R语言做数据处理资料，帮助你生成可进一步分析的数据格式（可供下载）

专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

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当我们导入数据后，为了得到可用于进一步分析的数据表示，我们需要做数据处理。数据处理的目的，就是把原始数据通过清洗，转换，衍生等手段，生成整洁的数据集（Tidy data）。Tidy Data 描述如下图所示：

（来源：Hadley Wickham的论文《Tidy Data》）

2020年国庆和中秋长假也要来临了，在美好的佳节之际，我精选了3份R语言做数据处理的资料。分享给大家，供大家学习和增进。

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1 Tidyverse导读

2 数据科学家用R获取、清洗和管理数据指南

3 统计数据清洗及应用（R语言）

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