要通过排除数据框列中的特定值来过滤行，我们可以使用 dplyr 包的 filter_all 函数以及 all_vars 参数，该参数将选择除包含传递值（使用否定）的行以外的所有行。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，并且我们想要通过排除值 2 来过滤行，那么我们可以使用命令 df%>%filter_all(all_vars(.!=2)) 示例 请考虑以下数据框 - 实时演示 x1

默认情况下，R 会考虑向量或数据框列的值。但是，如果我们想在基础 R 中设置箱线图的范围，我们可以使用 boxplot 函数中的 ylim 参数。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，其中包含从 21 到 50 的值，并且我们希望箱线图的范围从 1 到 100 开始，那么我们可以使用命令 boxplot(x,ylim=c(1,100)) 示例 实时演示 x

要分离字符串和数值，我们可以使用 strplit 函数并通过传递所有类型的字符和所有数值来拆分值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个字符列 Var，其中包含连接的字符串和数值，那么我们可以使用以下命令将其拆分：strsplit(df$Var,split="(?

要查找列中 x 行数的平均值，我们可以使用 colMeans 函数访问该列并提供行数。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，其中包含 20 行和 5 列，那么我们可以找到第 5 列 5 行数的平均值，可以使用命令 colMeans(matrix(M[,5],nrow=5)) 示例 请考虑以下数据框 - 实时演示 M1

要将数据框中的每个值除以列总和，我们可以使用 apply 函数并定义除法函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含五列，那么我们可以使用命令 apply(df,2,function(x){x/sum(x)}) 将这些列的每个值除以列总和 示例 请考虑以下数据框 - 实时演示 x1

要根据两个因子列求和，我们可以使用 aggregate 函数。当我们有两个因子的频率/计数数据时，这通常是必需的。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两个因子列，例如 f1 和 f2，以及一个数值列，例如 Count，那么 Count 根据 f1 和 f2 的总和可以通过使用命令 aggregate(Count~f1+f2,data=df,sum) 来计算。 示例 请考虑以下数据框 - 实时演示 x1

要将 R 中的数组转换为矩阵，我们可以使用 apply 函数。例如，如果我们有一个名为 ARRAY 的数组，其中包含 2 个数组元素，那么我们可以使用命令 apply(ARRAY,2,c) 将此数组转换为单个矩阵。我们需要了解数组的维度才能进行转换，否则输出将不符合预期。 示例 请考虑以下数组 - 实时演示 x1

可以使用 data.frame 函数创建数据框，但在这种情况下，R 会使用我们为数据传递的值生成列名。例如，如果我们传递概率分布，如下面的示例所示，那么它的名称将存在。如果我们想更改这些名称，则可以使用 setNames 函数以及数据框名称。 示例 实时演示 df1

要查找 R 向量中奇数的位置，我们可以借助 which 函数找到可被 2 整除的值的位置。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，那么我们可以使用命令 which(x%%2==1) 查找奇数的位置。查看下面的示例以了解其工作原理。 示例 实时演示 x1

要生成具有序列的随机数并将其存储在数据框列中，我们可以使用带有 seq 的 sample 函数。例如，如果我们想要创建一个数据框列，其中包含 1 到 100 之间大小为 50 的随机值序列，并考虑每个第十个值，那么我们可以使用命令 df