fix after Timofey's comments

book/1_introduction_to_r.qmd

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ## Установка R и RStudio
 
-В данной книге используется исключительно R [@r_core_team], так что для занятий понадобятся:
+В данном курсе используется исключительно R [@r_core_team], так что для занятий понадобятся:
 
 - R
     - [на Windows](https://cran.r-project.org/bin/windows/base/)
@@ -14,7 +14,7 @@ sudo apt-get install r-base
 ```
 
 - RStudio --- IDE для R ([можно скачать здесь](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/))
-* и некоторые пакеты на R
+- и некоторые пакеты на R
 
 Часто можно увидеть или услышать, что R --- язык программирования для "статистической обработки данных". Изначально это, конечно, было правдой, но уже давно R --- это полноценный язык программирования, который при помощи своих пакетов позволяет решать огромный спектр задач. В данной книге используется следующая версия R:
 
@@ -30,7 +30,7 @@ sessionInfo()$R.version$version.string |> cat()
 - [Jupyter](https://jupyter.org/) ноутбуки;
 - [Google Colab](https://colab.research.google.com) (нужно в настройках переключить ядро);
 - [VS Code](https://code.visualstudio.com/) --- другое IDE, которое также позволяет работать с R;
-- в принципе, в IDE нет нужды, можно работать из терминала, после установки, нужно всего лишь набрать `R`.
+- в принципе, в IDE нет нужды, можно работать из терминала, после установки нужно всего лишь набрать `R`.
 
 ## Знакомство с RStudio
 
@@ -312,7 +312,7 @@ mean(c(1:50, NA), na.rm = TRUE)
 
 ## Датафреймы и их индексация
 
-Датафрейм --- это один из основных объектов в R, в котором обычно импортируют и экспортируют табличные данные. Датафрейм --- это собрание векторов одинаковой длинны. Давайте создадим датафрейм:
+Датафрейм --- это один из основных объектов в R, который обычно используется для импорта и экспорта табличных данные. Датафрейм --- это собрание векторов одинаковой длинны. Давайте создадим датафрейм:
 
 ```{r}
 df <- data.frame(name = c("Анна", "Вера", "Михаил"),
@@ -363,7 +363,7 @@ iris
 
 ## Работа с пакетами
 
-Все богатство R находиться в его огромной инфраструктуре пакетов, которые может разрабатывать кто-угодно: от больших компаний, до частных исследователей. Чтобы их установить, нужно использовать команду `install.packages()`. Начнем с установки центрального для курса пакета: `tidyverse`:  
+Все богатство R заключается в его огромной инфраструктуре пакетов, которые может разрабатывать кто угодно: от больших компаний до частных исследователей. Чтобы их установить, нужно использовать команду `install.packages()`. Начнем с установки центрального для курса пакета: `tidyverse`:  
 
 ```{r}
 #| eval: false
@@ -447,6 +447,6 @@ write_tsv(df, "orange_circumference_g100.tsv")
 write_delim(df, "orange_circumference_g100.zsv", delim = "0")
 ```
 
-## Как справятся с проблемами
+## Как справляться с проблемами
 
 Код не работает очень часто, очень важно внимательно читать ошибки. Если чтение не помогло, то можно скопировать ошибку в поисковик, скорее всего кто-нибудь на Stack Overflow (место, где принято задавать вопрос) или Posit Community (место для вопросов на R и Python) уже сталкивался с вашей проблемой. Кроме того, никто не может написать пакет на R, который пройдет в основной репозиторий CRAN, не задокументировав все функции пакета. В связи с этим имеет смысл искать ответы во вкладке Help в Rstudio, а также в консоли, используя знак вопроса (или два, если ничего не находится) и имя функции, например, `?write_csv` или `??read_xlsx`. wd

book/2_data_transformation.qmd

@@ -49,15 +49,15 @@ c(1:100, NA) |>
 
 ## Функции семейства `slice()`
 
-Дальше мы посмотрим на фрагмент данных из [исследования издания N+1](https://nplus1.ru/material/2019/06/19/greedy) дразнилки "Жадина-говядина", где исследовались социолингвистические аспекты влияющие на тенденцию к тому или иному продолжению. Переменные `word_1`, `word_2` и `word_3` соотвествуют разным вариантам начала, переменная `type` описывает классификацию, которую варианту дали исследователи, а переменная `n` отвечает за количество этих вариантов в данных.
+Дальше мы посмотрим на фрагмент данных из ["Исследования  дразнилки "Жадина-говядина" издания N+1](https://nplus1.ru/material/2019/06/19/greedy), где исследовались социолингвистические аспекты влияющие на тенденцию к тому или иному продолжению. Переменные `word_1`, `word_2` и `word_3` соотвествуют разным вариантам начала, переменная `type` описывает классификацию, которую варианту дали исследователи, а переменная `n` отвечает за количество этих вариантов в данных.
 
 ```{r}
 #| message: false
 zhadina <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/agricolamz/daR4hs/main/data/w2_zhadina.csv")
 zhadina
 ```
 
-Первые функции `tidyverse`, которая будет нас интересовать, --- это функции семейства `slice()`. Функция `slice()` позволяет фильтровать нужные строчки датасета по индексу:
+Первые функции `tidyverse`, которые будут нас интересовать, --- это функции семейства `slice()`. Функция `slice()` позволяет фильтровать нужные строчки датасета по индексу:
 
 ```{r}
 zhadina |> 
@@ -67,7 +67,7 @@ zhadina |>
   slice(6:25)
 ```
 
-Стоит обратить внимание, что результат работы функции выводиться в консоль, чтобы сохранить результат работы, следует сделать операцию приписывания одним из следующих способов (первый наиболее распространенный):
+Стоит обратить внимание, что результат работы функции выводится в консоль, чтобы сохранить результат работы, следует сделать операцию приписывания одним из следующих способов (первый наиболее распространенный):
 
 ```{r}
 new_zhadina <- zhadina |> 
@@ -145,7 +145,7 @@ zhadina |>
 
 ## Функция `filter()`
 
-Функция `filter()` позволяет отфильтровыввать строки таблицы по одному или нескольким условиям. 
+Функция `filter()` позволяет отфильтровывать строки таблицы по одному или нескольким условиям. 
 
 ```{r}
 zhadina |> 
@@ -176,7 +176,7 @@ zhadina |>
   filter(nchar(word_3) == 7)
 ```
 
-Кроме того, условия можно перечислить через запятую (аналог логического и):
+Кроме того, условия можно перечислить через запятую (аналог логического "и"):
 
 ```{r}
 zhadina |> 
@@ -216,7 +216,7 @@ zhadina |>
   distinct(word_1, word_2)
 ```
 
-Функция `arrange()` позволяет отсортировать одну или несколько переменных от меньшего к большему (если нужно наоборот --- используйте функцию `desc()`). Числовые переменные соритруются по значения, а строковые по алфавиту (с учетом особенностей локали):
+Функция `arrange()` позволяет отсортировать одну или несколько переменных от меньшего к большему (если нужно наоборот --- используйте функцию `desc()`). Числовые переменные сортируются по значениям, а строковые по алфавиту (с учетом особенностей локали, см. раздел @sec-sorting):
 
 ```{r}
 zhadina |> 
@@ -279,7 +279,7 @@ zhadina |>
 
 ## Функция `across()`
 
-Функция `across()` позволяет применять одну и то же изменение к группе колонок, которые выбираются набором функций сходных с операциями для функции `select()`. Важно отметить, что трансформация обычно описывается функцией, и имя функции обычно пишут без круглых скобок.
+Функция `across()` позволяет применять одно и то же изменение к группе колонок, которые выбираются набором функций сходных с операциями для функции `select()`. Важно отметить, что трансформация обычно описывается функцией, и имя функции обычно пишут без круглых скобок.
 
 ```{r}
 zhadina |> 

book/4_working_with_strings.qmd

@@ -22,7 +22,7 @@ library(tidyverse)
 library(stringi)
 ```
 
-Мы будем пользоваться в основном пакетами `stingr` и `stringi`, так как они в большинстве случаях удобнее. К счастью, функции этих пакетов легко отличить от остальных: функции пакет `stringr` всегда начинаются с `str_`, а функции пакета `stringi` --- c `stri_`.
+Мы будем пользоваться в основном пакетами `stingr` и `stringi`, так как они в большинстве случаях удобнее. К счастью, функции этих пакетов легко отличить от остальных: функции пакета `stringr` всегда начинаются с `str_`, а функции пакета `stringi` --- c `stri_`.
 
 Существует [cheat sheet по `stringr`](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/strings.pdf).
 
@@ -126,15 +126,15 @@ tibble(month_name = month.name,
   mutate(long_string = str_glue("The {{month}} {month_name} is abbreviated as {month_abb}"))
 ```
 
-Для разделение строки на подстроки можно использовать функцию `separate()`. Это функция разносит разделенные элементы строки в соответствующие столбцы. У функции три обязательных аргумента: `col` --- колонка, которую следует разделить, `into` --- вектор названий новых столбец, `sep` --- разделитель.
+Для разделения строки на подстроки можно использовать функцию `separate()`. Это функция разносит разделенные элементы строки в соответствующие столбцы. У функции три обязательных аргумента: `col` --- колонка, которую следует разделить, `into` --- вектор названий новых столбцов, `sep` --- разделитель.
 
 ```{r}
 tibble(upper = rev(LETTERS), smaller = letters) |>  
   mutate(merge = str_c(upper, smaller, sep = "_")) |>  
   separate(col = merge, into = c("column_1", "column_2"), sep = "_")
 ```
 
-Кроме того, есть инструмент `str_split()`, которая позволяет разбивать строки на подстроки, но возвращает *список*.
+Кроме того, есть инструмент `str_split()`, который позволяет разбивать строки на подстроки, но возвращает *список*.
 
 ```{r}
 str_split(month.name, "r")
@@ -195,7 +195,7 @@ tibble(mn = month.name) |>
   mutate(mn_new = str_pad(mn, 10,  pad = "."))
 ```
 
-## Сортировка
+## Сортировка {#sec-sorting}
 
 Для сортировки существует `str_sort()`:
 
@@ -208,7 +208,7 @@ str_sort(unsorted_cyrillic)
 str_sort(unsorted_cyrillic, locale = "ru_UA")
 ```
 
-Список локалей на копмьютере можно посмотреть командой `stringi::stri_locale_list()`. Список всех локалей вообще приведен [на этой странице](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ISO_639-1_codes). Еще полезные команды: `stringi::stri_locale_info` и `stringi::stri_locale_set`.
+Список локалей на компьютере можно посмотреть командой `stringi::stri_locale_list()`. Список всех локалей вообще приведен [на этой странице](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ISO_639-1_codes). Еще полезные команды: `stringi::stri_locale_info` и `stringi::stri_locale_set`.
 
 ## Поиск подстроки
 Можно использовать функцию `str_detect()`:
@@ -247,8 +247,8 @@ str_to_sentence(latin)
 ```
 
 ### Выделение подстроки
-Подстроку в строке можно выделить двумя способами: по индексам функцией `str_sub()`, и по подстроке функцией `str_png()`.
 
+Подстроку в строке можно выделить двумя способами: по индексам функцией `str_sub()`, и по подстроке функцией `str_png()`.
 
 ```{r}
 tibble(mn = month.name) |> 
@@ -261,7 +261,7 @@ tibble(mn = month.name) |>
   mutate(mutate = str_extract(mn, "r"))
 ```
 
-По умолчанию функция `str_extract()` возвращает первое вхождение подстроки, соответствующей шаблону. Также существует функция `str_extract_all()`, которая возвращает все вхождения подстрок, соответствующих шаблону, однако возвращает объект типа список.
+По умолчанию функция `str_extract()` возвращает первое вхождение подстроки, соответствующей шаблону. Также существует функция `str_extract_all()`, которая возвращает все вхождения подстрок, соответствующих шаблону в виде объекта типа список.
 
 ```{r}
 str_extract_all(month.name, "r")
@@ -277,7 +277,7 @@ tibble(mn = month.name) |>
   mutate(mutate = str_replace(mn, "r", "R"))
 ```
 
-Как и другие функции `str_replace()` делает лишь одну замену, чтобы заменить все вхождения подстроки следует использовать функцию `str_replace_all()`:
+Как и другие функции, `str_replace()` делает лишь одну замену, чтобы заменить все вхождения подстроки следует использовать функцию `str_replace_all()`:
 
 
 ```{r}
@@ -287,7 +287,7 @@ tibble(mn = month.name) |>
 
 ### Удаление подстроки
 
-Для удаления подстроки на основе шаблона, используется функция `str_remove()` и `str_remove_all()`
+Для удаления подстроки на основе шаблона используется функция `str_remove()` и `str_remove_all()`
 
 ```{r}
 tibble(month.name) |> 
@@ -298,7 +298,7 @@ tibble(month.name) |>
 
 ### Транслитерация строк
 
-В пакете `stringi` сууществует достаточно много методов транслитераций строк, которые можно вывести командой `stri_trans_list()`. Вот пример использования некоторых из них:
+В пакете `stringi` существует достаточно много методов транслитераций строк, которые можно вывести командой `stri_trans_list()`. Вот пример использования некоторых из них:
 
 ```{r}
 stri_trans_general("stringi", "latin-cyrillic")
@@ -314,7 +314,7 @@ stri_trans_general("stringi", "latin-armenian")
 - строка, с которой работает функция
 - образец (pattern)
 
-Дальше мы будем использовать функцию `str_view()`, которая позволяет показывать, выделенное образцом в исходной строке.
+Дальше мы будем использовать функцию `str_view()`, которая позволяет показывать выделенное образцом в исходной строке.
 
 ```{r}
 str_view("Я всегда путаю с и c", "c") # я ищу латинскую c