R 数据清洗教程

数据清洗是数据分析过程中的重要一步，对于使用 R 语言进行数据清洗，以下是一些基本的教程和技巧。

基础概念

• 缺失值处理：在 R 中，可以使用 is.na() 函数检测缺失值，然后使用 na.omit() 或 na.fill() 函数处理。
• 异常值处理：可以使用箱线图（Boxplot）来识别异常值，并使用 boxplot() 函数进行可视化。
• 数据类型转换：使用 as.numeric()、as.character() 等函数将数据转换为正确的类型。

实用函数

• dplyr 包：提供了一系列用于数据清洗的函数，如 filter()、select()、mutate() 等。
• tidyr 包：专注于数据整理，提供 pivot_longer()、pivot_wider() 等函数。

示例代码

# 加载数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 检测缺失值
missing_values <- sum(is.na(data))

# 删除含有缺失值的行
clean_data <- na.omit(data)

# 可视化异常值
boxplot(clean_data$variable)

# 使用 dplyr 包清洗数据
library(dplyr)
clean_data_dplyr <- clean_data %>%
  filter(variable > threshold) %>%
  select(column1, column2)

扩展阅读

想要了解更多关于 R 数据清洗的技巧，可以访问本站的 R 数据清洗高级教程。

R语言数据清洗示例