分箱频率表是表示特定变量中某个值范围的频率的表格，在 R 中我们通常将这些变量存储在向量或 R 数据框的一列中。如果我们想要创建一个分箱频率表，可以使用 table 函数结合 cut 和 breaks 函数。示例 1 实时演示> x1 x1输出[1] 3 4 3 4 3 3 2 5 2 2 4 4 5 4 5 2 5 2 3 2 4 4 3 3 5 2 2 2 2 3 2 4 3 3 3 5 4 [38] 4 ... 阅读更多

通常，直方图是以垂直形式显示的图形，它可以帮助我们分析变量的分布，主要是了解分布是否为正态分布。水平直方图也可以使用 ggplot2 包的 coord_flip 函数创建。查看下面的示例以了解其工作原理。示例考虑以下数据框。实时演示> x df head(df, 20)输出x 1 3.509446 2 5.075813 3 5.242884 4 5.236765 5 5.775746 6 5.331167 7 5.250956 8 5.925262 9 6.102322 10 4.045241 11 4.117635 12 4.137581 13 4.758140 14 5.311225 15 4.354592 16 4.021351 17 5.330966 ... 阅读更多

要在基本 R 图中写入文本，首先我们应该使用 type="n" 创建一个空白图表，如果我们只想绘制文本，则应在 text 函数的帮助下引入文本。现在，如果我们想要旋转文本值，则可以使用 srt 参数。例如，如果我们想要将文本旋转 45 度，则可以使用 srt = -45。示例 1 实时演示> plot(1:10, type="n") > text(x=5, y=5, "Text inside plot")输出示例 2 实时演示> plot(1:10, type="n") > text(x=5, y=5, "Text inside plot", srt=-20)输出示例 3 实时演示> plot(1:10, type="n") > text(x=5, y=5, "Text inside plot", ... 阅读更多

在使用 ggplot2 创建的图中，轴值会生成带有刻度标记，例如表示 X 轴标签从 1 到 10，Y 轴标签从 10 到 1，但我们可以使用 theme 函数去除这些刻度标记。如果我们想要创建一个没有刻度的图，我们只需要将以下代码添加到绘图代码中。theme(axis.ticks.x=element_blank(), axis.ticks.y=element_blank())示例考虑以下数据框。实时演示> set.seed(321) > x y df df输出x y 1 1.0426226 6.238295 2 0.9821990 4.855467 3 0.9930504 6.334253 4 0.9970088 3.552478 5 0.9969010 3.976679 6 1.0067046 5.128251 7 1.0181710 1.853243 ... 阅读更多

data.table 对象几乎与数据框相同。要组合 data.table 对象的两列，我们可以使用 paste0 函数。例如，如果我们有一个名为 DT 的数据框，其中包含两列，分别命名为 x 和 y，那么我们可以使用以下命令将它们组合起来。DT[, xy:=paste0(x, y)]示例加载 data.table 包。> library(data.table)考虑以下 data.table 对象。示例> x y dt1 dt1输出x y 1: 1 a 2: 2 b 3: 3 c 4: 4 d 5: 5 e 6: 6 f 7: 7 g 8: 8 h 9: 9 i 10: 10 j 11: 11 k 12: ... 阅读更多

要创建 R 中的箭头，我们可以使用 plot 函数和 arrows 函数。我们只需要了解应该传递到 arrows 函数中的所有坐标值。例如，如果我们有两个包含从 1 到 10 的值的向量，则可以使用 arrows 函数创建箭头，例如 arrows(1,1,10,10)。示例实时演示> x y plot(x,y)输出示例> arrows(1,1,10,10)输出

要检查列值是否小于或大于某个值，我们可以使用 with 函数，输出将是一个逻辑向量，表示当条件满足时为 TRUE，当条件不满足时为 FALSE。例如，如果我们有一个 R 数据框 df 的列，例如 x，并且我们想要检查 x 中的任何值是否大于 10，则可以使用 with(df, df$x>10) 来完成。示例考虑以下数据框：实时演示> set.seed(1002) > x1 y1 z1 df1 df1输出x1 y1 ... 阅读更多

data.table 对象类似于数据框对象，但有一些事情可以专门应用于 data.table，因为 data.table 包函数仅为 data.table 对象定义。如果我们想要将 data.table 行提取为向量，则可以使用 as.vector 函数以及 as.matrix，以便 as.vector 可以正确读取行。加载 data.table 包：> library(data.table)考虑以下向量并创建一个 data.table 对象：示例> x1 x2 x3 x4 x5 DT1 DT1输出x1 x2 x3 x4 x5 1: B C C D E 2: B C D B E 3: B C ... 阅读更多

树状图显示了对象之间的层次关系，它是通过使用层次聚类创建的。在基本 R 中，我们可以使用 hclust 函数创建聚类，并使用 plot 函数创建树状图。例如，如果我们想要为 mtcars 数据创建树状图，则可以按如下所示进行：> hc=hclust(dist(mtcars)) > plot(hc)示例 1 实时演示> head(mtcars)输出mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 ... 阅读更多

要在 R 数据框中创建行和列的乘积列，我们可以使用 rowSums 函数以及星号 (*) 用于 transform 函数内列值的乘积。例如，如果我们有一个包含 x、y、z 的数据框 df，则行和列的乘积列可以创建为：transform(df, RowSums=rowSums(df), RowProducts=x*y*z)示例考虑以下数据框：实时演示> set.seed(3251) > x1 y1 z1 a1 b1 df1 df1输出x1 y1 z1 a1 b1 1 2 4 10 10 5 2 0 9 5 5 8 3 4 7 6 12 9 ... 阅读更多