本文介绍了R语言中用于数据处理的常用函数，包括read.csv()、head()、summary()、subset()、filter()、select()、mutate()、arrange()、group_by()和summarize()以及merge()，并提供了相应的代码示例，帮助理解如何读取、查看、筛选、选择、创建新变量、排序、分组和合并数据。
R语言中常用的数据处理函数
R语言是一种流行的统计分析和数据处理语言，它提供了许多方便的函数和工具来处理和操作数据。在本篇文章中，我将介绍一些常用的R语言数据处理函数，并提供相应的源代码示例。
- read.csv()：用于读取CSV文件中的数据。CSV文件是以逗号分隔的文本文件，常用于存储表格数据。下面是一个读取CSV文件的示例：
data <- read.csv("data.csv")
- head()：用于查看数据集的前几行。这对于快速了解数据的结构和内容非常有用。下面是一个使用head()函数的示例：
head(data)
- summary()：用于生成数据集的摘要统计信息，包括均值、中位数、最小值、最大值等。下面是一个使用summary()函数的示例：
summary(data)
- subset()：用于根据特定条件筛选数据。可以根据列值或行索引来进行筛选。下面是一个使用subset()函数的示例，筛选出满足条件的数据：
subset_data <- subset(data, age > 20)
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