本文探讨了R语言在数据分析中的关键步骤——数据转换，包括数据框的选择与过滤、从宽到长格式的转换、变量创建与修改，以及缺失值处理。通过实例展示了如何利用R的函数如`subset()`、`melt()`、`dcast()`、`mutate()`等进行高效的数据操作，为后续分析奠定基础。
数据转换：用R语言进行数据操作和转换
在数据分析和统计建模过程中，数据的操作和转换是非常重要的环节。R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了丰富的函数和包，可以方便地对数据进行各种操作和转换。本文将介绍一些常用的数据转换技巧，并提供相应的R代码示例。
- 数据框的选择和过滤
在数据分析中，我们常常需要从数据框中选择特定的变量或者筛选符合条件的观测。R语言提供了多种方式来实现这些操作。
选择变量可以使用$符号或者[]操作符。例如，假设我们有一个名为df的数据框，其中包含了变量x和y，我们可以使用以下代码选择变量x：
x <- df$x
或者使用以下代码选择变量y：
y <- df["y"]
筛选观测可以使用逻辑条件来实现。例如，我们可以使用以下代码筛选出df中满足x > 0条件的观测：
filtered_df <- df[df$x > 0, ]
- 数据框的重塑和变形
有时候，我们需要将数据从宽格式（wide form
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