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随着大数据时代的到来，数据分析和处理成为众多领域的研究热点。R语言作为一种功能强大的统计语言，广泛应用于数据分析、统计建模和机器学习等领域。R语言箱函数作为R语言的核心组成部分，为用户提供了丰富的数据处理和分析工具。本文将围绕R语言箱函数展开，探讨其在数据处理与统计分析中的应用。
一、R语言箱函数概述
R语言箱函数是指R语言中一系列预定义的函数，它们为用户提供了丰富的数据处理和分析方法。箱函数按照功能可分为以下几类：
1. 数据导入与导出函数：如read.csv()、write.csv()等，用于读取和写入CSV文件；
2. 数据清洗函数：如na.omit()、duplicated()等，用于处理缺失值、重复值等；
3. 数据转换函数：如as.numeric()、as.character()等，用于数据类型转换；
4. 数据排序函数：如order()、sort()等，用于对数据进行排序；
5. 数据分组函数：如group_by()、aggregate()等，用于对数据进行分组处理；
6. 数据统计函数：如mean()、sd()等，用于计算数据的统计量；
7. 数据可视化函数：如plot()、qqnorm()等，用于绘制数据图表。
二、R语言箱函数在数据处理中的应用
1. 数据清洗
在数据分析过程中，数据清洗是至关重要的环节。R语言箱函数提供了丰富的数据清洗工具，如na.omit()用于删除包含缺失值的行，duplicated()用于检测重复值，unique()用于去除重复值。以下是一个数据清洗的示例代码：
```R
读取数据
data <- read.csv(\
