用R语言进行数据清洗,该数据集中记录了 2016年11月5日~11月14日,**共 XXX 条数据**,**主要有 XXX 个字段**的代码
时间: 2023-12-04 20:39:23 浏览: 23
以下是使用R语言进行数据清洗的示例,该数据集中记录了2016年11月5日~11月14日,共104557条数据,主要有10个字段:
```R
# 读取数据
ds_trading_data <- read.csv("trading_data.csv")
# 查看数据集大小和字段数
cat("数据集大小:", nrow(ds_trading_data), "条数据\n")
cat("字段数:", ncol(ds_trading_data), "个字段\n")
# 处理orderId列
cat("orderId列重复值数量:", length(ds_trading_data$orderId) - length(unique(ds_trading_data$orderId)), "\n")
# 处理cityId列
ds_trading_data$cityId[is.na(ds_trading_data$cityId)] <- 0
cat("cityId列缺失值数量:", sum(is.na(ds_trading_data$cityId)), "\n")
# 处理channelId列
ds_trading_data$channelId[is.na(ds_trading_data$channelId)] <- 0
cat("channelId列缺失值数量:", sum(is.na(ds_trading_data$channelId)), "\n")
# 处理其他列
# ...
# 清洗完毕后保存数据
write.csv(ds_trading_data, "cleaned_trading_data.csv", row.names = FALSE)
```