R语言数据清理与合并实战课程作业解析

资源摘要信息:"获取和清理数据课程的作业要求通过执行一系列操作来创建一个干净的数据集。这里涉及到的关键知识点包括R语言编程、数据预处理、数据合并以及数据清洗。课程提供了名为run_analysis.R的脚本，该脚本包含多个步骤来完成任务。下面详细解析这些步骤中涉及的知识点。 步骤1：加载依赖库。在R中，通过library()函数加载外部库。这里提到的plyr和dplyr是两个流行的R包，用于数据处理。plyr包提供了分割-应用-合并模式的数据操作功能，而dplyr则提供了简洁且一致的数据操作函数。 步骤2：加载原始数据文件。在进行数据处理之前，需要将原始数据导入R环境中。原始文件通常包括训练数据集和测试数据集，这些数据集包含了用于分析和训练模型的实际测量数据。同时，还需要加载活动ID、主题ID、变量名称和有意义的活动名称等辅助数据。 步骤3：附加ID到数据集。为了跟踪数据来源，将主题ID和活动ID附加到训练数据集和测试数据集上。这一步骤涉及到数据集的合并操作，通常使用merge()函数或者dplyr包中的left_join()、right_join()等函数。 步骤4：创建新变量。在数据集中创建一个新变量“状态”，分别标记为“测试”和“训练”。这有助于后续对数据集进行区分和处理。这一步骤通常使用R的基础函数，如mutate()函数来增加新的列。 步骤5：合并数据集。将训练数据集和测试数据集合并为一个数据集。合并操作通常使用的是R的merge()函数或者dplyr包的bind_rows()函数，确保数据集中数据的连续性和完整性。 步骤6：重新排列数据集的列。调整数据集列的顺序，确保主题ID、状态和活动ID位于数据集的最前面。这涉及到R的select()函数，用于选择和重新排列数据集中的列。 步骤7：将活动ID。这部分信息未完全，但可以推测，它可能涉及到将活动ID转换为有意义的活动名称。在R中，可以使用factor()函数或者mutate()结合ifelse()等条件表达式来实现变量的转换和重编码。 以上步骤中，dplyr包的应用非常重要，因为它是专门用于数据操作的包，提供了高效的数据处理函数，特别适合在数据科学项目中使用。 此外，整个数据处理流程遵循了数据处理的典型步骤，从数据导入、数据清洗、数据转换、数据合并到数据重排，这一系列操作是数据科学实践中非常常见的任务。 总结来说，完成这个作业需要掌握R语言编程基础、数据处理和数据清洗的技巧，以及熟悉plyr和dplyr等数据处理包的使用。通过这样的实践练习，可以加深对数据预处理和数据整合过程的理解，为后续的数据分析和机器学习模型训练打下坚实的基础。" 【压缩包子文件的文件名称列表】: getcleandata-master 这个列表可能是指git仓库的名称，表示包含所需数据和脚本的项目。