##）从天猫网站爬取的电视销售数据（tianmaoTV.xlsx，见data文件夹）包含商品名称、商品描述、现价、原价、月销量、库存、店铺ID、店铺名称、评分、收藏数、累计评价数、毛重、品牌、电视类型和屏幕尺寸共15个变量。2.1 将数据读进R并保存为tianmao1数据集；2.2 提取当前价格（current_price）小于1000的所有观测，保存到数据集cplow1000； 2.3 在数据集tianmao1中生成一个新列，将新列命名为stockclass：当库存stock等于0 时，stockclass的值为“无货”；当库存小于100，stockclass的值为“低库存”； 当库存大于等于100时，stockclass的值为“高库存”； 2.4 利用grep函数提取tianmao1的stock、stockclass两列，将其保存到stockc数据集中； 2.5 计算每个品牌的总销量（提示：利用group_by和summarise函数），把销量前十的 结果保存到brandmount数据框里，用1-2个图显示不同品牌的销量之间的差异，并 说明为什么选用此种类型的图； 2.6 按照不同品牌计算不同店铺的销量，并保存在bshoptop3数据框中； 2.7 分别绘制图体现收藏数和销量、销量和评分之间的关系； 2.8 筛选得出价格波动（原价和现价的差）最大的前十名商品，并保存在salestop10数 据集中； 2.9 生成原价和现价两列数据的箱线图，查看价格分布情况； 2.10 该表貌似整洁，但存在冗余，尝试将其修改为整洁数据集。

以下是根据您提供的要求对数据进行处理和分析的示例代码：

library(readxl)
library(dplyr)
library(ggplot2)

# 2.1 将数据读入R并保存为tianmao1数据集
tianmao1 <- read_excel("data/tianmaoTV.xlsx")

# 2.2 提取当前价格小于1000的所有观测，保存到数据集cplow1000
cplow1000 <- filter(tianmao1, current_price < 1000)

# 2.3 生成新列stockclass
tianmao1 <- mutate(tianmao1, stockclass = ifelse(stock == 0, "无货", ifelse(stock < 100, "低库存", "高库存")))

# 2.4 提取stock和stockclass两列保存到stockc数据集中
stockc <- select(tianmao1, stock, stockclass)

# 2.5 计算每个品牌的总销量并保存前十的结果到brandmount数据框
brandmount <- tianmao1 %>% group_by(品牌) %>% summarise(总销量 = sum(月销量)) %>% top_n(10)

# 绘制品牌销量差异的条形图
ggplot(brandmount, aes(x = reorder(品牌, -总销量), y = 总销量)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
  labs(x = "品牌", y = "总销量", title = "不同品牌的销量差异") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

# 2.6 按照不同品牌计算不同店铺的销量，并保存在bshoptop3数据框中
bshoptop3 <- tianmao1 %>% group_by(品牌, 店铺名称) %>% summarise(总销量 = sum(月销量)) %>% top_n(3)

# 2.7 绘制收藏数和销量、销量和评分之间的关系图
ggplot(tianmao1, aes(x = 收藏数, y = 月销量)) +
  geom_point() +
  labs(x = "收藏数", y = "月销量", title = "收藏数和销量之间的关系")

ggplot(tianmao1, aes(x = 评分, y = 月销量)) +
  geom_point() +
  labs(x = "评分", y = "月销量", title = "评分和销量之间的关系")

# 2.8 筛选价格波动最大的前十名商品，并保存在salestop10数据集中
salestop10 <- tianmao1 %>% mutate(价格波动 = 原价 - 现价) %>% top_n(10, 价格波动)

# 2.9 绘制原价和现价的箱线图
ggplot(tianmao1, aes(x = "", y = 原价)) +
  geom_boxplot() +
  labs(x = "", y = "原价", title = "原价的分布情况")

ggplot(tianmao1, aes(x = "", y = 现价)) +
  geom_boxplot() +
  labs(x = "", y = "现价", title = "现价的分布情况")

# 2.10 修改数据为整洁数据集
tianmao2 <- tianmao1 %>% select(-c(商品描述, 店铺ID, 累计评价数, 毛重, 电视类型, 屏幕尺寸))

请注意，上述代码中使用了`read_excel`函数来读取Excel文件，您可能需要安装并加载`readxl`包。另外，代码中的图表是使用`ggplot2`包绘制的，您需要安装并加载该包来运行图表部分的代码。