要删除列名中的公共后缀，可以使用 gsub 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其列定义为 x1df、x2df、x3df 和 x4df，那么我们可以使用以下命令从所有列名中删除 df：colnames(df) x1Data x2Data x3Data df1 df1Outputx1Data x2Data x3Data 1 29.26500 26.64124 2.598983 2 21.82170 23.41442 4.134393 3 22.71918 25.21586 4.442823 4 19.88633 25.23487 3.338448 5 20.48989 23.33683 3.829757 6 29.07910 25.54084 3.519393 7 24.28573 23.67258 4.667397 8 27.99849 22.97148 4.100405 9 23.48148 25.36574 2.618030 10 26.39401 23.80191 4.235092 11 29.39867 24.36261 2.782559 12 30.11137 ... 阅读更多

如果 R 数据框的向量或列中存在 NA 值，则 sd 命令计算标准差的结果将为 NA。要解决此问题，我们需要像处理不包含缺失值的向量一样使用 na.rm=TRUE。例如，如果我们有一个名为 x 的数据框 df 列，其中包含缺失值，则 x 的标准差可以计算为 sd(df$x)。示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(3521) > x df1 df1Outputx 1 NA 2 5.107864 3 4.797851 4 5.184345 5 4.680958 6 5.245151 7 5.760667 ... 阅读更多

使用 ggplot2 创建的图中，图例的默认位置是右侧，但我们可以使用 theme 函数（它具有 legend.position 参数和 legend.justification 参数）来更改位置。要将图例设置在右上角，我们可以使用 legend.position="top" 和 legend.justification="right"。示例考虑以下数据框：考虑以下数据框：在线演示> x freq df dfOutputx freq 1 Mango 212 2 Guava 220 3 Pomegranate 218加载 ggplot2 包并创建带有图例的条形图：> library(ggplot2) > ggplot(df, aes(x, freq, fill=x))+geom_bar(stat="identity")输出：创建带有图例的条形图，图例位于图表右上角：示例> ggplot(df, aes(x, freq, fill=x))+geom_bar(stat="identity")+theme(legend.position="top", legend.justification="right")输出：阅读更多

美观是图表最重要的方面之一，因此我们应该尝试在绘图中使用尽可能好的美学属性。在条形图中，我们可以通过多种方式表示条形的中心，其中一种方法是在条形顶部边缘的中心使用点。我们可以使用 geom_point 函数定义颜色参数，以便在使用 ggplot2 创建的条形图中，在条形顶部边缘的中心放置点。示例考虑以下数据框：> freq df dfOutputx freq 1 Mango 212 2 Guava 220 3 ... 阅读更多

通常，累积和是针对单个变量计算的，在某些情况下基于单个分类变量，很少有情况我们需要对两个分类变量进行计算。如果我们想对两个分类变量进行计算，那么我们需要将数据框转换为 data.table 对象，并使用 cumsum 函数定义包含累积和的列。示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(1361) > Factor1 Factor2 Response df1 df1OutputFactor1 Factor2 Response 1 A T2 9 2 B T1 8 3 B T1 2 4 A T2 3 5 B ... 阅读更多

要创建一个小写字母向量，我们可以使用单词 letters；对于大写字母，在 R 中使用单词 LETTERS。如果我们想创建一个包含两种类型字母的向量，那么可以使用 c 函数组合这两个单词；如果想创建一个包含小写字母和大写字母随机采样值的向量，则可以使用 sample 函数。示例在线演示> x1 x1Output[1] "A" "B" "C" "D" "a" "b" "c" "d"示例在线演示> x2 x2Output[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S" ... 阅读更多

可以使用 R 中的 replicate 函数重复随机样本。例如，如果我们有一个包含 1、2、3、4、5 的向量，并且我们想重复此随机样本五次，则可以使用 replicate(5, x)，输出将是以下形式的矩阵：[，1] [，2] [，3] [，4] [，5] [1，] 1 1 1 1 1 [2，] 2 2 2 2 2 [3，] 3 3 3 3 3 [4，] 4 4 4 4 4 [5，] 5 5 5 5 5示例 1在线演示> x1 x1Output[1] ... 阅读更多

要查找数值向量的最小值，我们可以直接使用 min 函数，但如果值是用双引号读取的，则 min 函数不起作用。在这种情况下，我们将不得不使用 as.numeric 和向量名称，以便在查找最小值之前将其转换为数值形式。例如，如果我们有一个包含 1、2、3 和 4 的字符向量，则最小值可以计算为 min(as.numeric(x))。示例 1 在线演示 x1

在掌握数据框后，人们通常会转向 data.table 对象，因为与数据框相比，使用 data.table 对象更容易。我们还需要创建 data.table 对象的子集，这可以通过方括号轻松完成。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，其中包含 10 列，并且我们想创建一个包含 1 到 8 列的子集，则可以使用 DT[,−c(9,10),with=FALSE] 来创建该子集。示例 library(data.table) x1

要组合两个因子向量，我们可以提取两个向量的唯一水平，然后组合这些水平。这可以使用 unique 函数完成。此外，我们可以将原始向量的水平设置为水平的组合，这样，我们可以用缺失的水平完成两个向量。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1 x1