数据获取与清洗：特征筛选及训练测试数据合并

资源摘要信息:"获取和清洗数据是数据科学项目中的重要步骤，涉及到从原始数据源中提取有用信息、清洗和整理数据，以便用于分析和建模。本资源着重介绍如何使用R语言，通过编程脚本对两个原始数据集进行处理，具体包括子集化选择特定特征、合并数据以及标记数据的过程。" 知识点详述: 1. 数据获取与预处理: 在数据科学的工作流程中，首先需要从各种数据源中获取数据，这可能包括数据库、API、网站爬虫、文件导入等方式。获取数据之后，需要对数据进行预处理，确保数据的质量和格式适合后续的分析工作。 2. R语言应用: R语言是数据分析和统计计算中常用的编程语言，它拥有强大的数据处理和分析功能。R语言提供了大量包和函数，专门用于数据处理、统计分析、图形绘制等任务。 3. 数据集结构理解: 在处理数据之前，必须理解数据集的结构。这包括了解数据集中包含哪些变量（例如特征名称列表），变量的类型（如数值型、字符型等），以及数据集中行与列的对应关系。 4. 特征选择: 特征选择是指从原始数据集中选择出对模型建立最有价值的变量，这有助于提高模型的预测能力和减少计算成本。本资源中，特征选择的标准是名称中包含“mean”或“std”，即选取与均值(mean)和标准差(std)相关的特征。 5. 数据集子集化: 数据子集化是指从原始数据集中提取部分数据形成新的数据集。在这个过程中，可以按照特定的条件选择数据，例如本资源中所用到的条件是特征名称包含“mean”或“std”。 6. 数据合并: 在数据科学项目中，通常会有多个相关数据集需要合并以进行综合分析。R语言中的rbind函数可以用来按行合并两个数据框(data frame)，使得它们拥有相同的列结构。 7. 数据框(data frame): 数据框是R语言中用于存储表格型数据的数据结构，它是一种二维的、由行和列组成的对象，类似于数据库中的表。数据框中的每列可以是不同的数据类型，如数值型、字符型等。 8. 标记与匹配: 在数据处理过程中，需要根据特定的规则对数据进行标记。在本资源中，标记指的是将正确的标签与特征的列进行匹配。这通常涉及对数据集中的特定变量进行识别和关联，确保数据的准确性和完整性。 9. 使用rbind合并数据: 在R语言中，rbind函数用于将两个或多个数据框按行合并。合并的前提条件是各个数据框具有相同的列，即它们拥有相同数量和顺序的列，以及兼容的数据类型。 10. 应用场景: 此资源描述的脚本处理流程常见于各种数据科学项目中，尤其是在准备训练机器学习模型之前。从多个数据源获取数据、清洗、子集化、合并以及标记数据都是准备数据的重要环节。 总结，本资源通过一个具体的例子，详细介绍了如何使用R语言来处理和整合来自不同数据集的数据。它涵盖了数据获取、预处理、特征选择、子集化、合并和标记等关键步骤。掌握这些知识点对于执行高效的数据分析和模型建立至关重要。