要根据分组列中值的频率从 R 数据框中删除行，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 和 group_by 函数根据分组列中值的频率删除行。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示> Group Rank df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：Group Rank 1 IV 7 2 I 8 3 IV 2 4 I ... 阅读更多

要合并包含一个公共列的多个 R 数据框，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建多个数据框。然后，使用 plyr 包中的 join_all 函数合并数据框。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示> x y1 df1 df1执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：x y1 1 A 6 2 B 10 3 A 4 4 C 5 5 C 3 6 C 6 7 B 2 8 B 10 9 D ... 阅读更多

要删除 R 数据框中每列最大值所在的行，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 lapply 和 which.max 函数删除每列最大值所在的行。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示> x1 x2 df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：x1 x2 1 9 10 2 1 9 3 8 9 4 7 6 5 4 10 6 4 7 7 8 8 8 5 13 9 ... 阅读更多

要更改一个列数据框的顺序并将输出以数据框格式获取，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 order 函数更改列的顺序，并将 drop 参数设置为 FALSE 创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示> x df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：x 1 -0.13734270 2 -1.02796577 3 1.40171778 4 -0.45367796 5 0.06634050 6 -1.27974403 ... 阅读更多

要将 ggplot2 图表的图例位置设置为左上角，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 ggplot2 创建带有图例的图表。之后，将 theme 函数添加到 ggplot2 图表中以更改图例的位置。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示> x y Grp df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：x y Grp 1 1.534536456 ... 阅读更多

要将 R 的 data.table 对象中的行值除以行最小值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个 data.table 对象。然后，使用 apply 函数将 data.table 对象的行值除以行最小值。创建 data.table 对象让我们创建一个 data.table 对象，如下所示：> library(data.table) > x y z DT DT执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：x y z 1: 4 1 3 2: 4 3 1 3: 1 3 5 4: 1 5 5 5: 3 3 1 6: 3 ... 阅读更多

要将 R 中的矩阵行值除以行最小值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个矩阵。然后，使用 apply 函数将矩阵行值除以行最小值。创建矩阵让我们创建一个矩阵，如下所示：实时演示> M M执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：[,1] [,2] [,3] [1,] 16 1 18 [2,] 18 12 1 [3,] 12 19 19 [4,] 7 2 18 [5,] 10 14 16 [6,] 8 4 8 [7,] 15 14 4 [8,] 2 1 17 [9,] 11 12 8 [10,] 11 19 6 [11,] 8 2 7 [12,] 8 14 1 [13,] 5 19 18 [14,] 17 14 6 [15,] 13 12 18 [16,] 1 19 14 [17,] 9 19 17 [18,] 10 11 6 [19,] 3 2 2 [20,] 18 15 9 [21,] 11 18 11 [22,] 4 19 7 [23,] 3 9 19 [24,] 12 7 19 [25,] 5 5 2将矩阵行值除以行最小值使用 apply 函数将 M 的行值除以行最小值：实时演示> M M_new M_new输出[,1] [,2] [,3] [1,] 16.000000 1.000000 18.000000 [2,] 18.000000 12.000000 1.000000 [3,] 1.000000 1.583333 1.583333 [4,] 3.500000 1.000000 9.000000 [5,] 1.000000 1.400000 1.600000 [6,] 2.000000 1.000000 2.000000 [7,] 3.750000 3.500000 1.000000 [8,] 2.000000 1.000000 17.000000 [9,] 1.375000 1.500000 1.000000 [10,] 1.833333 3.166667 1.000000 [11,] 4.000000 1.000000 3.500000 [12,] 8.000000 14.000000 1.000000 [13,] 1.000000 3.800000 3.600000 [14,] 2.833333 2.333333 1.000000 [15,] 1.083333 1.000000 1.500000 [16,] 1.000000 19.000000 14.000000 [17,] 1.000000 2.111111 1.888889 [18,] 1.666667 1.833333 1.000000 [19,] 1.500000 1.000000 1.000000 [20,] 2.000000 1.666667 1.000000 [21,] 1.000000 1.636364 1.000000 [22,] 1.000000 4.750000 1.750000 [23,] 1.000000 3.000000 6.333333 [24,] 1.714286 1.000000 2.714286 [25,] 2.500000 2.500000 1.000000

要找到 R 中回归方差分析的 F 临界值，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，使用 qf 函数找到 F 统计量的临界值。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示> x y df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：x y 1 5 5 2 0 9 3 1 3 4 3 5 5 2 5 6 2 4 7 3 6 8 4 6 ... 阅读更多

要将 R 中的数据框的值转换为其排名，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 lapply 和 rank 函数找到每个值的排名。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示> x1 y1 df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：x1 y1 1 -0.9045608 1.95315551 2 -1.6222122 -1.19880638 3 0.8618855 -0.33643175 4 -0.3547085 -0.18097356 5 -0.3043621 -0.60342210 6 0.5606001 -0.83618995 7 -1.1752752 ... 阅读更多

为了在R数据框中使用因子唯一水平创建新的水平，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个包含因子列的数据框。然后，使用table和levels函数为因子列中的唯一值创建新的水平。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： Live Demo> Factor df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出在您的系统上可能会有所不同）：Factor 1 O 2 D 3 K 4 M 5 C 6 M 7 K 8 F 9 L 10 ... 阅读更多