在R語言中，清洗和預處理數據通常包括以下步驟：
缺失值處理：使用函數is.na()或complete.cases()來檢測和處理缺失值，可以使用函數na.omit()或na.exclude()來刪除包含缺失值的行，也可以使用函數na.rm=TRUE將缺失值排除在計算之外。
異常值處理：可以使用函數boxplot()或hist()來可視化數據分布，進而檢測異常值，并可以使用函數subset()或filter()來刪除或替換異常值。
數據轉換：可以使用函數scale()或log()對數據進行標準化或對數轉換，使其更適合建模。
數據合并：使用函數merge()或cbind()可以將多個數據集合并，同時使用函數rbind()可以將多個數據框按行合并。
數據重塑：可以使用函數melt()和cast()對數據進行重塑，使其更容易進行分析。
數據篩選：可以使用函數subset()或filter()來篩選數據集中的特定行或列。
數據去重：使用函數duplicated()和unique()來對數據進行去重，以確保數據集中不包含重復的記錄。
以上是一些常見的數據清洗和預處理步驟，根據具體情況，可能需要使用其他函數或方法對數據進行處理。
