“问渠那得清如许？为有源头活水来。” 在上一讲中我们主要讲述 dplyr 包基于数据操作语法（A Grammar of Data Manipulation）的核心函数，并利用 nycflights13 包提供的数据集作为示例。数据操作语法想要达到其预期目标依赖于其所操作的 tibble 对象为“齐整的数据”（tidy data），而在数据科学实践中我们往往会从不同来源读取 / 导入形形色色的数据集，这就需要我们掌握 tidyverse 中与数据导入和数据齐整有关的 R 包及其核心函数。
本讲主要涵盖以下几方面的内容：
1. 数据导入
- 读入矩形文本数据：
readr包 - 读入其它类型的数据
2. 数据齐整
- 齐整数据
tidyr包pivot_longer()和pivot_wider()separate()和unite()- 复杂案例
unnest_*()和hoist()
1. 课前准备
📖 阅读 R for Data Science 一书第10章、第11章和第12章，这些章节依次介绍 tibble、readr 包和 tidyr 包。
此书的中文翻译版 《R数据科学》 发行有官方pdf电子版，对应章节为“第7章 使用tibble实现简单数据框”和“第8章 使用readr进行数据导入”（很遗憾，原书关于 tidyr 包的第12章在翻译版中并未出现，🙃）。若觉得英文阅读有点吃力的同学，可找来参阅。
由于上课内容较多，而上课时间有限，上课节奏预计较快，有些内容甚至会一带而过，请同学们务必腾出时间来过一遍上述预习章节的内容。
2. 课堂讲义
🖥️ 第6讲 数据导入与齐整
课堂讲义 PDF 版和腾讯会议云录制链接将分别于课前和课后发布在 QQ 课程群内，请有需要的同学自行下载或观看。
3. 随堂练习
⌨️ 见课堂讲义
4. 课后作业
✍️ 课后作业