要为一系列值创建随机向量，我们可以使用 sample 函数。我们只需要将范围和样本大小传递到 sample 函数中。例如，如果我们想要为 1 到 100 之间的一系列值创建大小为 20 的随机样本，我们可以使用命令 sample(1:100,20)，如果样本大小大于 100，则可以添加 replace=TRUE，如下例所示。示例 在线演示x1

要为向量列表中的唯一值数量创建表格，我们可以使用 qdapTools 包的 mtabulate 函数。例如，如果我们有一个包含一些向量的向量列表 LIST，则可以使用 mtabulate(LIST) 来查找 LIST 向量中唯一值数量的表格。示例考虑以下列表 - 在线演示x1

要查找 R 数据框列的平方值之和，我们可以简单地使用 ^ 符号对列进行平方，然后使用 sum 函数求和。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 V 的列，则可以使用命令 sum(df$V^2) 来查找 V 的平方值之和。示例考虑以下数据框 - 在线演示ID

如果数值被读取为字符，则需要使用 as.numeric 函数将其转换为数值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 x 的列，该列以字符格式存储数值，则可以使用命令 as.numeric(df$x) 将其转换为数值。示例考虑以下数据框 - 在线演示x1

要查找 data.table 对象中每列的唯一值数量，我们可以使用 uniqueN 函数和 lapply。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，其中包含五列，每列都包含一些重复值，则可以使用 DT[,lapply(.SD,uniqueN)] 查找每列中唯一值的个数。示例考虑以下 data.table 对象 - x1

当我们在 R 数据框中有一个具有两个级别和多个数值列的因子列时，我们可以对该数据框应用配对检验，但数据必须针对相同的受试者收集，否则它将不是配对数据。此处讨论的数据的 t.test 应用可以通过使用命令 lapply(df[-1], function(x) t.test(x~df$group)) 来完成，其中 group 是因子列并且位于数据框的第一位，x 包含数据框中的所有数值列，所有这些列都存储在名为 df 的数据框中。示例考虑… 阅读更多

要为 R 数据框中的分类变量创建频率列，我们可以使用 transform 函数，通过使用 ave 函数定义分类变量的长度。输出将具有重复的频率，因为分类列中的一个值可能重复。查看下面的示例以了解如何操作。示例考虑以下数据框 - 在线演示Country

要在线性回归模型的 stargazer 输出中显示 p 值，我们可以使用 report 参数。例如，如果我们有一个名为 RegressionModel 的模型，则可以通过使用以下命令来显示带有系数的 p 值：stargazer(RegressionModel,type="text",report=("vc*p"))示例考虑以下数据框 - 在线演示x1

要在 R 数据框中创建具有随机化的空白列，我们可以使用 sample 函数并传递带有单个空格的空白。例如，如果我们想要创建一个向量 x，该向量将添加到数据框中，可以使用以下命令创建：x

带重复元素的组合是指在创建组合时允许值重复出现的组合。例如，如果我们有三个值，例如 1 和 2，那么这些值的带重复元素的组合如下：1 1 2 1 1 2 2 2。为此，我们可以使用 expand.grid 函数，如下例所示。示例 1 在线演示expand.grid(rep(list(1:2),2))输出 Var1 Var2 1 1 1 2 2 1 3 1 2 4 2 2示例 2 在线演示expand.grid(rep(list(1:2),3))输出 Var1 Var2 Var3 1 1 1 1 2 2 1 1 3 1 2 1 4 2 2 1 5 1 1 2 6 2 1 2 7 1 2 2 8 2 2 2示例 3 在线演示expand.grid(rep(list(1:2),4))输出 Var1 Var2 Var3 Var4 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 3 1 2 1 1 4 2 2 1 1 5 1 1 2 1 6 2 1 2 1 7 1 2 2 1 8 2 2 2 1 9 1 1 1 2 10 2 1 1 2 11 1 2 1 2 12 2 2 1 2 13 1 1 2 2 14 2 1 2 2 15 1 2 2 2 16 2 2 2 2示例 4 在线演示expand.grid(rep(list(1:2),5))输出 Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 3 1 2 1 1 1 4 2 2 1 1 1 5 1 1 2 1 1 6 2 1 2 1 1 7 1 2 2 1 1 8 2 2 2 1 1 9 1 1 1 2 1 10 2 1 1 2 1 11 1 2 1 2 1 12 2 2 1 2 1 13 1 1 2 2 1 14 2 1 2 2 1 15 1 2 2 2 1 16 2 2 2 2 1 17 1 1 1 1 2 18 2 1 1 1 2 19 1 2 1 1 2 20 2 2 1 1 2 21 1 1 2 1 2 22 2 1 2 1 2 23 1 2 2 1 2 24 2 2 2 1 2 25 1 1 1 2 2 26 2 1 1 2 2 27 1 2 1 2 2 28 2 2 1 2 2 29 1 1 2 2 2 30 2 1 2 2 2 31 1 2 2 2 2 32 2 2 2 2 2