今天给大家推荐一个好用的 R 包：robservable，这个包的功能是可以在 RStudio 里面显示 Observable notebooks。Observable notebooks 上有很多好用的网页工具，例如我之前在讲解如何使用 R 语言制作双变量填充地图的时候介绍的：Bivariate Choropleth Color Generator。

这是《R 数据科学》系列课程的第二讲：数据可视化。本讲将会简要介绍 ggplot2 的基本用法。通过本次课的学习，你将能使用 ggplot2 绘制各种常见的统计图表。一起来学习吧！

这是《R 语言地理数据科学》系列课程的第一讲，通常这种课程是面向 R 语言高级用户的，但是考虑到大家的 R 语言可能还没入门，所以我打算尽可能细致的讲解，让这门课即使是刚入门的 R 用户也能轻松理解，不过尽管如此，我依旧建议你结合着我的另一个课程：《R 数据科学》一起学习。

这是《R 数据科学》系列课程的第一讲，将带领大家学习如何使用 R 语言进行数据处理和统计图表的制作。这一系列课程将结合 R for Data Science 和我们生活中的实际案例开展。

继续之前的使用 R 语言处理 netCDF 格式的数据。上次我们使用的是从 NASA 下载的温度数据演示的，但是那个数据存在很多缺失，缺失的原因我也在视频课上说了，所以这次就换了一个，也是从 https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/M2TMNXAER_5.12.4/summary 下载的，不过是地表气压（surface air pressure）数据。

这是之前的一篇推文，之前只发了推文但是没有直播，所以今天整理了下重新发一下，明天直播讲解。本文使用上市公司位置的数据集讲解了如何通过地理计算根据经纬度坐标判断该位置所处的省份或者区县。

今天我的琼琼小伙伴给我发了一个数据集，是 2001 年到 2018 年所有上市公司的经纬度数据。她想知道每个公司所处的省份，我就帮她计算了一下。

由于一个知识星球的小伙伴急需学习如何从 PDF 文档中提取表格，所以先插这个课，「使用 R 语言处理 netCDF 数据」的课程下次再发新哈。本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。

发现一个蛮强大的 Shiny 应用：
Modeling COVID-19 Spread vs Healthcare Capacity
该 Shiny 应用的原始代码在这里：GitHub - alsnhll/SEIR_COVID19: SEIR model for COVI… 有兴趣的小伙伴可以自己研究下。

知识星球链接：https://t.zsxq.com/qjAQ3zR

应一个知识星球的小伙伴的要求，最近将会推出几个使用 R 语言处理 netCDF 格式数据的教程，这是第一个，本教程主要是带领大家了解 netCDF 格式数据的结构、属性提取等操作。

其实之前蛮多小伙伴跟我说过想学习百度迁徙指数的爬取和可视化，今天终于把这个教程写好啦，其实蛮简单的，就是一个 json 格式的数据处理和 geom_curve() 图层的使用，下面我们来一步步学习如何爬取这个数据和绘制迁徙图吧！

之前发现过一个很有意思的网站：Draw all roads in a city at once，可以绘制一个城市的路网地图，而且还绘制的很漂亮，就想用 R 画一下。另外我还从一则微信推文里面爬取了阜阳市新冠肺炎确诊病例的分布情况并将他们绘制在路网地图上。

在过去的教程中，我一直给大家分享的都是单变量填充地图的绘制方法，但是有时候我们想在一张地图上展示两个变量，这个时候该怎么绘制地图呢？我们可以选择双变量填充地图。如果我们在 Observable 上搜索“Bivariate Choropleth” 就可以看到一大堆使用 D3 绘制的双变量填充地图，非常炫酷，例如：https://observablehq.com/@d3/bivariate-choropleth

最近一段黑人抬棺的视频活了！BGM 动感，表情滑稽，非常搞笑。听说还有小伙伴不知道“黑人抬棺”，我觉得我很有必要给大家普及一下，特别是作为一个 R 使用者，我得用 R 玩一下。

R 和 RStudio 的安装是非常简单的，这里提供一些安装 Tips。在文章的最后我还通过一个案例带大家走进奇幻的 R 世界。

为了方便大家，我把一些 Stata 命令、R 安装包等部署到了我的服务器上，这篇文章用于汇总这些小玩意。

Springer 出版社提供了一些免费的电子书可供下载，本文介绍了如何使用 R 语言获取和展示这份列表，大家可以根据自己的需要下载。

前面我们已经讲了如何使用 Stata、R 和 Python 获取并展示中国宏观杠杆率数据。今天的教程介绍的是如何使用 R 语言中的 Shiny 包编写一个网页应用自动获取和展示中国宏观杠杆率数据。

这个图表的链接在这里：https://www.bjets.com.cn/trans/jydt/index/trans-deal-erver-day.jsp?prodCateId=95182#

这篇文章的代码和上一篇类似，就是绘图的时候使用了 view_follow() 即可使坐标轴带有伸缩效果。

接下来一段时间我们的教程主题就是动态图表绘制啦！在这一系列教程中我将会介绍一些绘制动态图表的方法。当然绘制图表知识目的，更重要的是绘图过程中的数据处理。这些也是我希望大家能够掌握的。