要创建重复矩阵，我们可以使用 replicate 函数，该函数将重复原始矩阵，如果我们想将这些矩阵合并在一起，则可以使用 rbind 和 do.call。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，那么创建它的一个副本并将其合并在一起可以使用以下命令：-do.call(rbind,replicate(2,M,simplify=FALSE))示例 实时演示M

要查找 %in% 的相反操作，我们可以使用否定运算符！ （感叹号）。例如，如果我们有一个包含一个名为 x 的列的数据框 df，那么要通过排除某些值（例如 2、3）来对 df 进行子集化，我们可以使用命令 subset(df,!(x %in% c(2,3)))。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示x1

要更改使用 ggplot2 创建的点图中点的尺寸，我们可以在 geom_dotplot 中使用 binwidth 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个我们想要为其创建点图的列 x，那么可以通过使用命令 ggplot(df,aes(x))+geom_dotplot(binwidth=2) 创建具有不同点尺寸的图。示例考虑以下数据框 - 实时演示x

要使用 ggplot2 创建透明条形图，我们可以在 geom_bar 函数中使用 alpha 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个分类列（例如 x）和一个数值列（例如 count），那么可以通过使用命令 ggplot(df,aes(x,y))+geom_bar(alpha=0.1,stat="identity") 创建透明条形图。示例考虑以下数据框 - 实时演示x

R 中的 class 函数帮助我们了解对象的类型，例如，数据框的 class 输出为整数，而同一对象的 typeof 为列表，因为数据框在内存中存储为列表，但表示为数据框。查看以下包含多种类型对象的示例以了解差异。示例 1 实时演示x1

有时我们有可以组合的因子水平，或者我们希望将这些水平组合到一个水平中。这主要是在我们对特定因子水平只有一个值或存在导致组合因子水平的一些理论概念的情况下完成的。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 的因子列，该列具有四个类别 A、B、C 和 D，则可以将其分组为 A 和 B，如下所示：-df$x[df$x %in% c("A","B")]

要删除仅包含 NA 的列表元素，我们可以使用 Filter 函数和 Negate 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，其中包含一个或多个元素，所有元素都包含 NA，那么我们可以使用以下命令删除这些元素：-Filter(Negate(anyNA),LIST)示例 1考虑以下列表 - 实时演示List1

要查找 R 中的对象大小，我们可以使用 object.size 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，那么可以使用命令 object.size(df) 查找 df 的大小。类似地，如果我们有一个向量（例如 x），那么可以使用 object.size(x) 查找其大小，对于矩阵 M，可以使用 object.size(M)。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示x

多重共线性这个术语与数值变量有关。这意味着自变量彼此线性相关，并且本质上是数值型的。分类变量本质上是序数或名义数，因此我们不能说它们可以线性相关。示例考虑以下数据框 - 实时演示x

要使用值范围对 data.table 对象进行子集化，我们可以使用单个方括号并使用 %between% 选择范围。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，其中包含一个名为 x 的列，并且 x 中的值范围从 1 到 10，那么我们可以使用命令 DT[DT$x %between% c(3,8)] 对 3 到 8 之间的值对 DT 进行子集化。示例 1加载 data.table 包并创建 data.table 对象 -library(data.table) x1