факторы очень удобно, особенно когда надо задать свой порядок категорий
и не так сложно, достаточно просто прочитать любой вводный курс в базовые типы данных в R

а придумать можно много чего. например, для оптимизации в R есть еще отдельное хранилище для строковых данных, и одинаковые строковые значения в разных объектах на самом деле  - ссылки на значение в этом хранилище

Да, сейчас вот разбираюсь с ними.

Мне больше всего не нравится в R полное отсутствие нормальной документации. Я писал на разных языках (asm, haskell, prolog, и популярных вроде си и ему подобных), у многих довольно необычный синтаксис, разные идеи и концепции, тем не менее всегда можно открыть документацию или стандарт, и там будет конкретно, в деталях, описано всё, что интересует. В R же после чтения страницы документации складывается впечатление, что прочитал lorem ipsum.

не во всех пакетах так. иногда реально выручает

Качество доков в стандартной библиотеке и в сторонних пакетах довольно сильно разниться во всех языках. Базовые пакеты в R тоже были написаны в разное время разными людьми, поэтому детальность и понятность тоже варьируется. «Потроха» R описаны довольно детально в подробных руководствах (вроде R internals.).

Может быть. Но я пока читал только самые главные, основные пакеты.
Например, сейчас пытаюсь понять формулы. "Функция formula предоставляет способ извлечения формулы, которая была включена в другие объекты". Вау, всё сразу стало понятно. Идеально.

Понимаю, жаловаться смысла нет, просто высказал свои эмоции после работы с языком.

То description. После прочтения details должно всё проясниться, если нет то после examples, как правило, точно.

Понятное дело, я читаю целиком. В details сразу идут именно детали - операторы, которые можно использовать внутри формулы и схожая информация. Определения самого понятия, концепции формулы и для чего она нужна нет, без этого детали ясность не вносят. Это как пример, я сталкивался с этим не один раз уже. Откуда, если не от создателей ожидать исчерпывающую информацию.

формулы - это не синтаксис языка, они из дисперсионного анализа взяты

С формулами да, не очень понятно описано. Ключевая их идея - они не делают ровным счётом ничего. Это просто способ сохранить выражение и окружение, в котором это выражении была создано.

c. 196 (165 по книжной нумерации)

Спасибо, не ожидал :) тут гораздо лучше язык, сейчас читаю

Очень скоро от него не оторветесь, а когда еще свои старые языки объедините...

Вот такую книженцию недавно на Реддите посоветовали человеку, который учит R и параллельно хочет вникнуть в статистику:

Кстати, тут кто-то писал давно, что нашел на реддите кучу полезных сабреддитов, однако кроме Dataisbeautiful, machinelearning и полумертвых rlanguage и rstats я там ничего не нашел. Что я упустил?

RStudio ещё есть

Иванчей на Степике предлагает конструкцию mydata$quality <- rep(NA, nrow(mydata)). Чем она отличается от mydata$quality <- NA?

На самом Степике в комментах ответа не нашел.

Мне кажется, просто плохой код... Там и такие странные штуки встречались: as.data.frame(list(a = 3)). Можно просто написать data.frame(a = 3)