在 R 中进行子集选择并不困难，但是如果我们使代码简短，那么这将是一项略微繁琐的任务，因为我们必须在代码之间插入代码，这会造成混淆。因此，在编写嵌套代码时必须非常小心。可以使用 subset 函数，通过使用 ggplot2 的 ggplot 函数对数据框进行子集选择来创建折线图。示例 演示代码考虑以下数据框 −set.seed(99) x1

维恩图有助于识别两个或多个元素集合之间共同和不共同的元素。这也被用于概率论中，以直观地表示两个或多个事件之间的关系。为了在 R 中创建维恩图，我们可以使用 gplots 包的 venn 函数。示例考虑以下向量 x

销售分析需要查找月度销售额的平均值、总和、范围以及通常的标准差。快速消费品 (FMCG) 公司最需要这项功能，因为他们希望追踪每日和月度销售额。如果我们有每日销售数据，那么我们需要在 R 数据框中为月份创建另一列以查找月度销售额，这可以使用 strftime 和 aggregate 函数来完成。示例考虑以下数据框 −date

   有多种方法可以保存 R 中创建的绘图。基本 R 提供了元文件、位图和 PostScript 选项来复制和保存 R 中创建的绘图，但我们也可以使用 svglite 包将 ggplot2 创建的绘图保存为 SVG 文件。svglite 包的 ggsave 函数可以轻松完成这项工作，我们还可以在此函数中定义绘图的高度和宽度。示例 演示代码安装 svglite 包 −install.packages("svglite")考虑 ToothGrowth 数据，并在 len 和 dose 之间创建散点图 −head(ToothGrowth) len supp dose 1 4.2 VC ... 阅读更多

我们收到“newdata”有 1 行警告的原因是“newdata”定义不正确。我们应该为“newdata”提供解释变量或自变量的名称，以便模型能够识别我们正在传递解释变量的平均值，否则它会考虑解释变量的所有值，因此 predict 函数的结果会产生样本大小的预测值。示例 演示代码考虑以下数据框 −set.seed(123) x

创建条形图时，条形之间的距离或间距是相等的，但有时条形的宽度很大，因此，理解这些条形之间的差异会有些困难，尤其是在数据值彼此差异不大的情况下。为了克服这个可视化问题，我们可以创建一个条形之间有一定间距的条形图，这可以使用 ggplot2 中 geom_bar 的 width 参数来完成。示例考虑以下数据框 −x

大多数情况下，字符串数据处于不良状态，我们需要使其适当，以便我们可以轻松地进行分析。还有一种情况是，字符串列中有一些值使用了额外的空格，而这些空格是不需要的，因此它与列中的其余值不匹配。为了删除这些空格，我们可以使用 lapply 和 gsub 函数。示例考虑以下数据框 −x1

我们必须在时间序列分析中处理日期数据，有时我们还会在数据集中有一个时间变量来执行另一种类型的分析。根据我们的目标，我们需要处理数据，并且时间变量也转换为我们正在寻找的适当形式。如果我们想从日期数据中创建月份序列，那么我们可以通过向每个即将到来的月份添加一个月来做到这一点。这可以使用 DescTools 包的 AddMonths 函数轻松完成。示例安装 DescTools 包 −install.packages("DescTools") 加载 DescTools 包：library(DescTools) AddMonths(as.Date('2020/01/31'), ... 阅读更多

R 数据框中的列名是数据的重要组成部分，因为通过阅读列名，任何查看者都可能理解其背后的理论背景。如果名称不合适，我们可能需要更改它。在使用 aggregate 函数计算平均值或任何其他统计摘要时，可以通过使用列表定义新名称来将其名称更改为另一个名称。示例考虑以下数据框 −set.seed(1) x1

在数据分析中，有时我们需要将零用于某些计算，无论是为了消除变量的影响还是基于分析目标的其他目的。为了处理这种情况，我们需要一个零值或一个零向量。在 R 中创建包含零值的向量有很多方法。重要的是向量的长度。示例> x1 x1 [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 > x2 x2 [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 阅读更多