初级
提供者 : David Christensen
4 课时 · 29m
语言：阿拉伯语, 德语, 英语, 西班牙语, 法语, 葡萄牙语, 简体中文
课程描述
R语言中数据筛选、子集化和汇总的基本技术。我们将从使用基本R函数（例如head( ) 和 tail() ）筛选数据的基础知识开始，然后进入更高级的主题，例如括号筛选和将多个筛选器组合在一起。
您还将学习使用table( )、summary()、sum()、mean()、quantile() 等基本函数汇总数据的基本技术，以及如何使用这些函数从数据中提取见解。我们将介绍如何在R中处理缺失数据，包括删除、替换或子集化数据的策略，您还将学习如何使用方括号 [] 对列和行进行子集化，以及如何在R中操作和转换数据为分析做好准备。
您将学到的内容
- 使用head()和tail()等函数在R基础包中筛选数据
- 应用括号筛选并组合多个筛选条件以从数据中提取洞见
- 使用table()、summary()、sum()、mean()和quantile()等基础函数汇总数据
- 通过删除、替换或子集化来处理R中的缺失数据
- 使用括号[]对列和行进行子集化
- 在R中操作和转换数据以备分析
关键要点
- 本课程涵盖R语言中数据筛选、子集化和汇总的基本技术。
- 筛选从head()和tail()等R基础函数逐步进阶到括号筛选和组合多个筛选条件。
- 基础函数（包括table()、summary()、sum()、mean()和quantile()）用于汇总数据和提取洞见。
- 处理R中的缺失数据包括删除、替换或子集化等策略。
- 在为分析操作和转换数据时，括号[]用于对列和行进行子集化。
常见问题
本课程我将学到什么？
您将学习R基础包中数据筛选、子集化和汇总的基本技术，包括如何组合多个筛选条件以及如何使用table()、summary()、sum()、mean()、quantile()和head()等基础函数汇总数据。
本课程是否涵盖缺失数据的处理？
是的。本课程涵盖如何处理R中的缺失数据，包括删除、替换或子集化等策略。
课时涵盖哪些主题？
课时涵盖：筛选简介、组合多个筛选条件、数据汇总和缺失数据。
本课程有助于培养哪些技能？
本课程有助于培养数据操作、数据处理、数据混合、使用数据框以及R编程语言（包括R Base）方面的技能。
