当我们使用 dplyr 包的 group_by 函数时，我们需要传递本质上是分类的列名。如果我们想使用相同列的索引，则需要使用 group_by_at 函数，其中我们可以将列索引作为参数传递。示例 1 实时演示考虑以下数据框 -x1 1 A 2 2 B 6 3 C 5 4 D 7示例 2 实时演示y1

要查找矩阵中行、列和总和，只需分别使用函数 rowSums、colSums 和 sum 即可。行和、列和以及总和大多用作比较分析工具，例如方差分析、卡方检验等。示例 1 实时演示M1

如果 R 向量中存在缺失值，则它会被计为向量中的唯一值，因此无法直接提取唯一值。为此，我们需要将 unique 与 na.omit 函数一起使用。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，其中包含缺失值，则可以按 length(unique(na.omit(x))) 的方式提取唯一值。示例 1 实时演示x1

要将列表中的所有值乘以一个数字，我们可以使用 lapply 函数。在 lapply 函数内部，我们需要提供乘法符号 *，以及列表名称和我们要乘以所有列表值的数字。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，并且我们想将 LIST 中的每个值乘以 2，则可以使用命令 lapply(LIST,"*",2) 来完成。示例 1 实时演示List1

要创建一列，其中包含行中字符串值的大小最大，我们可以使用 apply 函数，并通过创建如下例所示的函数来定义最大值的大小。如果所有列的字符数相同或存在一些相同的值，则输出将是第一个值。示例 1 实时演示考虑以下数据框 -x1

当我们在 R 中使用 table 函数时，输出显示向量或数据框列中存在的值得频率。如果我们想创建包含不存在值的频率为零的表，则首先需要先将其转换为因子，然后使用 table 函数。示例 1 实时演示x1

要查找每个变量与其余变量的相关性，我们可以创建一个相关矩阵，但对于仅一个变量与所有其他变量的相关性，我们需要在 cor 函数中定义列。输出将表示传递到函数中的列和行。示例 1 实时演示考虑以下数据框 -x1

平方偏差的总和是每个值与平均值之间差值的平方之和。要查找此值，我们需要在 R 平台中创建公式。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一列 x，则可以使用 sum((df$x−mean(df$x))^2) 计算 x 的平方偏差的总和。示例 1 实时演示考虑以下数据框 -set.seed(1021) x1

我们可能希望将分类列转换为数值型，原因例如序数或名义数据的参数结果。如果我们有分类列，并且值是使用字母/单词表示的，则转换将基于类别的第一个字符。要了解转换，请查看以下示例。示例 1 实时演示考虑以下数据框 -set.seed(100) x1

列表中变量的名称实际上是列表元素。这些元素可以命名也可以未命名。命名可以通过 names 函数完成，重命名也可以通过相同的方式完成。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，则可以使用以下命令来获取 LIST 中元素的名称：names(LIST)