有两种简单的方法可以选择 R 数据框中不包含缺失值的列，第一种方法的结果是向量，另一种方法返回矩阵。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，则可以使用第一种方法 df[,colSums(is.na(df))==0]，而第二种方法将使用 t(na.omit(t(df)))。示例请考虑以下数据框 - 实时演示df1

要显示绘图的上方和右侧的刻度标记，我们可以使用 scale_x_continuous 和 scale_y_continuous 函数为 X 和 Y 创建重复轴。在这种情况下，可以帮助我们的参数是 sec.axis，我们需要将其设置为 dup_axis，如 scale_x_continuous(sec.axis=dup_axis()) 和 scale_y_continuous(sec.axis=dup_axis())。查看下面的示例以了解如何操作。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x

要将每一列除以特定列，我们可以使用除号(/)。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含三列，例如 x、y 和 z，那么我们可以使用命令 df/df[,3] 将所有列除以列 z。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x1

要计算分组数据的 z 分数，我们可以使用 ave 函数和 scale 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个分组列，例如 GROUP，以及一个数值列，例如 Response，那么我们可以使用以下命令来计算此数据的 z 分数：ave(df$Response,df$GROUP,FUN=scale)示例请考虑以下数据框 - 实时演示grp

可以通过使用 Hmisc 包的 rcorr 函数并以矩阵的形式读取输出，来查找 R 数据框的相关矩阵和 p 值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，则可以使用 rcorr(as.matrix(df)) 找到相关矩阵和 p 值。示例请考虑以下数据框 - 实时演示df1

要为基本 R 的条形图中的每个条形创建水平线，我们可以使用 abline 函数并将与原始条形图中相同的值传递给表示水平的 h 参数，并使用不同的颜色使绘图在可视化方面略微更好。示例实时演示x

要将矩阵的行值转换为行百分比，我们可以找到行和并将每个行值除以该和。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，则可以使用命令 round((M/rowSums(M))*100,2) 将 M 中的行值转换为行百分比。示例请考虑以下矩阵 - 实时演示M1

要使用 ggplot2 更改刻度大小，我们可以使用带有参数 axis.ticks.length 的 theme 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两列，例如 x 和 y，则可以通过使用以下命令创建 x 和 y 之间的散点图，并具有较大尺寸的刻度标记：ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+theme(axis.ticks.length=unit(0.8,"inch"))示例请考虑以下数据框 - 实时演示x

如果我们有一个包含字符列的数据框和一个命名向量，该向量的名称与数据框的字符列中的名称相同，那么我们可以通过使用 match 函数并适当地定义名称和字符列来组合此数据框和向量。查看下面的示例以了解如何操作。示例请考虑以下数据框 df1 和向量 v1 - 实时演示df1

要将 R 数据框列中的数字转换为文字，我们可以使用 english 包中的 english 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个数字列 x，那么我们可以使用命令 as.character(english(df$x)) 将数字转换为文字。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x