数据清洗是数据分析前的关键步骤，确保数据质量直接影响最终结果的可靠性。以下是使用R进行数据清洗的常用方法与工具：

常用工具

  • tidyverse：集合了dplyr、tidyr等包，提供数据操作的统一接口
  • data.table：高效处理大数据集的利器
  • stringr：文本处理专用包，支持正则表达式操作
  • lubridate：日期时间格式解析与转换

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步骤指南

  1. 读取数据 

    data <- read.csv("data.csv")

    R读取数据

  2. 处理缺失值

    • 使用is.na()检测
    • 用na.omit()删除或impute()填补
      缺失值处理

  3. 去除重复记录 

    unique_data <- distinct(data)

    重复数据

  4. 格式标准化

    • 日期格式：lubridate::ymd()
    • 文本大小写：stringr::str_to_lower()
      数据格式

注意事项

  • 避免过度清洗导致信息丢失
  • 保留清洗记录以便追溯
  • ⚠️ 确保数据来源合法，遵守隐私与伦理规范

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扩展阅读

数据清洗流程