在数据分析中，我们经常需要找到数据组中存在的数值的百分比。这有助于我们了解哪个值出现频率高，哪个值出现频率低。此外，可以通过饼图绘制百分比，这可以为读者提供更好的数据视图。如果我们可以使用 dplyr 包的 mutate 函数，那么添加一个新的列作为组的百分比并不是一项挑战，在这里您将获得相应的示例。示例 1 实时演示> Group Frequency df1 df1输出Group Frequency 1 1 67 2 1 58 3 1 54 4 ... 阅读更多

为了改变绘图的焦点，我们可以做很多事情，其中一件事情就是改变绘图的背景。如果绘图的背景颜色与白色不同，那么它显然会引起读者的注意，因为这很不寻常，因为大多数情况下绘图都有白色背景，因此，如果我们想吸引读者关注绘图，那么我们可以使用这种技术。这可以通过使用 par(bg= "color_name") 来实现。示例创建简单的直方图 - 实时演示> x hist(x)输出示例创建具有不同背景颜色的直方图 -> par(bg="green") > hist(x)输出> par(bg="yellow") > hist(x)输出par(bg="blue") ... 阅读更多

一个向量可以包含数字、字符或两者兼而有之。仅包含数字或仅包含字符的向量的排序并不困难，但如果一个向量同时包含两者，那么它就是一个有点繁琐的任务。在 R 中，我们可以借助 order 函数对包含数字和字符的向量进行排序，但在进行此排序之前，我们必须仔细查看向量以检查向量的元素的字符是否不同，如果它们不同，那么我们就不能以解释的方式进行此排序... 阅读更多

在数据分析中，我们经常需要列总计，尤其是在我们希望逐步执行分析的情况下。在许多分析技术中，我们都会找到列总计，例如方差分析、相关性、回归等。为了找到列总计，我们可以使用 colSums 函数，并使用单个方括号将这些总计作为一行放入数据框中。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示> x1 x2 x3 df1 df1输出  x1 x2 x3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 ... 阅读更多

数据提取在数据分析中是必要的，因为提取有助于我们保留有关数据集的重要信息。这些重要信息可能是组的第一行和最后一行，我们也可能希望将这些行用于其他类型的分析，例如比较组之间的初始数据值和最后数据值。我们可以通过使用 dplyr 包的 slice 函数，根据组列提取或选择第一行和最后一行。示例 实时演示考虑以下数据框： > x1 x2 df1 head(df1, 12)输出  x1 x2 1  1  3 2  1 ... 阅读更多

基本 R 和 R 的不同包中提供了许多数据集。这些数据集的特征差异很大，例如，一些数据集是时间序列数据，一些只有数值列，一些有数值和因子列，一些包含字符列和其他类型的列。因此，对于希望学习 R 编程的人来说，这非常有用。要获取基本 R 中可用的数据集列表，我们可以使用 data()，但要获取包中可用的数据集列表，我们需要首先... 阅读更多

对于一个时间点，我们可能有多个时间序列数据，这可能是多个城市的的天气情况、多个产品的价格变化、不同地点的需求预期，或任何随时间变化并针对多个事物或地点进行测量的任何事物。如果我们有这种类型的时间序列数据，那么我们将需要在单个图中绘制该数据，这可以通过使用 ggplot2 包的 geom_line 函数来实现。示例考虑以下数据框 - 实时演示> x1 y1 df1 df1输出   x1 y1 1 1 -0.1165387 2 2 -0.9084062 3 3 0.4696637 ... 阅读更多

创建数值向量是学习 R 编程的第一步，并且有很多方法可以做到这一点，但是如果我们想要生成一个数字序列，那么它就是一件稍微不同的事情，并非完全不同。我们可以通过使用以下方法创建一个具有数字序列的向量 - 如果数字序列只需要具有 1 的差值，否则可以使用 seq 函数。示例 实时演示> x1 x1输出[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ... 阅读更多

使用 ggplot2 包创建的条形的默认颜色为灰色，但我们可以根据自己的兴趣将其更改为任何颜色。这种更改在学术写作和分析等行业中是高度需要的，因为每个人都希望查看有吸引力的图像。如果您只是想学习概念，它们并不一定有用，但当涉及到实践时，您需要使其具有吸引力，因为有吸引力的图像会获得更多关注，因此，它们会变得令人难忘。要更改 ggplot2 中条形的颜色，我们可以使用 geom_bar 函数的 fill 参数。示例考虑... 阅读更多

矩阵可以有一个或多个最小值和最大值。此外，矩阵的大小可以只有一列和多行，也可以有成千上万的列和成千上万的行。可以通过使用以下语法找到矩阵中最小值和最大值的行列号 -对于最大值which(“Matrix_Name”==min(“Matrix_Name”),arr.ind=TRUE)对于最小值>which(“Matrix_Name”==max(“Matrix_Name”),arr.ind=TRUE)示例 M1