要在使用 ggplot2 的直方图中显示均值，我们可以使用 geom_vline 函数，我们需要将 x 截距值定义为要为其创建直方图的列的均值。此外，我们还可以使用 geom_vline 函数内的 size 参数来更改直方图中均值线的粗细。考虑以下数据框 -x

默认情况下，条形之间的间距相等，与图中条形的数量无关。如果我们想要条形之间有不同的间距，则需要在 barplot 函数内使用 space 参数，但第一个值不会产生影响，因为第一个间距是 Y 轴和第一个条形之间的固定间距。例如，如果我们有一个包含三个值的向量 x，那么可以通过使用以下命令创建条形之间间距不同的条形图：barplot(x,space=c(0.5,0.1,0.5))示例 在线演示x

残差是实际值和预测值之间的差值，预测值是线性模型根据实际值预测的值。要从线性模型中提取残差和预测值，我们需要使用带有模型对象的 resid 和 predict 函数。考虑以下数据框 -示例 在线演示x1

qq 图是分位数图，有助于了解提供的數據是否来自指定的分布，大多数情况下用于检查数据是否服从正态分布。如果我们想创建带有置信区间的 qq 图，则可以使用 car 包的 qqPlot 函数，如下例所示。考虑以下数据框 -示例 在线演示x

如果我们在 R 数据框的多个列中散布着值，则需要将它们组合并创建一个单列，此组合过程称为连接。值的散布大多发生在数据格式不佳无法加载到 R 中时。因此，为了解决这个问题，我们需要使用 apply 函数。考虑以下数据框 -示例 在线演示x1

大多数情况下，日期数据仅以日期格式提供，并且没有关于年份季度的信息。当我们想要比较季度或进行一些时间序列分析时，需要年份的季度。日期到季度和年份的转换可以使用 zoo 包中的 as.yearqtr 函数完成，如下例所示。示例library(zoo) as.yearqtr("2021-01-19", format="%Y-%m-%d")输出[1] "2021 Q1"as.yearqtr("2021-04-19", format="%Y-%m-%d")[1] "2021 Q2"as.yearqtr(c("2021-04-19", "2020-05-24", "2020-11-09"), format="%Y-%m-%d")[1] "2021 Q2" "2020 Q2" "2020 Q4" 示例 在线演示x1阅读更多

默认情况下，向量元素在 R 环境中水平打印，假设向量 x 有五个值，则它们将打印为 1, 2, 3, 4, 5。如果我们想垂直打印它们，则输出将为 -1 2 3 4 5这些值的垂直打印可以通过使用以下命令完成：cat(paste(x),sep="")示例 在线演示x1

从原点开始的回归线意味着回归模型中省略了模型的截距。要绘制从原点开始的回归线，我们可以在 ggplot2 包的 geom_smooth 函数中使用公式减去 1。考虑以下数据框 -示例 在线演示x

要从 R 数据框中提取仅包含因子列的列名，我们可以使用 names 函数，并通过使用 as.factor 选择仅包含因子列的过滤器。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些因子列，则可以通过使用 names(Filter(is.factor,df)) 来提取这些因子列的名称。考虑以下数据框 -示例 在线演示x1

要在图的线段中显示一条线，我们可以使用 ggplot2 包的 geom_segment 函数，我们需要为两个轴传递初始值和结束值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含 x 和 y，则可以通过使用以下命令创建带有线段的散点图：ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+ geom_segment(aes(x=xstart,xend=xlast,y=ystart,yend=ylast))考虑以下数据框 -示例 在线演示x