如果我们想创建一个带有两个图例的散点图，那么我们必须有两个类别或因子列。这可以通过以下步骤完成：创建具有两个数值列和两个类别列的数据框；使用 ggplot2 包的 geom_point 函数的 shape 和 color 参数创建散点图。创建数据框，让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x

筛选是常用的技术之一，根据分析目标，它可以服务于许多不同的目的。为了在 dplyr 包的帮助下，通过排除一列来筛选数据框，我们可以按照以下步骤操作：创建数据框；使用 dplyr 包的 select 函数排除一列来筛选数据框。创建数据框，让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x1

要筛选 R 数据框的任何列的值大于某个值的行，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 dplyr 包的 filter_all 函数和 any_vars 函数来筛选任何列的值大于某个值的数据框的行。创建数据框，让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x1

要按 R 中的行最小值划分数据框行值，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 apply 函数按行最小值划分数据框行值。创建数据框，让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x

要使用 R 中的 dplyr 筛选不包含 NA 的数据框行，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 dplyr 包的 filter 函数和 !is.na 来筛选行。创建数据框，让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x

要根据 R 数据框中的列名筛选行值，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 seq_len 函数创建一个大小等于数据框行数的列名样本和行名，之后使用 cbind 函数根据列名筛选行。创建数据框，让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示性别_1

要使用 R 中的回归模型查找点估计，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。然后，创建回归模型。之后，定义我们想要查找点估计的值，并使用 predict 函数查找估计值。创建数据框，让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x1

要查找 R 数据框中前 n 行的列均值，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 colMeans 函数读取具有矩阵函数和 nrow 参数的数据框。示例1创建数据框，让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x

要使用 R 中的 ifelse 替换矩阵值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个矩阵。然后，使用 ifelse 函数替换矩阵中的值。创建矩阵，让我们创建一个如下所示的矩阵： 在线演示M

要创建 R 中变量和等式之间的散点图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个向量。然后，创建等式并将其存储在一个对象中。之后，使用 plot 函数创建向量和等式对象之间的图。创建向量，让我们创建一个如下所示的向量： 在线演示x