R语言高级数据分析实战：处理与探索

"这篇文章是关于R语言高级数据处理的指南，适合已经掌握了R语言基础知识的用户进阶学习。文中通过示例介绍了如何高效地管理、清洗和分析数据，包括创建数据框、操作向量和处理时间序列数据等。" 在R语言中，数据处理是数据分析的核心环节。本篇高级攻略旨在帮助用户提升数据打理的能力，从而更有效地进行数据探索和分析。首先，我们来看一个简单的例子： 1. 创建了一个名为`fy`的向量，包含年份数据（2010, 2011, 2012）。 2. 创建了`company`向量，包含了三个公司的名称（Apple, Google, Microsoft）。 3. 定义了`revenue`向量，表示各公司不同年份的收入。 4. `profit`向量记录了相应的利润。 接着，将这些数据组合成一个数据框`companiesData`，这是R语言中常用的数据结构，类似于表格，可以方便地存储和处理多列数据。数据框的结构如下： | fy | company | revenue | profit | |----|---------|---------|--------| | 2010 | Apple | 65225 | 14013 | | 2011 | Apple | 108249 | 25922 | | 2012 | Apple | 156508 | 41733 | | 2010 | Google | 29321 | 8505 | | 2011 | Google | 37905 | 9737 | | 2012 | Google | 50175 | 10737 | | 2010 | Microsoft | 62484 | 18760 | | 2011 | Microsoft | 69943 | 23150 | | 2012 | Microsoft | 73723 | 16978 | 这个数据框展示了三个公司在三年间的营收和利润情况，是进一步分析的基础。在R中，我们可以利用各种函数对数据框进行操作，例如： - 使用`dplyr`包中的`filter()`、`mutate()`、`group_by()`和`summarise()`函数进行数据筛选、变量转换、分组计算等。 - 使用`tidyr`包的`gather()`和`spread()`函数进行数据的宽表与长表转换，适应不同的分析需求。 - 利用`lubridate`包处理时间序列数据，如`ymd()`函数将字符串转换为日期格式。 - `aggregate()`函数可以实现基本的分组汇总统计。 - 使用`strsplit()`、`unlist()`等函数处理字符型数据，例如拆分公司名称或提取年份信息。 此外，R语言还提供了丰富的数据清洗工具，如`stringr`包用于字符串操作，`purrr`包提供了一系列的函数来处理列表和数据框。对于复杂的数据清洗任务，可以使用`data.table`包，它的性能强大且操作直观。 通过学习和实践这些R语言的高级数据处理技巧，用户能够更高效地管理和分析数据，为后续的数据建模和可视化提供高质量的数据基础。无论是进行商业智能分析还是科学研究，强大的数据处理能力都是必不可少的。