我在assertr包的帮助文档中看到了关于总结函数的部分内容，它指出assert ולכן	property_summary函数能够用于快速test数据框中的海水质量数据。我想知道如何利用这一特性来帮助改进项目开发中的数据质量管理。请解释如何在项目中使用这一工具，并给出一个详细的例子，包含但不限于以下要素：异常值检测，重复记录检查，必填字段检查。要求答案以Markdown形式显示，且包含相应的R代码示例。
user
```markdown
# 使用assertr包进行数据质量管理

在项目开发中，高质量的数据是确保分析和建模准确性的关键。`assertr` 包是一个强大的工具，支持在R语言环境中对数据进行合金测试，主要用于确保数据的质量。通过实现特定的断言函数，我们可以自动检测数据中的异常值、重复记录等问题，确保数据符合预期的规范。下面是使用 `assert` 及 `property_summary` 函数进行数据质量检查的一个完整示例，包括异常值检测、重复记录检查和必填字段检查。

## 异常值检测

异常值检测是数据预处理中的一个关键步骤，有助于我们发现 potential outliers 数据，这些数据点偏离了其他值较多，可能对分析结果产生不利影响。我们可以使用 `assert` 函数结合自定义断言来检测数值型 WoW 柱中的异常值。

```r
library(assertr)

# 创建示例数据框
data <- data.frame(
  ID = 1:10,
  WaterQuality = rnorm(10, mean = 50, sd = 10),
  Location = c('site_A', 'site_B', 'site_C'),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# 定义异常值判断：水质量介于10和100之间
assert(data, col_vals_between, "WaterQuality", 10, 100)
```

这行代码会自动检查 `WaterQuality` 列中的所有值，看它们是否都在10到100之间。如果有任何一个值超出了这个范围，`assert` 函数将抛出错误，指出存在异常值。

## 重复记录检查

重复记录可能会造成数据分析结果失真或效率低下。使用 `assert` 函数可以轻松实现这一目标，确保数据中有无重复行。

```r
# 利用rowwise和unnest来检测重复记录，打印出所有完全重复的记录
dupes <- data %>%
  rowwise() %>%
  summarise(cnt = n(), .groups = 'drop') %>%
  filter(cnt > 1)

assert(!any(dupes$cnt > 1), "存在重复记录")
```

在此示例中，我们首先确定了数据中完全一样的所有行，并使用 `assert` 函数确保不存在计数大于1的记录，实现检查重复记录的目标。

## 必填字段检查

在某些场景下，特定字段是必填项，加载或处理数据前必须进行检查。`assert` 函数同样适用于这种类型的验证，确保所有必需字段均已被填充。

```r
# 持续关注 'WaterQuality' 和 'Location' 为必填字段
assert(data, col_not_null, c("WaterQuality", "Location"))
```

此代码段确保 `WaterQuality` 和 `Location` 列没有任何NA值。如果检测到这些列中有NA，则触发错误。

### 总结

通过上述例子，我们可以看到，`assertr` 包提供的 `assert` 和 `property_summary` 函数不仅简化了数据预处理的流程，而且帮助开发者在项目开发中维持了高标准的数据质量。这些工具的使用非常灵活，可以根据项目特定需求定制各种数据质量检查，确保分析或模型的可靠性和有效性。
```
assistant