其他包

还有许多其他优秀的包并不属于 tidyverse，因为它们解决的是不同领域的问题，或者基于一套不同的底层原则设计。这并不意味着它们更好或更差，只是有所不同。换句话说，tidyverse 的补充不是“混乱宇宙”（messyverse），而是许多其他由相互关联的包组成的“宇宙”（universes）。随着你用 R 处理更多的数据科学项目，你会学到新的包和思考数据的新方式。

在本书中，我们将使用三个来自 tidyverse 之外的数据包：

install.packages(c("nycflights13", "gapminder", "Lahman"))

这些包提供了关于航空航班、世界发展和棒球的数据，我们将用它们来阐释关键的数据科学思想。

运行 R 代码

上一节向你展示了几个运行 R 代码的示例。书中的代码如下所示：

1 + 2 #> [1] 3

如果你在本地控制台中运行相同的代码，它看起来会是这样：

1 + 2 [1] 3

主要有两个区别。在控制台中，你是在 ^> 之后输入的，它被称为 提示符；我们在书中不显示提示符。在书中，输出用 #> 注释掉；而在你的控制台中，输出直接出现在代码之后。这两个区别意味着，如果你使用的是本书的电子版，你可以轻松地把代码从书中复制到控制台。

在整本书中，我们使用一套一致的约定来指代代码：

• 函数以代码字体显示，后面跟括号，例如 sum() 或 mean()。
• 其他 R 对象（如数据或函数参数）以代码字体显示，不带括号，例如 flights 或 x。