处理缺失值是数据分析中最关键的任务之一。如果我们有大量数据，最好删除包含缺失值的行。为了删除此类行，我们可以使用 complete.cases 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些缺失值，那么我们可以使用以下命令删除包含缺失值的行：df[complete.cases(df),]示例 1以下代码段创建一个示例数据框：x1

要在基础 R 图表中用下划线突出显示值，我们可以在 text 函数中使用 underline 函数。text 函数将用于定义我们需要在图表中加下划线的的值，而 underline 函数只会对该部分加下划线。查看以下示例以了解其工作原理。示例要在基础 R 图表中用下划线突出显示值，请使用以下代码：plot(1:5)输出如果您执行上述代码，它将生成以下输出：要在基础 R 图表中用下划线突出显示值，请将以下代码添加到上述代码中：plot(1:5) text(4, ... 阅读更多

要在 data.table 对象的每一列中找到最后一个非缺失值，我们可以将 lapply 函数与 tail 函数一起用于 NA 值。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，那么我们可以通过使用以下命令查找 DT 每列中的最后一个非缺失值：DT[,lapply(.SD,function(x) tail(x[!is.na(x)],1))]示例 1以下代码段创建一个 data.table 对象：library(data.table) x1

要查找相关系数大于特定值的列组合，我们首先需要创建相关矩阵，然后在 reshape2 包的帮助下使用 melt 函数熔化相关性。之后，将根据相关系数的值获取输出的子集。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1以下代码段创建一个示例数据框：x1

有时数值被读取为字符串，因此使用该向量创建矩阵并不直接。为了将文本向量转换为矩阵，我们需要使用 scan 函数并指定适当的行数或列数，如下面的示例所示。示例 1考虑以下给定的向量 x1：x1

如果我们想为两个向量或相同或不同数据框的两个列创建并排条形图，那么我们首先需要使用 cbind 函数组合这些向量或列，如下所示。之后，barplot 函数将应用于组合数据，并且 beside 参数将设置为 TRUE。查看以下示例以了解其工作原理。示例要在基础 R 中创建并排条形图，请使用以下代码：x

要在基础 R 条形图中更改条形的颜色，我们可以在 barplot 函数内使用 col 参数。例如，如果我们有一个名为 V 的向量，我们想要为其创建条形图，那么我们可以使用以下命令获得蓝色条形：barplot(V,col="blue")查看以下示例以了解如何执行此操作。示例要在基础 R 条形图中更改条形的颜色，请使用以下代码：x

要创建交替递增序列，我们可以借助 R 语言中的逻辑常量，即 TRUE 和 FALSE。在创建向量时，第一个值将设置为 FALSE，第二个值将设置为 TRUE，因此，生成的向量将始终具有交替递增序列。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1要在 R 中创建交替递增序列，请使用以下代码：x1

要查找 R 数据框中每行的 n 个四分位数，我们可以将 apply 函数与 quantile 函数一起使用。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含 100 行，并且我们想要查找每行的两个四分位数，例如第一和第三，那么我们可以使用以下命令：apply(df,1,quantile,c(0.25,0.75))示例 1以下代码段创建一个示例数据框：x1

当我们在数值列和字符列上使用 apply 函数时，该函数的输出将返回所有 NA，因此要解决此问题，我们可以使用 lapply 函数。lapply 函数将独立考虑每一列，因此算术运算将分别执行。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1以下代码段创建一个示例数据框：x1