使用 match 函数可以轻松找到在两个向量中都存在的多个值的位置。match 函数将匹配第一个和第二个向量中的值，然后返回这些公共值在第二个向量中的索引或位置。示例　在线演示set.seed(145) x1

我们可以使用许多刻度在 R 中绘制数值，其中包括对数刻度。此外，还可以使用对数刻度在两个轴上绘制值。在基础 R 中，最好的方法是使用十进制表示法定义轴值，如下面的示例中所示，其中对数定义明确。考虑以下向量 - 示例　在线演示set.seed(555) x

在数据分析中，我们经常遇到不合适的数据，因此数据分析变得困难。不合适数据的一个例子是用不同的值读取缺失值，并将它们命名为“缺失”或“不可用”。这可以通过使用以下语法来完成 - 语法levels(“data_frame_name”$”Column_name”)[levels(“data_frame_name”$”Column_name”=="Missing"]

在 R 编程中，具有字符串值的列大多可以由字符数据类型或因子数据类型表示。例如，如果我们有一个名为 Group 的列，具有四个唯一值 A、B、C 和 D，那么它可以是具有四个级别的字符或因子。如果我们想要获取这些列的子集，可以使用 subset 函数。查看下面的示例。考虑以下数据框 - 示例set.seed(888) Grp

有时我们在编程控制台中编写代码，突然需要使用编程控制台上面用过的内容，如果忘记了，回忆起来就有点含糊不清了。在这种情况下，我们可能需要检查某些内容是否存在，而这些内容可能在 R 编程中是一个数据框。为此，我们可以使用以下语法 - 语法exists("data_frame_name")&&is.data.frame(get("data_frame_name "))考虑以下数据框 - 示例　在线演示set.seed(101) x1

矩阵的秩定义为行或列中线性无关向量的最大数量。如果我们有一个维数为 R x C 的矩阵，具有 R 行和 C 列，并且如果 R 小于 C，则矩阵的秩将为 R。要在 R 中找到矩阵的秩，我们可以在 Matrix 包中使用 rankMatrix 函数。加载 Matrix 包 - library(Matrix)示例　在线演示M1

如果我们有多个向量，则可以使用 rowSums 函数找到对应元素的总和，并且可以使用 cbind 组合向量，以便 R 可以轻松读取对应元素。但是，如果在一个或多个向量中存在 NA 值，那么我们还需要添加 na.rm=TRUE 参数。示例　在线演示set.seed(100) x1

当我们使用内置或导入的数据集创建样本时，所选行的编号与原始数据集中的编号相同，因此编号变得无序。为了将这个无序编号更改为一个序列（例如从一开始到样本中总行数），我们可以使用 1:nrow(“sample_object_name”)。考虑以下数据框 - 示例　在线演示set.seed(999) x

使用 ggplot2 创建的两个绘图可以使用 gridExtra 包以垂直方式排列，我们只需要使用 grid.arrange 函数即可。例如，如果我们有两个使用 ggplot2 创建并保存在对象 p1 和 p2 中的绘图，则可以将它们垂直排列为 grid.arrange(p1,p2)。考虑以下数据框 - 示例set.seed(151) x

如果我们只有少量行，我们可能希望为行创建条形图，而不是使用列作为类别。这可以通过使用 barplot 函数来完成，但我们需要将数据框转换为矩阵并进行转置。例如，如果我们有一个具有 4 行和 4 列的数据框 data_frame，则可以使用 barplot(t(as.matrix(data_frame)),beside=TRUE) 创建以行为类别的条形图。考虑以下数据框 - 示例　在线演示x1