R 数据预处理是数据分析和机器学习过程中的重要步骤。它涉及到数据的清洗、转换和整理，以确保数据质量，并便于后续的分析。
常见预处理步骤
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的形式，例如归一化、标准化等。
- 数据整合：将多个数据集合并为一个。
示例代码
# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")
# 查看数据基本信息
summary(data)
# 处理缺失值
data <- na.omit(data)
# 归一化数据
data_scaled <- scale(data)
扩展阅读
想了解更多关于 R 数据预处理的技巧？可以阅读本站的《R 数据预处理指南》。