R in Action, Third Edition由Robert I. Kabacoff所著，是一本关于R语言数据处理、分析和可视化的实用指南。本书围绕R语言在数据分析和图形绘制方面的应用展开，旨在帮助读者掌握R语言，解决实际数据问题。
核心内容
R语言基础：介绍R语言的特点和优势，如免费开源、功能全面、拥有强大的绘图能力等。详细讲解了R和RStudio的安装方法，以及R语言的基本语法、数据类型（向量、矩阵、数据框、列表等）和数据结构。同时，介绍了如何获取帮助、管理工作空间和项目，以及安装和使用包来扩展R的功能。
数据处理与管理：涵盖数据的导入、清理和整理。讲解了从多种数据源（如文本文件、Excel表格、数据库等）导入数据的方法，以及数据结构的转换和操作。介绍了基本的数据管理任务，包括变量的创建、重编码、重命名，缺失值和日期值的处理，数据的排序、合并和子集选择。还介绍了使用dplyr和SQL语句进行数据操作的方法。
数据可视化：重点介绍ggplot2包进行数据可视化的方法。通过逐步添加元素，如映射变量、选择几何对象、设置分组和分面、调整坐标轴和颜色等，创建复杂而美观的图形。涵盖了多种图形类型，如散点图、柱状图、箱线图、直方图、密度图等，以及如何保存图形。
统计分析方法
基础统计：介绍描述性统计、频率和列联表、相关性和协方差、t检验和非参数统计等基础统计方法，以及如何使用R函数进行计算和检验。
回归分析：深入讲解普通最小二乘法（OLS）回归，包括简单线性回归、多项式回归和多元线性回归。介绍回归模型的拟合、解释、诊断和改进方法，以及变量选择和模型评估的技巧。
方差分析：介绍方差分析（ANOVA）的基本概念和术语，以及如何使用R语言进行单因素、多因素、重复测量和协方差分析。讲解了模型的拟合、解释和假设检验，以及如何处理不平衡数据和交互效应。
高级方法与拓展：介绍了主成分分析、因子分析、时间序列分析、聚类分析、分类等高级数据分析方法，以及处理缺失数据的先进方法。还涵盖了高级编程技术、创建动态报告和R包的方法，以及如何利用R语言进行高效的数据处理和分析。
总结
本书内容丰富全面，从R语言的基础入门到高级应用，逐步引导读者掌握R语言在数据分析和图形绘制方面的技能。通过大量实际案例和代码示例，帮助读者理解和应用各种方法，解决实际数据问题。无论是初学者还是有经验的R用户，都能从本书中获取有价值的知识和技巧，提升数据分析能力。