在一般情况下，我们都是在数据分析的需求前提下去选择使用R语言。而实际上，数据分析里，百分之八十的工作，都是在数据清洗。并不只是我们平时会提到的异常值处理或者是整合格式，更多会涉及到将各种各样的数据整合，按照要求去除掉不合规的数据，再并到一起形成一个纯净的，可利用的数据，甚至有些时候还需要进行脱敏操作，防止对后续模型训练之类的影响，下面我来介绍一下经常会用到的操作。
筛选
按行操作
1、一般来讲，我们用的最多的就是filter()，无他，简单易懂，只需要在括号内加上我们的条件就行了，不过要注意用于筛选的条件一般都是要满足其格式的，建议在写之前先明确好要用到的东西，而不是一股脑地写逻辑。当然了，这里我也踩过一个小坑，就是filter()在运行时是不能识别NA的，在筛选时会自动去掉NA那一行，会因此忽略掉很多信息，所以我们一般先对数据集做NA判断，用is.na()，将NA值返回为1或者0，从而避免过滤了重要的信息。
2、而另一个用的比较多的就是slice()了，一般我们在筛选排名或者时间时用到，比如
lab_base <- lab_base %>%
group_by(ID)%>% # 按照ID分组
arrange(TIME)%>% # 按照TIME排序
slice(TIME,n=1)%>% # 选取时间最早的数据
ungroup()%>%
dplyr::select(ID,TIME,VALUE)代码的意思是在每一组ID的分组内，先按照时间排序，再筛选时间最早的那个数据保留，这种用法相比平时用mid_time，可以节省很多算力空间，尤其是在涉及到数据量很大的rds文件时，大大提高我们的效率。
按列操作
而select()和mutate()，相信如果接触过一点R语言的都知道，我们经常会看到这两个语法，前者是把保存想要的列数据，后者则是对数据进行操作，添加或减少变量，有时也会用来添加中间变量来协助筛选，在结束时再去掉。值得注意的是，有很多包里都有select()的用法，我们一般默认的select()是dplyr里的，如果你不确定是否会调用到其他包的画，像上文用到的dplyr::select会直接调用我们想要的select。
节省算力小技巧
因子化
很多时候，我们存储的数据并不只是值，也有可能是文字，其中，有很多时候属于类别，比如男女，职业等，这个时候其实我们主要的需求是区分，而不是用这个值，自然也希望代码可以像我们一样，用起来简单。这个时候就可以对该列数据因子化，把他转换为分类变量，相当于把中文转换成了数字，这样会更好区分，所用到的内存也会更少。
按类别赋予值
与因子化的核心思想一样，都是通过节省代码判断中文的时间，只不过不同的是，我们可以新建一列，在筛选的同时先赋予一个等同于其类别的数字，方便在后面调用分类的时候用创建的新列，从而节省算力，比如：
lab_base $test_new <- 0
lab_base[grep("医生|科学家|植物学家",lab_base$NEW_JOB),]$test_new <- 1这样，假如我们要筛选高科技人才时，就可以直接筛选test_new值为1的列。
函数
就像我们在其他语言中学过的类似一样，用function来执行很多需要重复的操作，可以节省算力，并大大提高我们的代码效率以及对代码的理解，但与其他语言不同的是，列表下函数的作用对象是会改变的，也就是说在写逻辑之前，不仅要想逻辑本身是否通顺，更要想清楚操作的对象是否适用于该方法，比如列表下的子列表，很多时候我们会将其转换为dataframe来操作，从而更好地处理数据，但在涉及到用function来操作列表里的内容是，用lapply来操作子列表，也会很方便，也能使其在操作完保持子列表的特性嵌套在列表中。
