R语言数据分析前期：预处理过程，供自己查阅，欢迎大家指正。
利用R语言导入数据：
taobao<-read.csv("taobao.csv",stringsAsFactors = F)
我最常用到就是read.csv，其中stringsAsFactors=F很重要，不可缺少，否则会大大降低读入效率。
除此外还有read.table，他们分割符不同。
read.table(file（读入的数据名，不在默认路径下的要添加工作路径，注意使用双引号）,
header = FALSE（是否将第一行作为每一列的标题）,
sep = ""（分割符是什么，table默认“空”，csv默认“，”）,
row.names（行名称）, col.names（列名称）,
as.is = !stringsAsFactors,
na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
comment.char = "#",
allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)
导入之后对数据以窗口形式进行查看：
View(taobao)
对导入的表格进行一个基本的统计：
summary(taobao)
将数据中无用的字段删除：
taobao1<-taobao[c("买家应付货款","买家应付邮费","买家支付积分"
,"总金额","返点积分","买家实际支付金额"
,"买家实际支付积分","买家留言字数"
,"收货地址","运送方式","订单创建时间"
,"订单付款时间","宝贝标题","订单备注"
,"宝贝种类","物流公司","宝贝总数量")]