4.24 数据的导入
导入csv、txt及任意格式文件，都可以用read.csv()函数。
如果文件没有列名，当参数header=TRUE，则认为文件的第一行为列名；如果=FALSE，则会赋予表v1,v2,...列名；
如果文件有列名，当参数header=TRUE，则认为文件的第一行为列名；如果=FALSE，则会赋予表v1,v2,...列名。
通过sep指定分隔符。
通过参数stringAsFactor=FALSE 去除factor的属性，文件的各列属性默认为factor。
4.25
4.26 数据的导出
注：参数file表示保存的文件路径，包括路径和文件名。如G:Rstudy4.2f.csv
data.frame() read.table() write.table() 要有fileEncoding和stringAsFactor参数。
4.27重复值处理
4.28 缺失值处理（NA）
na.omit()：删除存在空值即NA 的行。
4.29空格值的处理（包括下载安装包的信息）
下载安装包时，如出现以下信息：
则使用
这是下载路径不同，网速会更快。
4.30字段抽取
4.31随机抽样
replace=TRUE 为放回抽样，=FALSE为不放回抽样。
4.32 记录合并
即：将两个结构相同的数据框，合并成一个数据框。
fix()函数：调用数据编辑器
4.33 字段合并
即：将同一个数据框中的不同列，进行合并，形成一个新的列。
4.34 字段匹配
即：不同结构的数据框，按照一定条件进行合并。按照共同字段进行一一匹配。
注：by.x by.y指的是进行匹配的列名，而不是该列的具体数据。
merge()相当于excel中的vlookup函数。
cbind()是单纯的将两个数据框按列合并，进行列扩展，不能保证一定匹配。
4.35 简单计算
即通过对字段进行简单的加减乘除四则运算，计算出想要的字段。
4.36 数据标准化
0-1标准化的好处是很容易进行10分制、百分制的标准化。
4.37 数据分组
4.38 日期转换
as.Date()函数也能将字符串格式的日期转化为数值型的日期。
4.39 日期格式化
注：字符串型日期转化为数值型，用as.POSIXlt() 或 as.Date()
数值型日期转化为指定格式的字符串型日期，用format()
4.40 日期抽取
先用as.POSIXlt函数转化为日期型格式，然后再利用$符号提取。