组合两个向量用于许多目的，例如执行双向方差分析、呈现数据表或制作数据的可视化表示。可以使用 paste 和 rep 函数在 R 中使用许多特殊字符创建组合。示例考虑以下向量 Class 和 Names。> Class Class [1] "Stats" "Maths" "Chem" "Physics" "O-R" > Names Names [1] 101 102 103 104 105假设我们希望以新向量包含 Stats|101、Stats|102 等的方式组合 Class 和 Names。此外，我们还希望使用不同的特殊字符执行相同的操作。我们可以通过…… 阅读更多

数据可以以任何形式提供给我们，但它可能不是分析中应该使用的合适形式。有时数据记录在数据框中，但我们可能需要将其作为向量。在这种情况下，我们必须将数据框的值更改为向量。这可以通过在使用 t 对数据框进行转置后将其作为向量读取来完成。示例考虑以下数据框 −> x1 x2 x3 df df   x1  x2 x3  1 1  1  5  2 ... 阅读更多

发生此错误是因为 $ 运算符并非旨在访问向量元素。如果我们使用 $ 运算符访问向量元素，则 R 无法理解它并认为它无效，因此，我们必须非常小心应该在何处使用 $ 运算符。当我们为元素命名并开始认为可以将它们视为数据框列（这是错误的方法）时，就会发生这种情况。要访问向量元素，我们应该使用单个方括号。示例考虑以下向量 −> set.seed(1) > x1 x1 [1] 9 4 7 1 2 7 2 ... 阅读更多

在编写字符串向量时，我们会将它们放在一行中，但我们可能希望在不同的行中表示字符串，尤其是在字符串向量的每个值都有不同含义的情况下。这对程序员和任何其他读者都有帮助。我们可以使用 R 中的 writeLines 函数将单行更改为多行。示例使用单行读取 −> String1 String1 [1] "Covid-19" "2020" "Lockdown" "Quarantine" "Life Changing"使用换行符读取相同的向量 −> String1 String2 writeLines(String2) Tutorialspoint SIMPLY EASY LEARNING 您正在浏览最佳资源…… 阅读更多

R 中的 NA 值表示“不可用”，这意味着缺失值。如果向量甚至只有一个 NA 值，则该向量的计算就会变得有点困难，因为我们将不得不删除该 NA、替换它或在计算过程中忽略它。要执行任何这些操作，我们将不得不对代码进行一些更改，因此，最好在执行任何操作之前检查向量是否包含 NA。这可以使用任何函数与 is.na 结合来完成。示例> x1 x1 [1] 1 2 3 ... 阅读更多

R 数据框中列的位置至关重要，尤其是在处理大型数据集时。由于第一列首先出现，因此必须使数据框的列按照有助于我们轻松查看重要列的顺序排列。为此，我们可能希望更改列的位置。要将列的位置更改为第一位置，我们可以使用单个方括号。示例考虑以下数据框 −> set.seed(99) > x1 x2 x3 x4 x5 x6 df df x1 x2 x3 x4 x5 x6 ... 阅读更多

从 R 向量中随机选择元素确保了无偏选择，因为在进行随机选择时，向量的每个元素都具有被随机选择过程（特别是简单随机抽样选择过程）选择的相同概率。要从 R 向量中随机选择一个或多个元素，我们可以使用 sample 函数。示例> x1 x1  [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 [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 ... 阅读更多

有时，特定列的列值与另一列有一定的关系，我们可能需要根据某些条件更改该特定列的值。我们需要进行此更改以检查列值的更改如何影响所考虑的两列之间的关系。在 R 中，我们可以使用单个方括号来更改列值。示例考虑以下数据框 −> set.seed(1) > x1 x2 x3 df df x1 x2 x3 1 4 4 4.462839 2 4 1 3.941181 3 ... 阅读更多

如果我们坚信新的数据收集将产生相同类型的数据，那么我们可能希望在 R 中使用更多行来扩展我们的数据框。尽管不推荐这样做，因为在此过程中我们会由于此过程而失去数据的无偏性，但这可以节省将投资于新数据收集的时间和金钱。在 R 中，我们可以使用 rep 和 seq_len 函数来重复 R 数据框的行数。示例考虑以下数据框 −> x1 x2 df df x1 x2 1 Fruits 2 2 Vegetables 5 ... 阅读更多

要比较不同的组，我们需要每个组的汇总统计信息。这有助于我们观察组之间的差异。汇总统计信息提供最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。因此，我们可以比较各组的这些值。要查找 R 数据框的分组汇总统计信息，我们可以使用 tapply 函数。示例考虑以下数据框 −> set.seed(99) > x1 x2 df head(df, 20) x1 x2 1 48 G1 2 33 G2 3 44 G3 4 22 G4 5 99 G5 6 62 G1 7 ... 阅读更多