概率分布是一种分布类型，它为数据集中的每个值赋予一个特定的概率。例如，如果我们有一个变量 X，它包含三个值 1、2 和 3，并且每个值出现的概率分别定义为 0.25、0.50 和 0.25，那么给出 X 中每个值出现概率的函数称为概率分布。在 R 中，如果我们为每个值预定义了概率，或者使用已知的分布（例如…… 阅读更多

如果我们想根据多个数值列创建数据框的子集，我们可以遵循以下步骤：创建数据框。使用 dplyr 包的 filter 函数对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示x1

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。如果分组列中的特定类别数值列大于某个值，则需要子集化数据框，我们需要遵循以下步骤：创建数据框。使用 dplyr 包的 filter 函数对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示x

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。如果找到提供的分组值之一，这意味着如果分类变量的任何值存在于分类列中，我们希望进行子集化；如果我们想包含一个大于某个值的数值列，那么我们需要遵循以下步骤：创建数据框。如果分类变量的任何提供的值存在并且数值列的值大于…… 阅读更多

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。如果找到提供的分组值之一，这意味着如果分类变量的任何值存在于分类列中，我们希望进行子集化，为此，我们可以遵循以下步骤：创建数据框。如果分类变量的任何提供的值存在，则对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示x

有序变量是一种具有自然顺序的分类变量。例如，有序变量可以是工资水平，用低、中、高三个类别定义，这里我们有三个类别，但是这些类别存在自然顺序，因为低工资总是小于中等工资，中等工资总是小于高工资。要在 R 中创建有序变量，我们可以在创建变量时使用 order 参数以及 factor 函数。按照以下步骤在 R 中创建有序变量：使用 factor 函数创建一个分类列，其中…… 阅读更多

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。为了使用 dplyr 包排除一列来子集化数据框，我们可以遵循以下步骤：创建数据框。同时使用 dplyr 包的 filter 函数基于数值列和分类列对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示级别

如果我们想创建一个带有两个图例的散点图，那么我们必须有两个分类列或因子列。这可以通过以下步骤完成：创建一个包含两个数值列和两个分类列的数据框。使用 ggplot2 包的 geom_point 函数的 shape 和 color 参数创建散点图。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示x

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。为了使用 dplyr 包排除一列来子集化数据框，我们可以遵循以下步骤：创建数据框。使用 dplyr 包的 select 函数排除一列来子集化数据框。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示x1

要子集化 R 数据框的行，如果任何列的值大于某个值，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用 dplyr 包的 filter_all 函数和 any_vars 函数来子集化数据框的行，以便任何列的值大于某个值。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：实时演示x1