要在基础R绘图中显示上标，我们需要在`text`函数内使用`expression`函数。例如，如果我们想在一个空白的基础R绘图中显示X平方，我们可以使用以下代码：`plot(1:10,type="n") text(2,2,expression(X^2))` 例子1 > plot(1:10,type="n") > text(2,2,expression(X^2==4)) 输出： 例子2 > text(5,5,expression(X^5==Center)) 输出： 例子3 > text(9,9,expression(Squared^2)) 输出

R数据框的列值可以通过使用单个方括号轻松提取，但如果我们想提取与模式匹配的列值，则需要在单个方括号内使用`grepl`函数，这将帮助我们匹配数据框列中值的模式。 例子 考虑以下数据框： 在线演示 > set.seed(271) > x1 x2 df1 df1 输出 x1 x2 1 A242 B71 2 A123 B71 3 A242 B81 4 A242 B87 5 A123 B71 6 A321 B71 7 ... 阅读更多

要创建一个球体，我们可以使用`rgl`包的`spheres3d`函数。`rgl`包专门用于创建实时的交互式3D绘图。如果我们想创建一个球体，我们需要为三个轴和球体的半径传递值。我们还可以通过在`spheres3d`函数中引入`color`参数来更改球体的颜色。 例子1 加载`rgl`包并创建一个球体： > library(rgl) > spheres3d(x=1,y=1,z=1,radius=1) 输出： 例子2 > spheres3d(0,0,0,radius=1,color="blue") 输出： 例子3 > spheres3d(0,0,0,radius=1,color="red") 输出

通常，我们会得到用于分析的缺失数据，我们需要用某些东西替换这些缺失值。有时，我们可能希望用其他列中的对应值替换它们，尤其是在两列都描述相似特征的情况下。这种类型的替换可以借助`dplyr`包的`mutate`函数轻松完成，如下面的例子所示。 例子1 考虑以下数据框： 在线演示 > set.seed(214) > x1 x2 df1 df1 输出 x1 x2 1 4 75 2 8 24 3 5 38 4 4 38 5 7 NA 6 6 24 7 10 75 8 4 75 ... 阅读更多

只有当我们为矩阵传递偶数个元素时才能生成矩阵。如果我们想使用`rep`函数生成的向量来创建矩阵，则该向量的长度必须能被2整除。例如，如果我们有一个用`rep`函数创建的向量x，其长度为20，则可以使用`matrix(x, ncol=2)`构造大小为10x2的矩阵M。 例子 1 在线演示 > x M1 M1 输出 [, 1] [, 2] [1, ] 10 10 [2, ] 4 4 [3, ] 7 7 [4, ] 3 3 ... 阅读更多

要更改R中数据框的列名，我们可以使用`setNames`函数。例如，如果我们有一个包含列x的数据框df，并且我们想将其更改为存储在名为x的向量中的值“Ratings”，则可以使用代码`df <- setNames(df, c("Ratings"))`。 x y y 输出 x 1 3 2 8 3 3 4 9 5 5 6 5 7 10 8 2 9 6 10 6 11 3 12 5 13 9 14 1 15 1 16 6 17 2 18 6 19 10 20 6 将y中的x更改为Ratings： 例子 > y y 输出 Ratings 1 3 2 8 3 3 4 9 5 5 6 5 7 10 8 2 9 6 10 6 11 3 12 5 13 9 14 1 15 1 16 6 17 2 18 6 19 10 20 6 让我们看看另一个例子： 例子 在线演示 > S df_Salary df_Salary 输出 S 1 31827 2 24697 3 45790 4 45345 5 22294 6 30749 7 37721 8 33535 9 45941 10 24028 11 48927 12 33818 13 49152 14 43334 15 20294 16 29664 17 23358 18 20475 19 39355 20 40386 将df_Salary中的S更改为Salary： 例子 > df_Salary df_Salary 输出 Salary 1 31827 2 24697 3 45790 4 45345 5 22294 6 30749 7 37721 8 33535 9 45941 10 24028 11 48927 12 33818 13 49152 14 43334 15 20294 16 29664 17 23358 18 20475 19 39355 20 40386

在R中安装包没有限制，但基础R也有一些与之关联的包。因此，无需每次都在R控制台中安装或加载它们。我们可以直接使用任何基础R包函数来执行分析。如果我们想获取这些包的列表，则可以使用如下所示的代码： 例子 > installed.packages(priority="base") 输出 Package LibPath Version Priority base "base" "C:/Program Files/R/R-4.0.2/library" "4.0.2" "base" compiler "compiler" "C:/Program Files/R/R-4.0.2/library" "4.0.2" "base" datasets "datasets" "C:/Program Files/R/R-4.0.2/library" "4.0.2" "base" graphics "graphics" "C:/Program Files/R/R-4.0.2/library" "4.0.2" "base" grDevices "grDevices" "C:/Program ... 阅读更多

有时我们会得到非常混乱的数据，这就是数据分析是一项困难任务的原因。大多数数据科学家都寻找干净的数据，但这几乎是不可能的，因为数据仓库通常只关注数据可用性而不是数据质量。令人头疼的情况之一是在随机位置以随机方式放置不必要的值，$符号也是这种值。我们可以使用`lapply`函数从R数据框中删除它。 例子 考虑以下数据框： 在线演示 > x y df1 df1 输出 x y 1 ... 阅读更多

要找到lm模型（线性回归模型）的置信区间，我们可以使用`confint`函数，无需传递置信水平，因为默认值为95%。这也可以用于glm模型（广义线性模型）。查看下面的例子以了解glm模型的`confint`输出。 例子1 在线演示 > set.seed(3214) > x1 y1 Model1 summary(Model1) 输出 Call: glm(formula = y1 ~ x1, family = "binomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.6360 -1.4156 0.7800 0.8567 0.9946 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.34851 1.17554 0.296 0.767 ... 阅读更多

显然，与任何其他统计分析工具一样，R中轴标签的默认字体不是斜体，但我们可以使用ggplot2使其变为斜体。为此，我们可以使用ggplot2包的`theme`函数，其中我们可以使用`axis.text.x`参数更改轴标签的字体。 例子 考虑以下数据框： 在线演示 > x y df df 输出 x y 1 A 24 2 B 23 3 C 25 4 D 27 加载ggplot2包并创建一个条形图： 例子 > library(ggplot2) > ggplot(df, aes(x, y))+geom_bar(stat="identity") 输出： 创建带有斜体X轴标签的条形图： 例子 > ggplot(df, aes(x, y))+geom_bar(stat="identity")+theme(axis.text.x=element_text(face=c("italic", "italic", "italic", ... 阅读更多