R语言数据处理入门指南 📊

R语言是数据分析领域的利器，掌握其核心数据处理技巧能大幅提升工作效率。以下为学习路径与实用资源：

🧩 核心技能树

• 数据清洗
  使用 tidyverse 包处理缺失值、重复数据
• 数据可视化
  通过 ggplot2 创建专业图表
  示例：ggplot(data = mtcars, aes(x = mpg, y = hp)) + geom_point()
• 数据整合
  学习 dplyr 的 merge() 和 join() 操作
  高级技巧：使用 data.table 提升性能

📘 必学工具包

📈 实战案例推荐

1. CSV文件读取与转换
   read.csv() → tidyverse::transmute() → write.csv()
2. 数据分组统计
   group_by() + summarise() 实现分层分析
3. 时间序列处理
   使用 lubridate 包解析日期格式

📖 扩展学习

• R语言数据处理进阶教程（含性能优化技巧）
• 数据清洗最佳实践（包含20+实战代码）
• 可视化案例库（可直接复制图表代码）

📌 提示：建议搭配 RStudio 开发环境 使用，可显著提升编码效率