Cuando el alcance de tus tareas diarias incluye mucha edición de documentos, sabes que cada formato de archivo necesita su propio enfoque y, a menudo, aplicaciones específicas. Manejar un archivo csv que parece simple puede detener todo el proceso, especialmente si intentas editar con software inadecuado. Para evitar este tipo de dificultades, encuentra un editor que cubra todas tus necesidades sin importar el formato del archivo y limpia los detalles en csv sin obstáculos.
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en esta demostración vamos a usar funciones de pipes y d plier para limpiar un conjunto de datos importado así que para mantener estos videos cortos voy a intentar no repetir cosas que ya hemos visto en la serie de videos así que los requisitos previos para este son solo el video de lectura de datos read_underscore csv y luego el video de pipes así que lo que he hecho aquí es que tengo un proyecto de r configurado en esta carpeta así que si de nuevo si solo vas a archivo nuevo proyecto y luego no quiero hacer eso por aquí pero um haz clic en directorio existente pon el proyecto en la carpeta donde están tus datos y luego verás que nuestra carpeta proj la sesión de r se llamará como el proyecto y luego podemos leer estos archivos de sensor sin decirle a nuestro la dirección en la que están porque automáticamente mirará aquí así que leamos los datos y lo vamos a llamar datos así que datos read_underscore csv y vamos a usar test sensor_underscore dos punto csv y esto tiene un encabezado de dos líneas en la parte superior y si no lo hacemos
