如果我们有一个矩阵，我们可能想要将其转换为单列矩阵以进行一些分析目的，例如与长度等于矩阵中元素总数的向量相乘。因此，可以使用 matrix 函数本身将矩阵转换为单列矩阵，但为此我们需要取消列名和行名。示例1在线演示> M1 M1输出 [, 1] [, 2] [, ... 阅读更多

可以使用 ggplot2 包的 stat_density 函数创建密度曲线，但它会用密度填充曲线，因此很难识别曲线。我们可以通过在 stat_density 函数中使用 geom="line" 来去除这些密度，以便只绘制密度曲线。示例考虑以下数据框：在线演示> G Response df df输出G Response 1 C 1.0229016 2 C 1.0058160 3 B 0.8831558 4 B 0.7729167 5 C 0.9130468 6 D 0.8431893 7 B 1.5003581 8 A 0.9687335 9 B 1.1139661 10 A 0.9211660 11 A 1.1790619 12 D 0.6349671 13 A 1.2616918 14 A ... 阅读更多

如果数据框中包含大量数据，并且我们怀疑某些数据列是重复的，或者某些数据列等于特定列，那么我们可以使用 base R 中的 sapply 函数来找出这种情况。通过这种方式，我们可以删除在我们的数据分析目标中不应起作用的重复列。示例1考虑以下数据框：在线演示> set.seed(354) > x1 x2 x3 x4 x5 df1 df1输出x1 x2 x3 x4 x5 1 4 5 4 4 6 2 6 4 8 7 5 3 5 6 4 7 ... 阅读更多

要将日期或日期向量转换为 POSIXct，我们可以使用 as.POSIXct 函数，但我们还需要在函数内传递适当的日期格式。例如，如果我们有一个日期“2020-11-14”，则可以使用 as.POSIXct("2020-11-14", format="%Y-%m-%d")将其转换为 POSIXct。示例1在线演示> date1 as.POSIXct(date1, format="%Y-%m-%d")输出[1] "2020-04-01 IST"示例2在线演示> date2 date2输出[1] "2020-02-12" "2020-06-01" "2020-04-01" "2020-05-01" "2020-01-21" [6] "2020-01-21" "2020-06-01" "2020-04-27" "2020-05-11" "2020-06-01" [11] "2020-01-21" "2020-03-31" "2020-05-01" "2020-02-12" "2020-01-21" [16] "2020-05-01" "2020-03-31" "2020-04-01" "2020-05-01" "2020-01-21" [21] "2020-05-01" "2020-04-11" "2020-05-11" "2020-04-01" "2020-03-31" [26] "2020-04-11" "2020-04-01" "2020-03-31" "2020-04-01" "2020-04-11" [31] "2020-05-11" "2020-06-01" "2020-03-31" "2020-04-27" "2020-01-21" [36] "2020-01-21" "2020-04-01" "2020-06-01" ... 阅读更多

要在base R中创建条形图，我们可以直接使用barplot函数，但应将频率表传递到此函数中。如果我们想以水平方式创建条形图，则必须添加horiz=TRUE参数。例如，如果我们有一个包含重复值的向量x，则可以使用barplot(table(x),horiz=TRUE)创建x的水平条形图。示例1> x barplot(table(x),horiz=TRUE)输出示例2> y barplot(table(y),horiz=TRUE)输出示例3> z barplot(table(z),horiz=TRUE)输出

如果我们的数据框中存在缺失数据，那么如果我们有足够的信息来了解缺失信息的案例特征，则可以替换其中一些数据。但是，如果这些信息不可用，并且我们找不到合适的替换缺失值的方法，则可以将complete.cases函数与包含缺失值的列一起使用。示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(19991) > x1 x2 x3 x4 x5 df1 df1输出 x1 x2 x3 ... 阅读更多

有时我们想创建重复的值，这在不同的场景中很有用，例如测量常数对多个变量的影响。列表值也可以出于类似的分析目的进行复制。可以使用 rep 函数创建列表的复制列表。例如，如果我们有一个名为 x 的列表，并且我们想创建此列表的五次复制列表，则可以使用代码 rep(list(x), 5)。示例1在线演示> List1 List1输出$x1 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ... 阅读更多

可以使用列名和列号来对数据框进行子集划分。此外，我们还可以通过后续和非后续列号进行子集划分。例如，如果我们有一个包含列 x、y、z 的数据框 df，则可以使用 df[, c(1, 3)] 创建 x 和 z 的子集。示例考虑以下数据框：> set.seed(191) > x1 x2 x3 x4 df1 df1输出 x1 x2 x3 ... 阅读更多

要创建一条穿过指定点的线，我们首先需要创建绘图，然后使用plot函数，然后可以使用xspline函数用直线连接这些点。xspline函数专门设计用于绘制曲线，因此也可以用于连接绘图中的点，如下面的示例所示。示例1> plot(rpois(10,5)) > xspline(c(4,3,1),c(7,5,2))输出：示例2> plot(rnorm(10)) > xspline(c(4,3,1),c(0.3,-0.5,-1.5))输出

使用 ggplot2 创建空图的两种最简单方法是使用 geom_blank 函数，以及将 theme_bw 与 geom_blank 一起添加。geom_blank 将创建一个带有白色网格线和灰色背景的空图，另一方面，添加 theme_bw 将创建一个带有灰色网格线和白色背景的空图。示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(151) > x y df df输出      x         y 1  -0.05153895 0.3139643 2   0.76573738 0.1816184 3  -0.14673959 0.8201743 4  -0.11318581 1.6005576 5  -0.39551140 0.6770630 6  0.78227595 0.7446956 7  -1.39747811 0.7004385 8  -1.01883832 1.2728014 ... 阅读更多