要查找行均值，我们可以使用 rowMeans 函数，但如果数据框中有一些缺失值，则可以使用 na.rm=TRUE 参数，其使用方法与计算列均值时相同。例如，如果我们有一个包含两列 x 和 y 的数据框 df，并且这两列都有一些缺失值，则可以按如下方式计算行均值：rowMeans(df,na.rm=TRUE)。示例请参考以下数据框：实时演示set.seed(1515) x1

箱线图最重要的方面之一是 Y 轴标签，因为这些标签有助于我们理解变量的限制。由于 R 以良好的方式自动生成这些标签，因此我们坚持使用它，但是我们可以使用带有 ylim 的 coord_cartesian 函数来更改它，如下例所示。示例实时演示请参考以下数据框：set.seed(1212) x

要使用中位数替换缺失值，我们可以使用与使用平均值替换缺失值相同的技巧。例如，如果我们有一个包含列 x 和 y 的数据框 df，并且这两列都包含一些缺失值，则可以使用中位数替换缺失值，如下所示：df$x[is.na(df$x)]

有时我们想弄清楚 R 数据框列中的某个位置的值是什么，这有助于我们理解数据收集或数据模拟过程。例如，如果我们有一个包含列 x、y 和 z 的数据框 df，每个列都有 5000 个值，那么我们可以使用 df$x[[253]] 来查找数据框 df 的 x 列中第 253 行的值。示例请参考以下数据框：实时演示set.seed(987) x

要使用 ggplot2 创建累积和的点图，我们需要在 aes 函数中对自变量使用 cumsum 函数进行美学映射，该函数描述了变量的绘制方式。例如，如果我们有一个包含列 x 和 y 的数据框 df，其中 y 是自变量，则可以按如下方式创建累积和的点图：ggplot(df,aes(1:20,y=cumsum(y)))+geom_point()。示例请参考以下数据框：实时演示set.seed(666) x

如果我们有两个大小相同的列表，那么我们可以使用这些列表创建一个数据框，这可以使用 expand.grid 函数轻松完成。expand.grid 函数根据提供的列表、向量或因子的所有组合创建数据框。例如，如果我们定义了两个列表 List1 和 List2，则可以使用代码 expand.grid(List1,List2) 创建数据框。示例实时演示请参考以下列表：List1

在数学中，当两个向量相乘时，输出是一个标量，它是值乘积之和。例如，如果我们有两个向量 x 和 y，每个向量都包含 1 和 2，则这两个向量的乘积将为 5。在 R 中，我们可以使用 t(x)%*%y 来实现。示例 1实时演示x1

众所周知，可以使用 R 中的 sample 函数创建随机样本。如果我们只想创建值为 0 和 1 的随机样本，则有三种不同的方法可以将其传递到 sample 函数中：创建 0 和 1 的向量使用 0:1直接在函数中使用 c(1,2)。此外，我们可以根据需要将 replace 参数设置为 TRUE 或 FALSE。示例实时演示x1

要查找列表元素的平均值，我们需要取消列表元素。例如，如果我们有一个名为 List 的列表，其中包含三个大小相等或不同的元素，例如 element1、element2 和 element3，则可以使用 mean(unlist(List)) 查找所有列表元素的平均值。示例 1List1

在数据分析中，填充空格并非易事，尤其是在向量包含数值或整数值的情况下。假设我们有一个包含 1、, 2、3、4、5 的向量 x，并且我们想在第一个值之后用 1 代替空格，那么可以使用 cummax 函数和 seq_along 函数，如下所示：x[cummax(seq_along(x)*(x!=""))]。示例 1实时演示x1