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R语言提供了丰富的数据分析和统计分析函数和包，可以对表格中的数据进行各种分析。
以下是一些常用的R函数和包，用于对表格中的数据进行分析：
- 读取表格数据：可以使用
read.table()或read.csv()函数将表格数据读取到R中。
data <- read.table("data.txt", header = TRUE) # 读取以空格分隔的表格数据 data <- read.csv("data.csv", header = TRUE) # 读取以逗号分隔的表格数据 - 数据汇总和描述统计：可以使用
summary()、mean()、median()、sd()等函数对数据进行汇总和描述统计。
summary(data) # 数据汇总统计 mean(data$column) # 平均值 median(data$column) # 中位数 sd(data$column) # 标准差 - 数据可视化：可以使用
ggplot2包中的函数进行数据可视化，例如绘制直方图、散点图和箱线图等。
library(ggplot2) # 绘制直方图 ggplot(data, aes(x = column)) + geom_histogram() # 绘制散点图 ggplot(data, aes(x = column1, y = column2)) + geom_point() # 绘制箱线图 ggplot(data, aes(x = factor(column1), y = column2)) + geom_boxplot() - 数据分组和聚合：可以使用
dplyr包中的函数对数据进行分组和聚合操作。
library(dplyr) # 按照某个变量分组，并计算每组的平均值 grouped_data <- data %>% group_by(column) %>% summarize(avg = mean(column2)) - 数据模型拟合和预测：可以使用
lm()函数进行线性回归分析，使用predict()函数对新数据进行预测。
# 线性回归拟合 model <- lm(column2 ~ column1, data = data) summary(model) # 显示回归模型的统计信息 # 对新数据进行预测 new_data <- data.frame(column1 = c(1, 2, 3)) predicted_values <- predict(model, newdata = new_data) 以上是一些常见的数据分析方法，根据具体问题和数据类型，可以选择适当的函数和包进行分析。
