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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7,152
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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
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
Course
Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
Project
Exploring flight data from NYC using advanced data joining techniques in R.
Course
Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.
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