一个R数据框可能包含非常多的行，如果某些行对我们的数据分析没有帮助，我们可能希望去除它们。因此，我们可以在开始分析过程之前删除这些行。我们可以说，删除某些行是数据清洗的一部分，显然数据清洗有助于我们为分析创建一个流畅的数据集。在R中，我们可以简单地使用head函数来删除R数据框的最后几行，我们也可以将它们存储为新的数据……阅读更多

对R数据框的列进行排序并不困难，但有时我们希望以相反的顺序对它们进行排序，例如，我们可能希望将某些列按升序排序，而某些列按降序排序。排序目的的这种变化使其变得有点复杂。因此，我们可以使用否定运算符与sort函数一起使用，对我们希望按降序排序的列进行排序。示例考虑以下数据框 - 实时演示set.seed(111) x1

当我们使用plot函数创建绘图时，绘图的标题在使用main参数时会出现在绘图的顶部。如果我们使用title函数来创建绘图的标题，那么我们可以通过多种不同的方式调整其位置，例如绘图的下边界和上边界之间的任何位置。示例x

重新缩放连续变量意味着我们想用某些属性对其进行标准化，如果我们使用0到1作为范围，则表示该属性。大多数情况下，重新缩放背后的目标是我们希望消除所考虑变量的测量单位的影响。为了重新缩放范围变为0到1，我们可以使用scales包的rescale函数。示例加载scales包 - 示例library(scales) x1

当然，编写轴标题有助于查看者更好地理解绘图，因为它们为绘图添加了更多信息。通常，轴标题具有简单的字体，但我们可以将部分或全部标题更改为斜体以吸引查看者的注意。当我们想要通过使其与众不同来突出标题时，这是需要的。在ggplot2中，我们可以使用expression来实现这一点。示例考虑以下数据框 - set.seed(1) x

我们使用head函数查看R数据框中的一些顶部值，但它显示的是整个数据框的顶部值，而没有考虑因子列的分组。因此，如果我们在特定组中有很多值，那么单独使用head函数似乎没有帮助，我们必须使用某些东西来提取每个组的顶部值。这可以通过使用带有单方括号的by函数和head函数来实现。示例data(iris) str(iris) 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 ... 阅读更多

通常，我们需要对数据框进行子集选择，有时这种子集选择是基于字符串的。如果我们有一个字符列或一个因子列，那么我们可能有它的值作为字符串，我们可以通过删除包含值或部分值的行来对整个数据框进行子集选择，例如，我们可以去除Species列中包含set或setosa单词的所有行。示例考虑以下数据框 - 字符串

有时我们想创建一个矩阵的列名和行名的因子列，以便我们可以在分析中使用它们。当我们想了解因子变量对响应的影响，而因子变量在矩阵中记录为列名和行名时，这是必需的。为此，我们可以将矩阵转换为表格，然后将获得的表格转换为数据框。示例考虑以下矩阵 - M1

当我们使用ggplot2创建带有图例的绘图时，图例值会被一个方框覆盖，这会影响绘图的流畅性。可以删除这些围绕图例值的方框，使完整的图表对查看者更具吸引力，这可以通过theme函数来实现，方法是将legend.key元素设置为空白。示例考虑以下数据框 - set.seed(1) x

散点图上的点标记有助于我们识别观测值对。例如，如果我们正在绘制人的体重和身高，那么我们可以用人的名字标记它，因此，我们将能够理解哪对点属于哪个人。这可以通过在使用plot函数创建散点图后使用text函数来实现。示例x