Rmarkdown对电影数据集进行统计分析

• 任务一
• 读入电影数据.csv数据集，将其命名为a，尝试使用summary函数查看数据总体情况。重点查看缺失情况，如果有缺失，请将缺失数据所在行全部删除（提示：你可能需要检索一些处理缺失数据的函数）。展示票房最高和最低记录的观测。
• 任务二
• 根据上映月份新生成一个变量叫做dangqi，其中12月、1月和2月归为贺岁档；7、8、9归为暑期档；3、4归为普通档；5、6归为黄金1档；10、11归为黄金2档；最后对档期进行统计。
• 任务三
• 将导演年代为30和40的统一合并为”50以下”，合并之后，更改导演年代的因子水平，使其变为：50以下<60<70<80
• 任务四
• 对数据表格中的数据按照时间顺序排列,展示前6行，部分列（“name”和”showtime”）
• 任务五
• 新生成一个变量叫做”上映日期”，由”上映年份”和”上映月份”构成，日期统一用每月的1号。例如”新天生一对”的上映日期为2012-01-01。将数据集按照上映日期、票房和类型进行排序，其中上映日期升序排列、票房降序排列。展示前10行。
• 任务六
• 在很多实际数据中，有些日期的表示并不是yyyy-mm-dd的形式，极个别情况是以数字形式展示，比如实际数据中用16520代表日期。请将该数值转换为日期形式。

任务一

读入电影数据.csv数据集，将其命名为a，尝试使用summary函数查看数据总体情况。重点查看缺失情况，如果有缺失，请将缺失数据所在行全部删除（提示：你可能需要检索一些处理缺失数据的函数）。展示票房最高和最低记录的观测。

## 导入电影数据.csv数据集
a = read.csv("C:/Users/Desktop/film.csv",header = T,fileEncoding = "UTF-8")
## 查看数据集前五行
#head(a)
## 数据汇总summary
summary(a)

## 查看数据集行数与列数
dim(a)
## 查看数据中是否存在缺失值数据
is.na(a)
## 查看数据集中总的缺失值个数
sum(is.na(a))
## 按列查看缺失值个数
#colSums(is.na(a))
## 删除有缺失值的行数
a = na.omit(a)
dim(a)

展示票房最高和最低记录的观测

## 显示票房最高数的观测
(MAX = a[a$boxoffice == max(a$boxoffice),])
## 显示票房最低数的观测
(MIN = a[a$boxoffice == min