数据清洗是数据分析前的关键步骤，确保数据质量与准确性。以下是核心要点：
1. 常见清洗任务
缺失值处理 🔄
使用na.omit()或tidyverse包填充/删除缺失数据重复数据去除 🧹
通过duplicated()函数识别重复行格式标准化 📊
统一日期格式（如lubridate包）、数值类型等
2. 实用工具推荐
tidyverse 🛠️
集成dplyr和tidyr实现高效清洗
点击查看R语言数据处理教程data.table ⚡
适用于大数据集的高性能操作OpenRefine 🌐
可视化工具，适合复杂数据转换
3. 清洗流程图
📌 提示：清洗前先使用
str()或summary()了解数据结构，清洗后通过nrow()和ncol()验证数据完整性。