假设我们有一个包含 5 列的数据框 df1 和另一个仅包含 1 列的数据框 df2，但两个数据框中的列的数据类型相同。现在，我们可能希望通过创建与第一个数据框中列数相同的新列来从第一个数据框行的末尾开始添加第二个数据框的列。研究人员可能需要这样做来了解外部变量对分析结果的影响，还可以借助 ... 阅读更多

随机抽样几乎被每位研究员、分析师、财务分析师、数据科学家甚至决策者使用，如果我们认为几乎每个人一生中至少使用过一次，那么这并不令人惊讶。因为即使我们对此一无所知，也总是在我们的生活中以这种或那样的方式使用它。为了随机抽样或创建从 1 开始的指定值的随机值，我们只需在 R 中使用示例函数。查看以下示例以了解此函数如何用于有放回地抽样。示例 在线演示 sample(100) 输出 [1] 17 76 ... 阅读更多

data.table 对象与 R 中的数据框非常相似，因此，将 data.table 对象转换为矩阵并不是一项困难的工作。我们只需要使用 as.matrix 函数，并将 data.table 对象存储到一个新的对象中（该对象将属于矩阵），否则 R 将无法将 data.object 转换为矩阵。例如，如果我们有一个 data.table 对象 DT，那么要将其转换为矩阵，我们应该使用以下示例代码 − DT_matrix

如果我们在数据框中缺少值/NA，并在不排除这些缺失值的情况下使用 ggplot2 创建了一个柱状图，那么我们就会收到“已删除包含缺失值的 X 行”警告，其中的 X 将是我们数据框列中包含 NA 值的行数。但柱状图将是正确的，因为它将通过排除 NA 值计算。为了避免此错误，我们只需要传递不包含 NA 值的数据框列的子集，如下面的示例所示。考虑以下数据框，其中 y 列有一些 NA 值 ... 阅读更多

借助马赛克图可以轻松可视化分类变量。在马赛克图中，我们可能有一个或多个分类变量，并且图表是根据变量中每个类别的频率创建的。要在基础 R 中创建马赛克图，我们可以使用 mosaicplot 函数。频率较高的类别以较大的盒子显示，频率较低的类别则以较小的盒子显示。考虑以下数据框 − 示例 在线演示 x1

要在基础 R 中使用 plot 函数创建折线图，我们需要使用 type =“l”，以便 R 理解该图需要一条线而不是一些点。如果我们想要增加该线的宽度，那么可以使用 lwd 参数。lwd = 0 是宽度的默认值。考虑以下向量并创建折线图 − 示例 x

使用 ggplot2 包创建的默认图形显示了根据数据框或矢量的列的起始值和结束值，但我们可能希望以与纸张形式的图形相同的方式对其进行可视化，该图形显示了所有四个象限。这可以通过在 ggplot2 包的 ggplot 函数中使用 xlim、ylim、geom_hline 和 geom_vline 函数来完成。考虑下面的数据框 - 示例和现场演示

子集化可能在很多种不同的方式中都需要，我们可以说子集化的方式有无数种，因为它取决于更大或更小的分析的目的。其中一种方式是根据矩阵的某个值对矩阵进行子集化。在 R 中，我们可以轻松地使用子集函数来实现这一点，如下面的示例所示。示例和现场演示M3）输出和 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 4 14 24 34 44 54 64 74 84 94 [2,] 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 [3,] 6 16 26 36 46 56 66 76 86 96 [4,] 7 17 27 37 47 57 67 77 87 97 [5,] 8 18 28 38 48 58 68 78 88 98 [6,] 9 19 29 39 49 59 69 79 89 99 [7,] 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100示例subset(M,M[,1]75)输出[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 6 16 26 36 46 56 66 76 86 96 [2,] 7 17 27 37 47 57 67 77 87 97 [3,] 8 18 28 38 48 58 68 78 88 98 [4,] 9 19 29 39 49 59 69 79 89 99 [5,] 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100示例subset(M,M[,9]>81)输出[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 2 12 22 32 42 52 62 72 82 92 [2,] 3 13 23 33 43 53 63 73 83 93 [3,] 4 14 24 34 44 54 64 74 84 94 [4,] 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 [5,] 6 16 26 36 46 56 66 76 86 96 [6,] 7 17 27 37 47 57 67 77 87 97 [7,] 8 18 28 38 48 58 68 78 88 98 [8,] 9 19 29 39 49 59 69 79 89 99 [9,] 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100示例subset(M,M[,9]

默认情况下，绘图窗口中的绘图区域是固定的，我们可以创建一个扩展宽度的线性图，以便图表覆盖从左下角到右上角的绘图区域。这可以通过使用 lwd 参数来使用非常宽的折线图线宽来完成。考虑下面的矢量并创建一个非常宽的折线图以覆盖绘图区域 - 示例 x

矩阵中的反对角元素是从右上角到右下角形成直线的元素。例如，如果我们有一个如以下所示的矩阵 - 1 2 3 4 5 6 7 8 9，那么对角元素将是 1、5、9，反对角元素将是 3、5、7。要找到这些反对角元素的总和，我们可以使用 apply 函数。示例  现场演示 M1