入门篇
《R语言入门与实践》(Hands-On Programming with R)
出版信息：2014年英文版，2016年中文版
在线（英文版，如无例外在线均为英文版）链接：https://rstudio-education.github.io/hopr/
豆瓣链接（英文版）：https://book.douban.com/subject/24641619/
购买链接(京东）：https://item.jd.com/11969190.html
评价：
优点：一本很好的从实际例子入手的（hands-on）入门书，非常非常适合初学者。看的快的话，一天可以看完。书里有三个小项目，都跟着做完可以对R语言的基础操作和理念有初步的了解。作者Garrett Grolemund是Rstudio首席科学家Hadley Wickham的学生，是多个R包的作者，水平有保证。
缺点：内容较少（200页），讲述的过于基础，例如没有作图相关的内容。中文版翻译有一些很小的错误，例如bit翻译成了字节等等。建议有能力者直接阅读在线用r bookdown制作的英文版，即前面给出的链接:https://rstudio-education.github.io/hopr/。
《学习R》( learning R)
出版信息：2013年英文版，2014年中文版。
豆瓣链接：https://book.douban.com/subject/25872427/
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评价：
比较全面的一本入门水平的书籍。可以多看看数据框操作以及apply家族的应用。画图部分介绍的比较简略，是一部很全面但是总体深度一般的书籍，拿来入门也可以，但是有的地方细节也比较多，对新手并不非常友好，还是推荐《R语言入门与实践》(Hands-On Programming with R)作为第一本R书。
《R语言实战》（R in action）
出版信息：2016年中文第二版，2015年英文第二版
豆瓣链接（中文版）：https://book.douban.com/subject/26785199/
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评价：
1 其实拿来入门的话其实挺难的，涉及不少统计学的应用。不知道为啥那么多人推荐这本入门，可能前半本入门还好点。
2 如果对于统计模型不了解的话，估计如同看天书。2/3的章节还是比较难的
3 重点在于实战，所以本书主要在于一些模型的实现
进阶篇
《R 数据科学》（R for Data Science: Visualize, Model, Transform, Tidy, and Import Data）
出版信息：2016年英文版，2018年中文版。
豆瓣链接（英文版）：https://book.douban.com/subject/26757974/
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评价：
作者本人的地位在R语言界无需赘述了。这本书概括的就是他开发的一套数据分析全家桶（绘图相关的书后面推荐），即tidyverse包。思路和应用方法都值得多读几遍。
附加个有用的参考资料吧。
下面的链接是每章习题的详解，还有一些知识点的补充：https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions/
《R语言核心技术手册》（R in a Nutshell）
出版信息：2012年英文第二版，2014年中文第二版。
豆瓣链接（中文版）：https://book.douban.com/subject/25959153/
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评价：
可以当作参考书，篇幅比较多。通读一遍可以了解R的大部分常用内容了。缺点是例子的代码可读性貌似不是很强。优点是确实内容很多（=。=），在阅读过程中，可以根据感兴趣的内容继续深入了解对应领域or主题的知识，比较有启发性。
《R数据可视化手册》（R Graphics Cookbook，2nd edition)
出版信息：英文版在线已经有第二版了，中文的第一版是2014年出版。
豆瓣链接：https://book.douban.com/subject/25873705/
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评价：
例子非常多，可读性很强，一些tips给的也很到位，能够解决实际中遇到的一时半会儿想不出怎么下手的问题。不足是系统性较差，可能需要多读几遍or大量练习才能巩固。
实践篇
《R语言与数据清洗》(Hands-On Programming with R)
出版信息：2019年4月出版
豆瓣链接：https://book.douban.com/subject/33448115/
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评价：
优点： 作者使用的语言很朴实，介绍了一些数据清洗过程中常用的方法和思路，对于深入学习指明了方向，而且可以看出有自己的理解，不是照搬教程或者翻译说明书式的语言。
缺点：大部分还是罗列包和函数为主，实用性有待商榷。
《R语言经典实例》 （R cookbook）
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评价：还没读，读后评价。
