R 中默认的箱线图具有点状的须线，如果我们想将其更改为其他样式，可以使用 whisklty 参数。例如，如果我们有一个名为 X 的向量，则可以使用命令 boxplot(X,whisklty=1) 创建具有不同须线样式的 X 的箱线图。该参数可以取不同的值。请查看下面给出的示例以了解其工作原理。示例考虑以下给定的向量 -x

要使用 ggplot2 更改直方图条形的轮廓颜色，我们可以在 ggplot2 包的 geom_histogram 函数中使用 col 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 X 的列，那么我们可以使用以下命令创建具有不同条形轮廓颜色的 X 的直方图：ggplot(df,aes(X))+geom_histogram(bins=30,col=I("red"))示例以下代码片段创建了一个样本数据框 -x

要查找 R 数据框中每 n 个观测值的标准差，我们可以使用 zoo 包的 rollapply 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 X 的列，其中包含 100 个值，那么我们可以使用以下命令创建一个包含每 10 个值的标准差的列：df$SD_10

要在 R 中创建一个数字向量，其初始值为零，并定义每个值的最大位数，我们可以使用 sprintf 函数。例如，如果我们想创建一个数字向量，其值从 1 到 100，并且我们希望 1 为 001，依此类推，那么我们可以使用以下命令：sprintf('%0.3d',1:100)示例以下代码片段创建了一个样本数据框 -x1

R 中的默认箱线图具有显示端点（不包括异常值）的直线。要从箱线图中删除这些末端线，我们可以使用 staplelty 参数并将其设置为 0。例如，如果我们有一个名为 X 的向量，则可以使用以下命令创建 X 的箱线图：boxplot(X,staplelty=0)示例以下代码片段创建了一个样本数据框 -x

要检查 R 中的数据框是否存在任何缺失值，我们可以将 any 函数与 is.na 函数一起使用。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检查 df 是否包含任何缺失值：any(is.na(df))示例 1以下代码片段创建了一个样本数据框 -x1

通常，重复值是在第一次出现后考虑的，但值的第一次出现也是其余值的重复，因此我们可能也希望将其排除在外。R 中从向量中创建非重复值子集可以通过使用带否定运算符的 duplicated 函数轻松完成，如下面的示例所示。示例 1以下代码片段创建了一个样本数据框 -x1

要为两个因变量和一个自变量创建散点图，我们可以使用 ggplot2 包的 geom_point 函数和 geom_smooth 函数。这两个函数都将使用两次，我们可以在其中为每个因变量定义绘图的美学，如下面的示例所示。示例以下代码片段创建了一个样本数据框 -x

饼图是数据的圆形表示，用于创建名义数据或有序数据。饼图中的切片取决于数据值的量级。如果我们想在基础 R 中创建饼图，则可以使用 pie 函数。例如，如果我们有一个名为 X 的向量，则可以使用以下命令创建 X 中值的饼图：pie(X)示例以下代码片段创建了一个样本数据框 -x

要查找 R 数据框中每一行的行积，我们可以使用 matrixStats 包的 rowProds 函数，但我们需要将数据框读入矩阵。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查找 df 中每一行的行积：rowProds(as.matrix(df))示例 1以下代码片段创建了一个样本数据框 -x1