生存分析（3）：生存曲线（下）

• [付费] survival | 生存分析（4）：Cox比例风险模型

3.7 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

3.8 其他

• 技巧 | 交叉验证

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

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