在数据分析中，我们需要非常谨慎地对待重复值，因为它们可能是为了人为地制造数据偏差而输入的，这个值也可能是零。当我们遇到缺失数据并且数据收集者用零替换缺失值时，就会发生这种情况，这是一种错误的做法。为了在 R 数据框中查找每行的零的频率，我们可以使用 rowSums 函数查找零值，语法如下：rowSums(“data_frame_name”==0)考虑以下数据框：示例 实时演示set.seed(189) x1

如果 R 数据框中某一列有许多唯一元素或重复元素，并使用该列创建图形（在 X 轴或 Y 轴上），则 R 会自动选择轴标签，这可能不会在绘图中显示该列的所有唯一值。因此，我们可以根据需要使用 scale_x_continuous 函数或 scale_y_continuous 函数以及标签来显示列值。考虑以下数据框：示例 实时演示x

R 中的包可能有多个作者，如果我们在研究、书籍、课程或任何其他类型的出版物中使用他们的包，我们可能希望使用他们的姓名。因此，需要找出为特定包做出贡献的所有作者，这可以通过使用 citation 函数以及包名称来完成，如下例所示。示例citation("ggplot2")在出版物中引用 ggplot2 时，请使用：H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.LaTeX 用户的 BibTeX 条目为@Book{,    author = {Hadley Wickham}, ... 阅读更多

查找列的方差是数据分析中的一项常见任务，但数据通常以宽格式而不是长格式提供，因此，案例垂直表示，变量水平对齐，并且此数据可能以矩阵或任何其他形式提供。因此，可以使用 apply 函数轻松找到方差。示例 实时演示M1

如果我们想在散点图中创建回归线，则可以使用 lines 函数与线性模型函数 lm 一起使用，但如果我们想对自变量的特定范围执行此操作，则需要定义此范围并将其传递到 lines 函数中。查看以下线性回归模型示例，该模型考虑了用于预测的自变量范围。考虑以下向量：示例strsplit(x6,"[*]")输出定义 x 的范围：Range_of_x

当我们处理文本数据时，很难使其干净，并且此类数据最基本的问题之一是值用一些唯一字符（如特殊字符）分隔。为此，我们可以使用 strsplit 函数，它可以轻松地在文本值之间进行分离。查看以下示例以了解如何操作。示例 实时演示x1

我们可以使用 str_detect 函数来检查单个字符串或字符串向量是小写还是大写。除了 str_detect 函数之外，我们还需要使用 upper 或 lower 来检查字符串是小写还是大写，输出将以 TRUE 或 FALSE 的形式返回，如果字符串是小写并且我们将 lower 与 str_detect 函数一起传递，则输出将为 TRUE，反之亦然。示例 实时演示x1

要查找向量元素的排名，我们可以直接使用 rank 函数，但这会导致从最小到最大的排名。例如，如果我们有一个包含值 1、2、3 的向量 x，按此顺序排列，则 rank 函数将返回 1 2 3。但是，如果我们想要获得从大到小的排名，则它将是 3 2 1，并且可以在 R 中通过 rank(-x) 完成。示例 实时演示x1

通常，我们获得的数据包含小写列名，或者只有第一个字母是大写。如果我们想将这些列名转换为所有大写字母或大写，则可以使用 toupper 函数对列名进行操作。这可以通过使用以下语法来完成：语法names(“data_frame_name”)

要创建简单的逻辑回归模型，我们需要使用 glm 函数，其中 family = binomial，因为简单逻辑回归模型或二项式逻辑回归模型中的因变量有两个类别，如果有多于两个类别，则该模型称为多项式逻辑回归模型。如果我们想从简单的逻辑回归模型中提取斜率和截距的优势比，则需要使用 exp 函数以及模型对象，如下例所示。示例 实时演示set.seed(999) x1