用R语言example <- tibble::tribble( ~name, ~english, ~chinese, ~math, ~sport, ~psy, ~edu, "A", 133, 100, 102, 56, 89, 89, "B", 120, 120, 86, 88, 45, 75, "C", 98, 109, 114, 87, NA, 84, "D", 120, 78, 106, 68, 86, 69, "E", 110, 99, 134, 98, 75, 70, "F", NA, 132, 130, NA, 68, 88 ) 1. 判断每一列的缺失值。 2. 如果有缺失值，请选择任意方法进行处理。 3. 计算总分/计算均值。 4. 进行数据标准化 5. 任意选两列，如语文和数学，绘制散点图。 6. 对体育成绩绘制直方图

好的，我来回答你的问题：

1. 判断每一列的缺失值。

你可以使用以下代码来判断每一列的缺失值：

colSums(is.na(example))

其中 `is.na(example)` 会返回一个逻辑矩阵，表示每个元素是否为缺失值，`colSums` 则会对每一列进行求和。

2. 如果有缺失值，请选择任意方法进行处理。

对于缺失值的处理方法，有很多种不同的选择，这里我以将缺失值替换为该列的均值作为例子：

example[is.na(example)] <- sapply(example, function(x) mean(x, na.rm=TRUE))

其中 `sapply` 会对每一列进行计算，并返回一个向量，`mean` 则会求出该向量的均值，`na.rm=TRUE` 则表示忽略缺失值。

3. 计算总分/计算均值。

你可以使用以下代码来计算每个学生的总分：

example$total <- rowSums(example[,2:6], na.rm=TRUE)

其中 `rowSums` 对每一行进行求和，`[,2:6]` 表示选择第2列至第6列，`na.rm=TRUE` 则表示忽略缺失值。

你可以使用以下代码来计算每一列的均值：

colMeans(example[,2:7], na.rm=TRUE)

其中 `colMeans` 对每一列进行求均值，`[,2:7]` 表示选择第2列至第7列，`na.rm=TRUE` 则表示忽略缺失值。

4. 进行数据标准化

你可以使用以下代码来进行数据标准化：

example[,2:7] <- scale(example[,2:7])

其中 `scale` 会将每一列进行标准化，使得其均值为0，标准差为1。

5. 任意选两列，如语文和数学，绘制散点图。

你可以使用以下代码来绘制语文和数学的散点图：

plot(example$chinese, example$math)

其中 `plot` 会绘制散点图，第一个参数为x轴，第二个参数为y轴。

6. 对体育成绩绘制直方图

你可以使用以下代码来绘制体育成绩的直方图：

hist(example$sport)

其中 `hist` 会绘制直方图，参数为要绘制的向量。