使用序数在 X 轴上创建的绘图需要排序才能绘图，否则，绘图将具有包含序数的连续值。如果我们想将这些值转换为文本，则应将 scale_x_discrete 与断点数量一起使用，这些断点数量是我们想要在绘图中使用的实际标签数量。示例考虑以下数据框 -x

如果数据框的列名、行名和所有值完全相同，则两个数据框可以相同。我们可能需要检查我们预期相同的数据框，例如，如果我们有两个数据集，每个数据集都具有相同数量的行、相同的列数、每列相同的數據類型，并且數據视图显示值相同，那么值得检查完整的数据集是否相同。要对 R 中进行此检查，可以使用 identical 函数。示例 动态演示df1阅读更多

通常，绘制折线图是为了查看某事物的趋势，我们可能还为此趋势设置了一些阈值点，例如，如果绘制血压，我们可能还想显示 60 mmHg，因为这是医生推荐的最低可接受的血压值。因此，如果我们想绘制一个人的血压，可以将其绘制成垂直线。同样，在许多情况下，我们可以使用垂直线来可视化阈值。这可以在 ggplot2 中通过…阅读更多

如果 R 数据框中的所有列都是数字的，那么为每一列查找平均值是有意义的。此计算将帮助我们查看每列的平均值有多大差异，但要确保它们存在显著差异，我们需要进行假设检验。要查找数据框或矩阵的列均值，可以使用 colMeans 函数。示例考虑以下数据框 - 动态演示set.seed(9) x1

方差分析技术有助于我们识别是否存在两个以上变量的显著均值差异。为了检测这种差异，我们使用 F 统计量值或 p 值。如果 F 统计量值大于 F 的临界值，或者如果 p 值小于显着性水平，则我们说至少一个均值与其余均值存在显著差异。要提取 p 值和 F 统计量值，我们可以使用方差分析模型的 summary 函数。示例 动态演示set.seed(123) Group

有时因子的水平记录不正确，例如，在某些地方用 M 记录男性，在某些地方用 Mal 记录男性，因此男性水平有两个水平。因此，如果因子水平记录不正确，则级别数会增加，我们需要解决这个问题，因为使用这些因子水平进行的分析将是错误的。要将不正确的因子级别转换为适当的级别，我们可以使用 list 函数来定义这些级别。示例 1 动态演示F

如果两列的形式是这样的：一列包含向量的值名称，另一列包含向量的值，那么我们可能希望将它们转换为向量。为此，我们可以简单地读取具有其数据类型的向量并使用 structure 函数对其进行结构化。示例 1 动态演示x1

当我们使用 aggregate 函数查找最大值或任何其他值时，聚合的输出不会提供与最大值对应的所有列。因此，我们需要将使用 aggregate 获得的数据框与原始数据框合并。通过这种方式，我们将只获得新数据框和原始数据框之间共有的那些行。示例考虑以下数据框 - 动态演示set.seed(99) x1

通常绘制点图是为了查看两个连续变量之间的关系，它也称为散点图，但是如果自变量是分类的，我们将其简单地称为点图。通常，我们希望连接点图的点以直观地表示自变量类别的变化并使其成为折线图。这可以通过将 stat_summary 参数 geom 设置为 line 并将 group = 1 设置在 aes 中来完成。示例考虑以下数据框 - 动态演示Class

NULL 值用于表示对象，特别是长度为零的列表。如果列表包含 NULL，那么我们可能希望将其替换为另一个值，或者如果我们没有任何替换值，则将其从列表中删除。要从列表中删除 NULL 值，我们可以使用 sapply 与 is.NULL 的否定。示例 动态演示x