带重复值的组合是指在创建组合时可以重复值的组合。例如，如果我们有三个值，比如 1 和 2，那么这些值的带重复组合如下：1 1 2 1 1 2 2 2为此，我们可以使用 expand.grid 函数，如下例所示。示例 1 实时演示expand.grid(rep(list(1:2),2))输出  Var1 Var2 1  1   1 2  2   1 3  1   2 4  2   2示例2 实时演示expand.grid(rep(list(1:2),3))输出  Var1 Var2 Var3 1  1   1    1 2  2   1    1 3  1   2    1 4  2   2    1 5  1   1    2 6  2   1    2 7  1   2    2 8  2   2    2示例3 实时演示expand.grid(rep(list(1:2),4))输出  Var1 Var2 Var3 Var4 1  1   1    1    1 2  2   1    1    1 3  1   2    1    1 4  2   2    1    1 5  1   1    2    1 6  2   1    2    1 7  1   2    2    1 8  2   2    2    1 9  1   1    1    2 10 2   1    1    2 11 1   2    1    2 12 2   2    1    2 13 1   1    2    2 14 2   1    2    2 15 1   2    2    2 16 2   2    2    2示例4 实时演示expand.grid(rep(list(1:2),5))输出  Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 1  1   1    1    1    1 2  2   1    1    1    1 3  1   2    1    1    1 4  2   2    1    1    1 5  1   1    2    1    1 6  2   1    2    1    1 7  1   2    2    1    1 8  2   2    2    1    1 9  1   1    1    2    1 10 2   1    1    2    1 11 1   2    1    2    1 12 2   2    1    2    1 13 1   1    2    2    1 14 2   1    2    2    1 15 1   2    2    2    1 16 2   2    2    2    1 17 1   1    1    1    2 18 2   1    1    1    2 19 1   2    1    1    2 20 2   2    1    1    2 21 1   1    2    1    2 22 2   1    2    1    2 23 1   2    2    1    2 24 2   2    2    1    2 25 1   1    1    2    2 26 2   1    1    2    2 27 1   2    1    2    2 28 2   2    1    2    2 29 1   1    2    2    2 30 2   1    2    2    2 31 1   2    2    2    2 32 2   2    2    2    2

为了查找 R 数据框列中每 n 个值的总和，我们可以使用 rowsum 函数以及 rep 函数，该函数将为行重复总和。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含 4 列，每列包含 20 个值，那么我们可以使用命令 rowsum(df,rep(1:5,each=4)) 查找每 5 行的列总和。示例考虑以下数据框： 实时演示x1

当我们在 R 数据框中有一个具有两个水平的因子列和一个数值列时，我们可以对该数据框应用配对检验，但数据必须针对相同的受试者收集，否则它将不是配对数据。此处讨论的数据的 t.test 应用可以通过使用命令 t.test(y1~x1,data=df) 来完成，其中 y1 是数值列，x1 是因子列，这两列都存储在名为 df 的数据框中。示例考虑以下数据框： 实时演示x1

为了在 R 矩阵中提取最后一个元素，我们可以使用 length 函数以及用于子集选择的单个方括号。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，如下所示：M1 2 3 4 5 6 7 8 9那么我们可以使用命令 M[length(M)] 提取 M 的最后一个值。示例考虑以下矩阵： 实时演示M1

假设我们有两个框架，每个框架都有 5 列存储在 R 中的列表中，并且属于相同列的数据具有一定的内在关系，或者我们想检查它们之间是否存在关系，那么我们可能希望提取这些列。因此，我们可以为此提取使用 lapply 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表存储了两个数据框，那么可以使用命令 lapply(LIST, "[", 3) 提取每个数据框的第 3 列。示例考虑以下数据框和这些数据的列表 ... 阅读更多

为了删除 R 向量中开头和结尾的零，我们可以使用 min 和 max 函数来访问除 0 之外的值，然后使用单个方括号进行子集选择。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，那么我们可以使用以下命令删除开头和结尾的零：x[min(which(x!=0)):max(which(x!=0))]示例 实时演示x1

为了删除至少包含一个 0 的行，我们可以使用单个方括号来对行进行子集选择，并使用 apply 来选择不包含任何一个零的行。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，那么我们可以使用命令 df[apply(df,1, function(x) all(x!=0)),] 删除至少包含一个 0 的行。示例考虑以下数据框： 实时演示x1

为了使用行号拆分数据框，我们可以使用 split 函数和 cumsum 函数。split 函数将拆分行，cumsum 函数将选择行。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含 20 行，那么我们可以使用以下命令在第 11 行处将其拆分为两个数据框：split(df,cumsum(1:nrow(df)%in%11))。示例考虑以下数据框： 实时演示x1

要检查向量是否存在于列表中，我们可以使用 %in%，并使用 list 函数读取向量作为列表。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表和一个名为 V 的向量，那么我们可以使用命令 LIST %in% list(V) 检查 V 是否存在于 LIST 中。示例考虑以下列表 - 实时演示列表

要在 base R 中使用十字符号在箱线图中显示平均值，我们可以使用 points 函数并传递平均值，其中 pch = 4 表示星号，我们还可以使用 col 参数更改颜色以突出显示平均值，并且可以使用 lwd 参数更改星号的大小，如下面的示例所示。示例实时演示x