要为类别创建密度图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。加载 ggplot2 包并为整个数据创建密度图。使用 col 函数为数据框中的类别创建密度图。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 实时演示x

如果使用 dplyr 包将 na.rm 设置为 TRUE，则统计运算的输出将返回 NaN。为避免这种情况，我们需要排除 na.rm。按照以下步骤了解两者之间的区别：首先，创建一个数据框。如果数据框中存在 NA，则将 na.rm 设置为 TRUE 来汇总数据框。不将 na.rm 设置为 TRUE 来汇总数据框。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 实时演示Group&li;-rep(c("First", "Second", "Third"), times=c(3, 10, 7)) Response&li;-rep(c(NA, 3, 4, 5, 7, 8), times=c(3, 2, 5, 2, 4, 4)) df&li;-data.frame(Group, Response) df执行上述代码后…… 阅读更多

要在使用 xyplot 创建的散点图中标记点，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建两个数值向量和一个类别向量。加载 lattice 包并创建散点图。使用 panel.xyplot 和 ltext 函数创建带类别向量标记的散点图。创建向量创建三个向量，一个类别向量和两个数值向量： 实时演示x

要在 facet grid 中显示类别列名，我们可以使用以下步骤：首先，创建数据框。加载 ggplot2 包并创建一个带 facets 的图表。使用 labeller 函数创建带 facets 的图表并显示类别列名。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 实时演示x

要从 data.table 对象中仅删除第一行，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建 data.table 对象。使用单方括号和 1 的否定来选择数据框。示例 1 创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：library(data.table) x1

将变量转换为零均值和单位方差意味着我们要标准化变量，这可以使用 scale 函数来完成，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建数据框。然后使用 scale 函数将变量转换为零均值和单位方差。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 实时演示x

要使用 ggplot2 创建接触边缘的折线图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建数据框。然后加载 ggplot2 包并以默认方式创建折线图。之后使用 coord_cartesian 函数创建折线图。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 实时演示x

要检验两个回归系数之间的差异，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建数据框。然后创建一个回归模型。之后使用 car 包的 LienarHypothesis 函数检验回归系数之间的差异。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 实时演示x1

如果 R 数据框列中只有一列非 NA 值，并且有一列是类别的，那么我们可能希望用给定的非 NA 值替换 NA 值。为此，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。然后使用 base R 的 min 函数和 dplyr 包的 mutate 函数用非 NA 值替换 NA 值。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 实时演示Grp

假设我们在 R 数据框中有一个数值列，由于某些特征（例如与其余数据的相似性或区别），我们不想将其包含在我们的分析中，那么我们可能希望从分析中排除该列。一种情况是排除一列后查找行和。为此，我们可以使用以下步骤：首先，创建一个数据框。使用 dplyr 包的 mutate 函数和 base R 中的 setdiff 函数查找行和。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框…… 阅读更多