R语言提供了很多用于数据清洗的函数和技巧，可以帮助您将数据处理为所需格式，处理缺失数据和异常值，筛选数据，删除重复行，重命名列名和更改数据类型。以下是一些常用的函数和技巧：
读取数据：使用read.table、read.csv或read_excel等函数可以读取不同类型的数据文件。
查看数据：使用head、tail、View、str等函数可以查看数据的前几行或后几行，以及数据的结构和属性。
处理缺失数据：使用is.na、complete.cases、na.omit等函数可以找出缺失数据，并进行剔除或填充。
处理异常值：使用boxplot、outlier等函数可以找出异常值，并进行剔除或替换。
筛选数据：使用subset、filter等函数可以根据条件筛选出符合要求的数据。
删除重复行：使用duplicated、unique等函数可以找出重复行，并进行删除或合并。
重命名列名：使用colnames、names等函数可以对列名进行重命名。
更改数据类型：使用as.numeric、as.character、as.factor等函数可以转换数据的类型。
以上是R语言中常用的数据清洗函数和技巧，如果您想深入了解数据清洗，可以推荐一些常用的教程、文章和视频：
RStudio中文社区：https://www.rstudio.com/learn/
RDataMining：https://www.rdatamining.com/
Udemy上的R语言课程：https://www.udemy.com/topic/r-language/
希望这些资源对您有所帮助，祝您学习愉快！