5.3 选择并转化数据
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5.1 用dplyr转化数据
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2.3 导入Excel数据
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9.4 数据转化
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8.1 用data.table合并多个表格
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10.1 在R中的日期和时间数据
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9.1 探索数据
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9.3 数据清理
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7.5 导入导出数据
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6.2 左合并 右合并
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13.2 处理分类数据
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12.2 如何提炼缺失数据
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12.4 缺失数据的处理方法
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6.1 合并表格
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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8.4 数据整形
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6.3 全合并和反合并
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7.1 data.table简介
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13.4 案例实践
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7.2 选择列及计算
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5.2 数据聚集
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13.3 创造分类变量
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10.4 实践出真知
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11.1 如何在R中写function
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1.7 从R导出数据
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4.2 数据整理
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2.1 使用util导入数据
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12.1 为什么要关心缺失数据
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3.2 gapminder数据集
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5.4 案例学习
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3.1 数据可视化
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10.2 用lubridate整理日期和时间数据
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6.1 Bootstrapping法估计参数
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11.4 案例学习
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11.3 function的返回值
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7.3 按组操作
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3.4 t分布
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3.3 数据成组和总结
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5.2 Bootstrap法获得置信区间
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4.3 数据准备
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3.2 泊松分布