在处理和分析复杂数据时，数据清洗是一个至关重要的步骤。本教程将深入探讨 R 语言在数据清洗方面的高级技巧和应用。

常见问题

以下是一些在数据清洗过程中常见的问题：

  • 缺失值处理：如何识别和处理数据集中的缺失值？
  • 异常值检测：如何检测和处理数据集中的异常值？
  • 重复数据删除：如何删除数据集中的重复记录？

解决方案

缺失值处理

  1. 使用 is.na() 函数识别缺失值。
  2. 使用 na.omit() 或 na.fill() 函数处理缺失值。

异常值检测

  1. 使用箱线图（Boxplot）可视化异常值。
  2. 使用 Z-分数或 IQR 方法检测异常值。

重复数据删除

  1. 使用 duplicated() 函数检测重复数据。
  2. 使用 unique() 函数删除重复数据。

图片示例

以下是一个数据清洗的示例图片：

数据清洗示例

扩展阅读

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