如果特定列满足某些条件，则要删除矩阵行，我们可以使用带单方括号的子集，并根据条件获取矩阵的子集。例如，如果我们有一个矩阵 M，并且想要删除如果 M 的第一列不包含值 5 则删除行，那么我们可以使用命令 M[M[,1]==5,]。示例考虑以下矩阵 - 实时演示M1

为了通过排除数据框列中的特定值来过滤行，我们可以使用 dplyr 包的 filter_all 函数以及 all_vars 参数，该参数将选择除包含传递值（使用否定）的行之外的所有行。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，并且我们想要通过排除值 2 来过滤行，那么我们可以使用命令 df%>%filter_all(all_vars(.!=2))示例考虑以下数据框 - 实时演示x1

默认情况下，R 会考虑向量或数据框列的值。但是，如果我们想要在基本 R 中设置箱线图的范围，则可以在 boxplot 函数中使用 ylim 参数。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，其中包含从 21 到 50 的值，并且我们希望箱线图的范围从 1 到 100 开始，那么我们可以使用命令 boxplot(x,ylim=c(1,100))示例实时演示x

要分离字符串和数值，我们可以使用 strplit 函数并通过传递所有类型的字符和所有数值来拆分值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 Var 的字符列，其中包含连接的字符串和数值，那么我们可以使用以下命令将其拆分 - strsplit(df$Var,split="(?

要查找列中 x 行的平均值，我们可以使用 colMeans 函数通过访问列并提供行数来实现。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，其中包含 20 行和 5 列，那么我们可以找到 5 行列 5 的平均值，可以使用命令 colMeans(matrix(M[,5],nrow=5))示例考虑以下数据框 - 实时演示M1

要将数据框中的每个值除以列总和，我们可以使用 apply 函数并定义除法函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含五列，那么我们可以使用命令 apply(df,2,function(x){x/sum(x)})将这些列的每个值除以列总和。示例考虑以下数据框 - 实时演示x1

要根据两列因子求和，我们可以使用 aggregate 函数。当我们有两列因子的频率/计数数据时，这通常是必需的。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两列因子列，例如 f1 和 f2，以及一列数值列，例如 Count，那么可以通过使用命令 aggregate(Count~f1+f2,data=df,sum)来计算 Count 根据 f1 和 f2 的总和。示例考虑以下数据框 - 实时演示x1

要将数组转换为 R 中的矩阵，我们可以使用 apply 函数。例如，如果我们有一个名为 ARRAY 的数组，其中包含 2 个数组元素，那么我们可以使用命令 apply(ARRAY,2,c)将此数组转换为单个矩阵。我们需要了解数组的维度才能进行转换，否则输出将不符合预期。示例考虑以下数组 - 实时演示x1

可以使用 data.frame 函数创建数据框，但在这种情况下，R 会使用我们为数据传递的值生成列名。例如，如果我们传递概率分布（如下例所示），则其名称将存在。如果我们想要更改这些名称，则可以使用 setNames 函数以及数据框名称。示例实时演示df1

要查找 R 向量中奇数的位置，我们可以借助 which 函数查找可被 2 整除的值的位置。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，那么我们可以使用命令 which(x%%2==1)查找奇数的位置。查看以下示例以了解其工作原理。示例实时演示x1