你是如何自学R语言的？
说起来，我与 R 的结缘，更像是一场“被迫”的成长，但随着时间的推移，这份“被迫”也渐渐变成了心甘情愿的探索。
最初接触 R，是因为一个项目。当时我的工作涉及一些数据分析，而团队里的小伙伴都在用 R。看着他们能用简单的代码画出漂亮的图表，处理复杂的数据，我心里那个痒痒啊。但我一直以来都不是一个特别主动去学新东西的人，尤其又是编程语言，总觉得门槛很高。
但项目进度摆在那里，我总不能一直依赖别人吧？于是，我咬了咬牙，开始尝试。
第一步：目标明确，先“偷师”
我没去网上搜什么“R语言入门教程大全”。说实话，那时候我有点“选择困难症”，觉得那么多教程，不知道从哪开始。反倒是我直接去翻看项目里其他同事写的 R 脚本。
我记得当时拿到一份处理用户行为数据的脚本，密密麻麻的各种函数，什么 `dplyr`、`ggplot2`，看得我一愣一愣的。但我没有直接去理解每一个函数的具体含义，而是尝试着去理解这段代码想做什么。
比如，看到 `filter()` 函数，结合它前面处理的数据，我大概猜到它是在“筛选”。看到 `group_by()`，就觉得它是“分组”。看到 `summarise()`，那肯定是“总结”。
我不会真的去运行那些我看不懂的代码，而是用笔和纸，或者电脑自带的记事本，把那些我看懂的部分，还有我猜到的意思，大概地记下来。这有点像以前学英语的时候，背单词不如先看懂句子。
第二步：遇到问题，就地取材，死磕到底
在“偷师”的过程中，我肯定会遇到看不懂的地方。这时候，我的“求知欲”（或者说是“被迫感”）就会爆发。
我最常用的方法就是直接复制粘贴报错信息到搜索引擎。别笑，这真的很有用！很多 R 的新手遇到的问题，别人早就遇到过了，而且有人写了解决办法。我就会看那些 Stack Overflow 上的答案，尝试着去理解为什么这样可以。
举个例子，我第一次尝试用 `ggplot2` 画图，结果一直报错说“找不到图层”。我当时就懵了，明明按照教程写的呀。我就把报错信息复制到 Google，搜出来一大堆结果，仔细看了几个，才发现是我在 `ggplot()` 函数里写错了参数，比如把 `aes()` 里的 `x` 变量名字写错了一个字母。
虽然有时候找到了答案，但我也不止于此。我还会尝试修改那个“正确的”代码，看看如果我稍微改动一下，会发生什么。比如，把 `ggplot()` 里的 `aes()` 换成 `aes_string()`，看看有什么不同；或者把 `geom_point()` 换成 `geom_line()`，看看图会变成什么样。这个过程让我对函数的“脾气”有了更深的认识。
第三步：主动学习，从“点”到“面”
当对 R 有了一点点“感觉”之后，我才开始主动去学习。但我的学习方式依然是“缺啥补啥”。
数据处理部分： 当我发现很多代码都在用 `dplyr`，并且它的语法很简洁的时候，我就会单独去搜“dplyr tutorial”或者“dplyr cheatsheet”。我特别喜欢那些“速查表”类的东西，上面把常用的函数都列出来了，我有个疑问，就去上面找。
可视化部分： `ggplot2` 真的太强大了。我发现，很多时候，我要的图，在 `ggplot2` 里都能找到对应的画法。我就会搜“ggplot2 example plots”，看看别人是怎么画出那种效果的，然后找到对应的代码。每次看到一个特别漂亮的图，我就会去研究一下它的代码，尝试自己复现。
包的安装与使用： 刚开始，安装包也让我头疼。后来我发现，R 的社区非常活跃，很多常用的功能都有对应的包。学会了 `install.packages()` 和 `library()`，就打开了新世界的大门。我还会关注一些R的常用包，比如 `readxl`（读取Excel）、`tidyr`（数据整理）等等，根据需要去学习。
第四步：练习，练习，再练习
最重要的，还是多写代码，多实践。
我不会去刻意找什么“R语言练习题集”。我的练习，几乎都来自于我的实际工作。
重复性任务自动化： 只要我发现有什么数据处理或者报告生成的工作是需要重复做的，我就想能不能用 R 来自动化。哪怕一开始花了好几个小时写一个简单的脚本，当它能帮我节省下周的时间时，那种成就感是无与伦比的。
数据探索： 每次拿到新数据，我都会先花时间用 R 去做一些探索性数据分析（EDA）。画直方图、散点图，计算均值、方差，看看数据的分布和关系。这个过程不仅能加深我 R 的运用，还能让我更了解数据。
代码复用： 我会把一些我常用的代码片段保存下来，做成一个小小的“代码库”。下次遇到类似的任务，直接拿出来改一改，就能事半功倍。
一点小小的“心得”
不要怕犯错： 编程就是不断犯错、不断修正的过程。错误信息是你最好的老师。
理解“思想”比记住“细节”更重要： 很多函数名和参数我都记不住，但我知道它们是用来做什么的，大概长什么样子。需要的时候，我能快速找到。
找到自己的“舒适区”： 我比较喜欢用 `dplyr` 和 `ggplot2`，因为它们的语法对我来说比较直观。如果你觉得别的包更顺手，那就用那个。
多交流： 虽然我一开始是“闭门造车”，但后来发现，能和同事或者论坛里的人交流，真的能学到很多。有时候一个别人随口提起的函数或者技巧，就能解决我困扰很久的问题。
总的来说，我的 R 语言自学之路，就是从“被动接受”到“主动探索”，从“点状模仿”到“系统学习”，最终落脚在“实践出真知”。它不是一蹴而就的，更多的是一种日积月累的习惯和对解决问题的热情。现在回想起来，那段摸索的日子，虽然辛苦，但真的很有意思。
最初接触 R，是因为一个项目。当时我的工作涉及一些数据分析，而团队里的小伙伴都在用 R。看着他们能用简单的代码画出漂亮的图表，处理复杂的数据，我心里那个痒痒啊。但我一直以来都不是一个特别主动去学新东西的人，尤其又是编程语言，总觉得门槛很高。
但项目进度摆在那里，我总不能一直依赖别人吧？于是，我咬了咬牙，开始尝试。
第一步：目标明确，先“偷师”
我没去网上搜什么“R语言入门教程大全”。说实话，那时候我有点“选择困难症”，觉得那么多教程，不知道从哪开始。反倒是我直接去翻看项目里其他同事写的 R 脚本。
我记得当时拿到一份处理用户行为数据的脚本，密密麻麻的各种函数，什么 `dplyr`、`ggplot2`，看得我一愣一愣的。但我没有直接去理解每一个函数的具体含义，而是尝试着去理解这段代码想做什么。
比如，看到 `filter()` 函数，结合它前面处理的数据，我大概猜到它是在“筛选”。看到 `group_by()`，就觉得它是“分组”。看到 `summarise()`，那肯定是“总结”。
我不会真的去运行那些我看不懂的代码，而是用笔和纸，或者电脑自带的记事本，把那些我看懂的部分，还有我猜到的意思，大概地记下来。这有点像以前学英语的时候，背单词不如先看懂句子。
第二步：遇到问题，就地取材，死磕到底
在“偷师”的过程中，我肯定会遇到看不懂的地方。这时候，我的“求知欲”（或者说是“被迫感”）就会爆发。
我最常用的方法就是直接复制粘贴报错信息到搜索引擎。别笑，这真的很有用！很多 R 的新手遇到的问题，别人早就遇到过了，而且有人写了解决办法。我就会看那些 Stack Overflow 上的答案，尝试着去理解为什么这样可以。
举个例子，我第一次尝试用 `ggplot2` 画图，结果一直报错说“找不到图层”。我当时就懵了，明明按照教程写的呀。我就把报错信息复制到 Google，搜出来一大堆结果，仔细看了几个，才发现是我在 `ggplot()` 函数里写错了参数，比如把 `aes()` 里的 `x` 变量名字写错了一个字母。
虽然有时候找到了答案，但我也不止于此。我还会尝试修改那个“正确的”代码，看看如果我稍微改动一下，会发生什么。比如，把 `ggplot()` 里的 `aes()` 换成 `aes_string()`，看看有什么不同；或者把 `geom_point()` 换成 `geom_line()`，看看图会变成什么样。这个过程让我对函数的“脾气”有了更深的认识。
第三步：主动学习，从“点”到“面”
当对 R 有了一点点“感觉”之后，我才开始主动去学习。但我的学习方式依然是“缺啥补啥”。
数据处理部分： 当我发现很多代码都在用 `dplyr`，并且它的语法很简洁的时候，我就会单独去搜“dplyr tutorial”或者“dplyr cheatsheet”。我特别喜欢那些“速查表”类的东西，上面把常用的函数都列出来了，我有个疑问，就去上面找。
可视化部分： `ggplot2` 真的太强大了。我发现，很多时候，我要的图，在 `ggplot2` 里都能找到对应的画法。我就会搜“ggplot2 example plots”，看看别人是怎么画出那种效果的，然后找到对应的代码。每次看到一个特别漂亮的图，我就会去研究一下它的代码，尝试自己复现。
包的安装与使用： 刚开始，安装包也让我头疼。后来我发现，R 的社区非常活跃，很多常用的功能都有对应的包。学会了 `install.packages()` 和 `library()`，就打开了新世界的大门。我还会关注一些R的常用包，比如 `readxl`（读取Excel）、`tidyr`（数据整理）等等，根据需要去学习。
第四步：练习，练习，再练习
最重要的，还是多写代码，多实践。
我不会去刻意找什么“R语言练习题集”。我的练习，几乎都来自于我的实际工作。
重复性任务自动化： 只要我发现有什么数据处理或者报告生成的工作是需要重复做的，我就想能不能用 R 来自动化。哪怕一开始花了好几个小时写一个简单的脚本，当它能帮我节省下周的时间时，那种成就感是无与伦比的。
数据探索： 每次拿到新数据，我都会先花时间用 R 去做一些探索性数据分析（EDA）。画直方图、散点图，计算均值、方差，看看数据的分布和关系。这个过程不仅能加深我 R 的运用，还能让我更了解数据。
代码复用： 我会把一些我常用的代码片段保存下来，做成一个小小的“代码库”。下次遇到类似的任务，直接拿出来改一改，就能事半功倍。
一点小小的“心得”
不要怕犯错： 编程就是不断犯错、不断修正的过程。错误信息是你最好的老师。
理解“思想”比记住“细节”更重要： 很多函数名和参数我都记不住，但我知道它们是用来做什么的，大概长什么样子。需要的时候，我能快速找到。
找到自己的“舒适区”： 我比较喜欢用 `dplyr` 和 `ggplot2`，因为它们的语法对我来说比较直观。如果你觉得别的包更顺手，那就用那个。
多交流： 虽然我一开始是“闭门造车”，但后来发现，能和同事或者论坛里的人交流，真的能学到很多。有时候一个别人随口提起的函数或者技巧，就能解决我困扰很久的问题。
总的来说，我的 R 语言自学之路，就是从“被动接受”到“主动探索”，从“点状模仿”到“系统学习”，最终落脚在“实践出真知”。它不是一蹴而就的，更多的是一种日积月累的习惯和对解决问题的热情。现在回想起来，那段摸索的日子，虽然辛苦，但真的很有意思。
网友意见
学习背景：
为什么要用R语言？
这个问题非常适合我，我是从上个月接手一个项目的统计与数据分析工作，这个项目本来是我一个学长在做的，但是他去别的地儿做博后了，就留给了我，麻烦就麻烦在，给了我两部分的代码，一部分是python的，主要是做一些机器学习，特别是clustering。还有另一部分是R语言，这是我的主管写的，因为她只会R语言，并且做出来的图确实要比python的好看一点。
由于时间紧迫，我也没时间把R语言那部分代码改成python，另外就算改了，也变相的增大了主管的代码阅读和理解难度。
所以我基本上可以说是自学的R语言，当然我并没有把R语言从头到尾学了个遍，因为它本来就是个工具语言，学了项目用到的那部分就足够了，之后又需要的再继续补充就好了。
主要学习的内容：
- R语言环境和R studio的安装
- R语言的数据类型，特别是c()，dataframe（这个是重中之重），list，字典。
- R语言的基本语法，for循环，判断语言，apply（没有学的很明白）
- R语言的几个作图包，ggplot，ggplot2，ggpubr
- R语言的读取和保存文件操作：比如读csv和xls就不是一个库
- R语言的几个基本统计方法：包括参数和非参数，以下：
| T-test | t.test() | 比较两组(参数) |
| Wilcoxon test | wilcox.test() | 比较两组(非参数) |
| ANOVA | aov()或anova() | 比较多组(参数) |
| Kruskal-Wallis | kruskal.test() | 比较多组(非参数) |
基本上一个月多点，我掌握了这些内容。
我的工作成果：
做了一些图，包括bar chart， boxplot，heatmap 等
学习资料：
对于学习资料这一块，由于时间紧迫，我没有看任何的书和视频，因为之前也学过不少的编程语言，看书和视频都效率挺低效的，然后要是想基础非常扎实，还是很建议的。
R语言以及R studio安装：
主要包括两部分，一部分是R语言的环境安装，另一部分就是R studio的安装。
- R语言环境安装：
建议直接参考这篇文章
2. R studio安装
下载地址：RStudio
安装方法：下载和安装R、RStudio ！
R语言简单入门资料：
R 语言教程 | 菜鸟教程，这个就不讨论了，菜鸟编程出品的教程对于新手入门非常友好，你可以在网页端直接运行代码。
R-w3schools：这个也是一个常用的R语言学习入口，可以巩固下语法以及基本的数据结构等。
R语言作图包
28 基本R绘图 | R语言教程：这个是我比较喜欢的一个入门教程，质量还可以
29 ggplot作图入门 | R语言教程：ggplot的教程，一定要看一遍
R语言添加p-value和显著性标记 - 生信人：ggpubr和统计的结合部分，强推。既然都学了ggpubr，没道理不加统计数据
R语言：文件操作_偷闲阁-CSDN博客：抛砖引玉，遇到没见过的文件类型，自己查下就好
R语言统计
31 R初等统计分析 | R语言教程：还是这个系列教程，非常详细
另外一个小tips：
我绝大多数的工作就是用这几行代码
my_comparisons <- list(c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2")) ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose",palette = "jco")+ stat_compare_means(comparisons=my_comparisons)+ # Add pairwise comparisons p-value stat_compare_means(label.y = 50) # Add global p-value 其实语法非常简单，最麻烦的就是如何灵活的应用table(), which(), dataframe这几个R语言常用的工具。
项目以及软件库推荐
qinwf/awesome-R：awesome系列，懂得都懂
Mounment/R-Project：简单的R语言项目推荐
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