数据分析与可视化：使用R语言实现

数据分析与可视化：使用R语言实现

数据分析和可视化是当今数据科学领域中至关重要的技能。R语言作为一种功能强大且广泛使用的编程语言，为数据分析师和科学家提供了丰富的工具和库。本文将介绍如何使用R语言进行数据分析和可视化，并提供相应的源代码示例。

1. 导入数据
   在开始数据分析之前，首先需要将数据导入到R环境中。R提供了多种方法用于导入不同格式的数据，如CSV、Excel、数据库等。以下是导入CSV文件的示例代码：

# 安装并加载所需的包
install.packages("readr")
library(readr)

# 导入CSV文件
data <- read_csv("data.csv")

2. 数据清洗与预处理
   数据清洗和预处理是数据分析的重要步骤。在这个阶段，我们可以处理缺失值、异常值以及进行数据转换等操作。以下是一些常见的数据清洗和预处理技术的示例代码：

# 处理缺失值
data <- na.omit(data)  # 删除包含缺失值的行
data$column <- ifelse(is.na(data$column), mean(data$column, na.rm = TRUE), data$column)  # 用均值填充缺失值

# 处理异常值
data <- data[data$co