以存在缺失值和重复值的dataset数据集为例
1.删除缺失值
dataset1<-na.omit（dataset）
2.删除重复值
如dataset数据集中Ensembl.Gene.ID这一列存在重复值
(1)建立是否重复索引
index<-duplicated(data.set$Ensembl.Gene.ID)
index
在后面我们用!来取反：
data.set1<-data.set[!index,]
data.set1
3.数据合并merge()函数
4.数据转置t()函数
以存在缺失值和重复值的dataset数据集为例
1.删除缺失值
dataset1<-na.omit（dataset）
2.删除重复值
如dataset数据集中Ensembl.Gene.ID这一列存在重复值
(1)建立是否重复索引
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index
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本文标题：常见数据处理方法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dcymbttx.html
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