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。以下是使用R进行基础数据清洗的流程：
1. 数据导入 📁
使用read.csv()或read.table()加载数据：
data <- read.csv("your_file.csv")
2. 处理缺失值 ⚠️
检查缺失数据：
sum(is.na(data))
填充或删除缺失值：
data[is.na(data)] <- 0 # 填充
data <- na.omit(data) # 删除
3. 去除重复记录 🔄
识别重复行：
duplicated(data)
删除重复：
data <- unique(data)
4. 数据类型转换 🔄
将字符转为数值：
as.numeric(as.character(data$column))
标准化数据格式：
data$column <- format(data$column, "%Y-%m-%d")
5. 数据验证 ✅
检查数据范围：
summary(data)
使用str(data)查看结构，确保字段类型正确
如需进一步学习高级数据清洗技巧，可访问：R语言数据清洗进阶教程 🚀
或探索其他R编程资源：R语言基础语法指南