要在 R 中标准化 data.table 对象中并非全部的多个列，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个 data.table 对象。然后，使用单方括号子集化列，并使用 lapply、list 和 scale 函数来标准化这些列。示例创建 data.table 对象让我们创建一个如下所示的 data.table 对象：library(data.table) x

如果我们只有一个矩阵行，那么可以使用 rep 函数轻松创建具有相等行数的矩阵；如果我们没有行，则需要将行值传递到 rep 函数中。查看以下示例，了解如何在已知一行的情况下创建具有相等行数的矩阵。示例 1考虑以下向量：Row_1

要在 R 中使用随机值填充单个列中的缺失值，我们可以使用 Hmisc 包中的 impute 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 C 的列，该列有一些缺失值，那么我们可以使用以下命令随机填充这些缺失值：df$C

要使用数据框列创建散点图，我们需要将数据框列转换为变量，并且每列的值将在每列名称的对应新列中读取。这可以使用 reshape2 包中的 melt 函数完成。之后，我们可以使用 ggplot 函数使用新的数据框创建散点图，如下例所示。示例以下代码片段创建一个示例数据框：x1

当 R 列表中每个元素的值很多时，我们可能想查看一些顶部值以了解数据特征。为此，我们可以使用 lapply 函数和 head 函数从 R 列表中的每个元素中提取前 n 个值，如下面的示例所示。示例 1以下代码片段创建了一个列表：List1

要将较长向量的每个元素与较短向量相乘，我们可以使用 %o% 运算符执行外积计算。例如，如果我们有两个向量 x 和 y，其中 x 的长度短于 y，那么我们可以使用以下命令将 y 的每个元素与 x 的每个元素相乘：x%o%y 查看以下示例，了解其工作原理。示例 1要将较长向量的每个元素与较短向量相乘，请使用以下代码：x1

如果 data.table 对象中存在分类数据并且某些值是重复的，那么我们可能希望从该对象中提取唯一行。要通过 data.table 对象的分类列提取唯一行，我们可以使用 unique 函数并使用 by 参数定义列，如下面的示例所示。要了解提取是如何完成的，请查看下面的示例。示例 1以下代码片段创建了一个 data.table 对象：library(data.table) grp

矩阵的对角线元素出现在列和行索引相同的位 置，因此，如果我们不想使用 diag 函数，我们可以利用这些索引来提取矩阵的对角线元素。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，那么可以使用以下命令提取 M 的对角线元素：M[row(M)==col(M)] 查看以下示例，了解其工作原理。示例 1以下代码片段创建了一个矩阵：M1

要创建数据框列，其中包含 0 和 1 之间等间距的值，我们可以使用 ppoints 函数。例如，如果我们想创建一个包含一百个 0 和 1 之间等间距值的数据框 df，那么我们可以使用以下命令：df

要在 R 中将 str 输出保存为字符串，我们可以将 capture.output 函数与 str 函数一起使用。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，并且我们想将 df 的 str 输出存储为字符串，那么我们可以使用以下命令：capture.output(str(df)) 如果我们将其保存在一个对象中，例如 str_df，会更好。