要理解有序因子和无序因子的区别，最好通过使用 ordered 参数（TRUE 和 FALSE 选项）创建因子向量来理解它们。例如，如果我们有一个向量 x，那么它可以是有序的或无序的，如 factor(x,ordered=TRUE) 和 factor(x,ordered=FALSE)。示例 1 实时演示 示例 1

要组合向量数组，我们可以使用 rbind 函数。例如，如果我们有多个大小相同或大小不同的向量（例如 x、y、z），但元素总数为偶数，那么我们可以使用 rbind(x,y,z) 来组合这些向量。查看示例以了解其工作原理。示例 1 实时演示 示例 1

要将因子水平转换为字符，我们可以通过访问包含因子值的 DataFrame 的列来使用 as.character 函数。例如，如果我们有一个包含名为 Gender 的因子列的 DataFrame df，那么该列可以转换为字符列，如 as.character(df$Gender)。示例 实时演示 考虑以下 DataFrame - set.seed(121) x1

箱线图可以通过在基础 R 中使用 boxplot 函数创建，但 Y 轴标签是根据我们通过函数传递的向量生成的。如果我们想要删除坐标轴标签，则可以使用 axes = FALSE 参数。例如，如果我们有一个向量 x，那么可以通过使用 boxplot(x,axes=FALSE) 创建 x 的没有坐标轴标签的箱线图。示例 实时演示 考虑以下向量 x 并创建箱线图 - set.seed(777) x

t 检验用于查找相关系数的 p 值，并根据该值确定两个变量之间是否存在统计学意义上的关系。在 R 中，我们可以使用函数 cor.test 执行此检验。例如，如果我们有两个向量 x 和 y，那么我们可以使用 cor.test(x,y) 查找 p 值。示例 1 实时演示 set.seed(444) x1

在基础 R 中，我们使用 boxplot 函数创建箱线图，但如果我们有分类向量和相应的数值向量，则可以轻松创建箱线图。为此，我们应该将这些向量保存在 DataFrame 中，并使用 $ 运算符和 las = 2 参数来创建箱线图，如下面的示例所示。示例 考虑以下向量：国家 费率

在 R 中，对于幂的计算，我们可以简单地使用幂运算符 ^，这在生成幂序列时也会使用。例如，如果我们想要生成 2 从 1 到 5 的幂序列，那么我们可以使用代码 2^(1:5)，这将得到 2 4 8 16 32。示例 实时演示 2^(0:2) 输出 [1] 1 2 4 示例 实时演示 2^(0:10) 输出 [1] 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 示例 实时演示 2^(0:50) 输出 [1] 1.000000e+00 2.000000e+00 4.000000e+00 8.000000e+00 1.600000e+01 [6] 3.200000e+01 6.400000e+01 1.280000e+02 2.560000e+02 5.120000e+02 [11] 1.024000e+03 2.048000e+03 4.096000e+03 8.192000e+03 1.638400e+04 [16] 3.276800e+04 6.553600e+04 1.310720e+05 2.621440e+05 5.242880e+05 [21] ... 阅读更多

要将 R DataFrame 的列从整数转换为数值，我们可以使用 lapply() 函数。例如，如果我们有一个包含所有整数列的 DataFrame df，那么我们可以使用代码 lapply(df,as.numeric) 将所有列的数据类型转换为数值数据类型。示例 1 考虑以下 DataFrame - 实时演示 set.seed(871) x1

点图可以通过使用 geom_point 函数创建，如果我们想要为单个向量创建点图，那么我们应该在 aes 函数内部的两个位置都传递该向量。此外，默认情况下，点是完整的黑色圆圈，如果我们想要将点更改为空点，则可以使用 shape 参数。示例 考虑以下 DataFrame - 实时演示 set.seed(171) x

可以通过多种方式生成随机样本，例如使用离散和连续分布、使用整数向量、使用数值向量、使用字符向量和/或因子向量，以及使用数据集的列。如果我们具有本质上是连续的样本，则值很可能包含小数点后许多值，我们可以使用 round 函数将这些值限制为 4 位或使用任何其他限制。示例 实时演示 x1