默认情况下，向量元素在 R 环境中水平打印，假设向量 x 有五个值，则它们将打印为 1、2、3、4、5。如果我们想垂直打印它们，则输出将是 -1 2 3 4 5这些值以垂直形式打印可以通过使用以下命令完成 -cat(paste(x),sep="")示例 在线演示x1

从原点开始的回归线意味着从回归模型中删除了模型的截距。要绘制从原点开始的回归线，我们可以使用 ggplot2 包的 geom_smooth 函数中减去 1 的公式。考虑以下数据框 -示例 在线演示x

要从 R 数据框中仅提取因子列名，我们可以使用 names 函数，并通过使用 as.factor 选择仅因子列来进行过滤。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些因子列，则可以通过使用 names(Filter(is.factor,df)) 来提取这些因子列的名称。考虑以下数据框 -示例 在线演示x1

要在一个绘图段中显示一条线，我们可以使用 ggplot2 包的 geom_segment 函数，我们需要为两个轴都传递初始值和结束值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含 x 和 y，则可以通过使用以下命令创建带有线段的散点图 -ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+ geom_segment(aes(x=xstart,xend=xlast,y=ystart,yend=ylast))考虑以下数据框 -示例 在线演示x

如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含四列，例如 x、y、z 和 a，则两个因子的交互列将是 xy、xz、xa、yz、ya、za。要找到可以使用数据框列创建多少个两个因子的交互变量，我们可以使用 combn 函数，如下面的示例所示。考虑以下数据框 -示例 在线演示x1

有时缺失值被读取为 0，这不是表示它们正确的方式，因此，我们必须将数据中的 0 转换为 NA，以便 R 可以理解缺失值和 0 之间的区别。对于此替换，我们可以使用 lapply 函数，并使用函数对所有矩阵应用替换，如下面的示例所示。示例 在线演示M1

要本地保存 xtable 文件，显然我们首先需要创建 xtable，然后使用 print 函数保存文件。因此，我们需要在 R 环境中加载 xtable 包以及我们想要保存为 xtable 文件的数据集。在下面的示例中，我们为此目的使用了 base R 中的 iris 数据。查看示例以了解其工作原理。加载 xtable 包 -library(xtable)考虑 iris 数据 -示例 在线演示data(iris) head(iris, 20)输出Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species 1  5.1           3.5         1.4   ... 阅读更多

独立以递增顺序对矩阵列进行排序意味着以递增顺序对数据框的每一列进行排序，因此，一列中的值排序不会影响其他列中的排序。这可以通过结合使用 apply 函数和 sort 函数来完成，如下面的示例所示。示例 在线演示M1

当我们在 R 中创建绘图时，会自动生成 Y 轴标签，如果我们想删除这些标签，plot 函数可以帮助我们。为此，我们需要将 plot 函数的 ylab 参数设置为空白，如 ylab="" 和 yaxt="n" 以删除轴标题。这仅是 base R 的方法，而不是 ggplot2 包。示例x

有时 R 数据框中的列值与其关联的单引号，为了执行分析，我们需要删除该引号。因此，要从字符串列中删除单引号，我们可以使用 gsub 函数，通过定义单引号并将其替换为空白（不是空格），如下面的示例所示。考虑以下数据框 -示例 在线演示x1