要查找 R 数据框中字符串的行模式，我们可以使用 apply 函数以及自定义的模式函数，如果出现平局，则将根据字母顺序选择第一个值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框包含字符串值，则可以使用以下命令查找字符串的行模式：df$RowM

创建条形图时出现的错误“高度”必须是向量或矩阵，这是因为我们提供了数据框名称而不是列名，或者使用 as.matrix 读取它。如果我们想为数据框中的列创建条形图，则需要将数据框读取为矩阵。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，则可以使用以下命令创建 df 中列的条形图：barplot(as.matrix(df)) 示例 以下代码片段创建了一个样本数据框：df

可以使用 boot 函数查找 bootstrap 置信区间。bootstrap 是一种利用样本数据查找推论统计的方法。它是通过从相同的值中进行大量的有放回抽样来完成的。查看下面的示例以了解如何创建 bootstrap 置信区间。示例 1 以下代码片段创建了一个样本数据框：x1

要创建区间，我们可以使用 cut 函数和 seq 函数，如果我们想根据这些区间查找频率，我们只需要使用 table 函数和 cut 函数。我们需要在 cut 函数中正确定义区间的数值。要了解如何做到这一点，请查看下面的示例。示例 1 以下代码片段创建了一个样本数据框：x

要查找 R 数据框列值的唯一配对组合，我们可以使用 combn 函数和 unique 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框包含一个名为 x 的列，则可以使用以下命令查找所有列值的唯一配对组合：combn(unique(df$x),2,FUN=paste,collapse=' ') 示例 1 以下代码片段创建了一个样本数据框：Grp

要忽略 R 向量中的缺失值创建随机样本，我们可以使用 sample 函数和 is.na 的否定与向量名称一起使用。例如，如果我们有一个名为 X 的向量包含一些 NA，则可以使用以下命令创建大小为 100 的 X 值随机样本：sample(X[!is.na(X)],100,replace=TRUE) 示例 1 要忽略 R 向量中的缺失值创建随机样本，请使用以下命令：x1

要检查 R 数据框中哪个值为 NA，我们可以使用 apply 函数和 is.na 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框包含一些 NA 值，则可以使用以下命令检查哪个值为 NA：apply(df,2, function(x) is.na(x)) 这将返回一个逻辑形式的数据框，其中包含 TRUE 和 FALSE。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1 以下代码片段创建了一个样本数据框：x1

要查找 R 数据框每一行中非 NA 值的频率，我们可以使用 apply 函数和 na.omit 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框包含一些 NA 值，则可以使用以下命令查找 df 每一行中非 NA 值的频率：apply(df,1, function(x) length(na.omit(x))) 示例 1 以下代码片段创建了一个样本数据框：x1

要查找 R 数据框中存在 NA 时的行总和，我们可以使用 rowSums 函数并将 na.rm 参数设置为 TRUE，此参数将在计算行总和之前删除 NA 值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框包含一些 NA 值，则可以使用以下命令查找行总和：df$Row_Sums

要在 R 中在向量前添加零，我们可以简单地使用 rep 函数并提供我们想要在向量中拥有零的次数。例如，如果我们有一个名为 X 的向量包含三个值，例如 1、2、3，并且我们想要在这个向量之前添加三个零，则可以使用以下命令：X