在R语言中，清洗和预处理数据通常包括以下步骤：
缺失值处理：使用函数is.na()或complete.cases()来检测和处理缺失值，可以使用函数na.omit()或na.exclude()来删除包含缺失值的行，也可以使用函数na.rm=TRUE将缺失值排除在计算之外。
异常值处理：可以使用函数boxplot()或hist()来可视化数据分布，进而检测异常值，并可以使用函数subset()或filter()来删除或替换异常值。
数据转换：可以使用函数scale()或log()对数据进行标准化或对数转换，使其更适合建模。
数据合并：使用函数merge()或cbind()可以将多个数据集合并，同时使用函数rbind()可以将多个数据框按行合并。
数据重塑：可以使用函数melt()和cast()对数据进行重塑，使其更容易进行分析。
数据筛选：可以使用函数subset()或filter()来筛选数据集中的特定行或列。
数据去重：使用函数duplicated()和unique()来对数据进行去重，以确保数据集中不包含重复的记录。
以上是一些常见的数据清洗和预处理步骤，根据具体情况，可能需要使用其他函数或方法对数据进行处理。