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数据处理 在 R 中
更新时间 2026年5月
R数据处理16小时7,241
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数据处理 在 R 中
使用 dplyr 和 tidyr 掌握数据处理
R 包 dplyr 和 tidyr 是高效数据处理的必备工具，提供了一种清晰简洁的方式来整理杂乱的真实世界数据。 在本学习路径中，你将学习这些包的关键功能，使你能够熟练地提取、筛选和转换数据，为顺畅而高效的分析奠定基础。成为数据处理专家
通过实践练习，你将学会如何：- 使用 dplyr 直观的基于动词的函数选择、筛选和排列数据
- 使用 tidyr 在宽格式和长格式之间重塑数据，便于分析和可视化
- 将多个表连接在一起，以整合数据并回答复杂问题
- 处理缺失值并创建可直接用于分析的整洁数据
使用 dplyr 解决实际业务问题
通过使用真实世界的数据集将你的技能付诸实践。 你将分析联合国的投票数据，以揭示洞察和趋势。 通过运用 dplyr 的强大函数，你将能够快速处理数据，从而专注于重要问题并交付有意义的结果。为什么选择 dplyr 和 tidyr？dplyr 和 tidyr 是著名的 R 包 tidyverse 集合的一部分。 它们通过提供一致且易读的语法，彻底革新了 R 中的数据处理。 有了 dplyr 和 tidyr 这两款工具，你将减少在数据格式上纠结的时间，把更多时间用于发现洞见。 这些包对于任何使用数据的 R 用户来说都是必不可少的。
推进你的数据科学职业生涯
数据处理能力是数据分析师和数据科学家的关键技能。 掌握 dplyr 和 tidyr 后，你将能够从容应对数据职业生涯中遇到的数据整理挑战。 你将更高效地工作，编写更简洁的代码，并能与其他 tidyverse 用户无缝协作。自信地开始处理数据
无论你是想打下扎实数据科学基础的初学者，还是希望提升技能的资深分析师，这条学习路径都将帮助你成为数据处理专家。 准备好改变你使用 R 处理数据的方式。先决条件
此学习路径无先决条件Course
通过学习如何使用 dplyr 转换和处理数据，提升 Tidyverse 技能。
Course
将几乎任何数据集转换为整洁格式，让分析更轻松。
Course
学习使用 dplyr 组合多个表中的数据，以回答更复杂的问题。
Project
Exploring flight data from NYC using advanced data joining techniques in R.
Course
运用数据处理和可视化技能，探索联合国大会的历史投票情况。
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4 课程
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