要使用R语言处理表格数据，可以按照以下步骤进行：
读取数据：使用read.csv()或read.table()函数读取表格数据。例如，使用data <- read.csv("data.csv")读取名为"data.csv"的CSV文件，并将数据存储在名为"data"的变量中。
查看数据：使用head()函数可以快速查看数据的前几行，使用summary()函数可以获取数据的统计摘要信息。
数据预处理：根据具体任务，可能需要进行数据清洗、变量转换、缺失值处理等预处理步骤。例如，使用na.omit()函数可以删除含有缺失值的行；使用as.numeric()将字符型变量转换为数值型变量。
数据筛选和子集选择：使用逻辑条件或列索引来筛选数据。例如，使用subset()函数可以根据条件筛选数据；使用data[, c(1, 3)]可以选择第1列和第3列的数据。
数据变换和整理：使用各种函数进行数据变换和整理。例如，使用mutate()函数创建新变量；使用group_by()和summarize()函数对数据进行分组和汇总。
数据可视化：使用各种绘图函数（如plot()、ggplot()等）进行数据可视化，以帮助理解和解释数据。
数据分析和建模：使用统计分析和机器学习函数来进行数据分析和建模。例如，使用lm()函数进行线性回归分析。
数据导出：使用write.csv()或write.table()函数将处理后的数据导出为CSV文件或其他格式。
以上是一些基本的处理表格数据的步骤，具体的操作可以根据实际需求进行调整和扩展。