R语言数据处理：创建训练测试集与整洁数据集

资源摘要信息:"本项目是针对数据获取与清洗的实践，特别是在使用R语言处理数据集时的应用。项目要求涉及到一系列的数据操作和处理步骤，包括数据集的读取、保存、分割、合并、排序、过滤、变量重命名、数据清洗及最终的统计与保存。 1. **读取并创建完整的数据集**：在数据处理开始之前，需要通过各种方法读取数据文件（如文本、CSV、Excel等），并将这些分散的数据集整合成一个完整可用的主数据集。这一步骤通常涉及读取不同格式的数据文件，并把它们统一在一个工作空间中。 2. **将数据保存到项目文件夹中**：数据读取后，需要按照项目管理的规范，将数据保存在特定的文件夹中，以方便后续的数据管理和引用。 3. **创建训练和测试数据集时用于列名称的功能**：在机器学习和数据分析中，数据集通常会被划分为训练集和测试集。这一步骤要求创建特定的列名称，这有助于在后续的数据处理和分析中更快速地识别和引用。 4. **合并训练集和测试集以创建一个数据集**：为了数据处理的连贯性和完整性，需要将分开的训练集和测试集合并成一个单一的数据集。 5. **使用 id 重新排列数据**：在数据合并后，可能需要根据某种标识（如ID）对数据进行排序，以确保数据的有序性和一致性。 6. **仅提取每个测量值的平均值和标准偏差的测量值**：数据分析中常常需要对数据集进行描述性统计，这里特指提取每个测量值的平均值和标准偏差值，这通常涉及到分组计算和数据筛选。 7. **将 dataset1 保存到 results 文件夹中**：完成上述步骤后，需要将得到的处理后的数据集保存到专门的结果文件夹中。 8. **使用描述性活动名称来命名数据集中的活动**：为了提高数据的可读性和易理解性，对数据集中的活动（变量、字段）进行描述性的命名是一个很好的实践。 9. **使用描述性活动名称适当地标记数据集**：除了命名变量，还应适当地对数据集本身进行标记，以便能够清晰地描述数据集的内容和用途。 10. **使用每个活动和每个主题的每个变量的平均值创建第二个独立的整洁数据集**：在数据处理过程中，经常需要创建新的数据集来反映某些特定的统计信息，例如计算每个活动和每个主题下每个变量的平均值。 11. **将“_mean”添加到列名**：在创建了包含平均值的数据集后，为了区分不同类型的变量，常常会在变量名中添加特定后缀，例如“_mean”表示该变量是平均值。 12. **将 tidy dataset2 保存到 results 文件夹中**：最终得到的整洁数据集需要被保存到结果文件夹中，以备后续分析和使用。 这个项目涉及的知识点涵盖了数据处理的整个流程，从基础的数据读取、清洗到更高级的数据转换、统计和存储。通过这样的实践，可以锻炼使用R语言进行数据操作的能力，同时增强对数据结构和分析流程的理解。"