在数据分析领域，R语言以其强大的数据处理和可视化功能而广受欢迎。本文将详细介绍如何使用R语言进行数据探索和处理，包括数据加载、类型转换、数据转置、排序、绘图、频率表生成、数据采样、去重、分组统计、处理缺失值和异常值以及数据合并等关键步骤。
首先，来看如何加载数据文件。数据文件可能以多种格式存在，如XLS、TXT、CSV和JSON等。R语言通过其简洁的语法和丰富的预定义库，使得从任何来源加载数据变得简单。以下是一个加载CSV文件和制表符分隔文件的示例代码：
# 读取CSV文件到R
MyData <- read.csv(file="c:/TheDataIWantToReadIn.csv", header=TRUE, sep=",")
# 读取制表符分隔的文件
Tabseperated <- read.table("c:/TheDataIWantToReadIn.txt", sep="\t", header=TRUE)
接下来，探讨如何将变量转换为不同的数据类型。在R中，类型转换的工作原理与预期一致。例如，将字符字符串添加到数值向量中会将向量中的所有元素转换为字符。使用is.xyz()函数可以测试数据类型xyz，返回TRUE或FALSE。使用as.xyz()函数可以显式地进行转换。以下是一些常用的类型测试和转换函数：
is.numeric(), is.character(), is.vector(), is.matrix(), is.data.frame()
as.numeric(), as.character(), as.vector(), as.matrix(), as.data.frame()
数据结构的转换比格式转换更为关键。以下是一个指导格式转换的网格图：
有时，还需要将数据集从宽格式转换为窄格式。以下是使用melt函数进行数据转置的示例代码：
# 示例：使用melt函数
library(reshape)
mdata <- melt(mydata, id=c("id","time"))
数据排序可以通过order(variable name)作为索引来完成。它可以基于多个变量，并支持升序和降序。以下是排序的示例代码：
# 按var1排序
newdata <- old[order(var1),]
# 按var1和var2排序（降序）
newdata2 <- old[order(var1, -var2),]
R语言的数据可视化功能强大，可以轻松创建非常漂亮的图表。以下是一个创建班级成绩分布直方图的示例，并尝试找出R绘制直方图的假设，然后修改这些假设。
score <- rnorm(n=1000, m=80, sd=20)
hist(score)
直方图的断点在多个点应用。可以限制断点的数量或改变密度。此外，还可以为条形图上色，并叠加正态分布曲线。以下是如何实现这一点的示例代码：
hist(score, freq=FALSE, xlab="Score", main="Distribution of score", col="lightgreen", xlim=c(0,150), ylim=c(0, 0.02))
curve(dnorm(x, mean=mean(score), sd=sd(score)), add=TRUE, col="darkblue", lwd=2)
频率表是理解类别分布的最基本和有效的方式。以下是一个计算频率的简单示例：
attach(iris)
table(iris$Species)
以下是一个可以找到两个类别之间交叉表格的代码：
# 2-Way Cross Tabulation
library(gmodels)
CrossTable(mydata$myrowvar, mydata$mycolvar)
在R中对数据集进行抽样，首先需要找到一些随机索引。以下是如何找到随机样本的示例代码：
mysample <- mydata[sample(1:nrow(mydata), 100,replace=FALSE),]
在R中去除变量的重复值非常简单。以下是如何操作的示例代码：
set.seed(150)
x <- round(rnorm(20, 10, 5))
x
unique(x)
通常使用Apply函数来找到类别级别的计数、平均值和总和。以下是如何操作的示例代码：
tapply(iris$Sepal.Length,iris$Species,sum)
tapply(iris$Sepal.Length,iris$Species,mean)
识别缺失值可以按照以下方式进行：
y <- c(4,5,6,NA)
is.na(y)
y[is.na(y)] <- mean(y,na.rm=TRUE)
y
# 通过ID合并两个数据框
total <- merge(data frameA,data frameB,by="ID")
# 通过ID和Country合并两个数据框
total <- merge(data frameA,data frameB,by=c("ID","Country"))
total <- rbind(data frameA, data frameB)