数据分析与可视化：使用R语言进行数据探索与图表绘制

数据分析与可视化：使用R语言进行数据探索与图表绘制

在数据科学和统计学领域，R语言是一种功能强大的编程语言和环境，被广泛用于数据分析、可视化和建模。本文将介绍如何使用R语言进行数据探索和图表绘制，包括数据导入、数据清洗、统计分析和可视化展示。

1. 数据导入

首先，我们需要将数据导入到R环境中。R语言支持多种数据格式，如CSV、Excel、JSON等。假设我们有一个名为"data.csv"的CSV文件，包含了我们要分析的数据。

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

2. 数据清洗

在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、异常值、重复值等。

2.1 处理缺失值

缺失值是数据分析中常见的问题，我们可以使用R语言的函数来处理缺失值。

# 检查缺失值
sum(is.na(data))

# 删除包含缺失值的行
data <- na.omit(data)

# 填充缺失值为均值
data$column_name[is.na(data$column_name)] <- mean(data$column_name, na.rm = TRUE)

2.2 处理异常值

异常值可能会对数据分析结果产生较大影响