要以垂直顺序显示数据框摘要，我们可以使用 lapply 和 cbind 函数以及 summary 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，那么可以使用以下命令找到 df 的垂直顺序摘要：-lapply(df, function(x) cbind(summary(x)))示例1考虑以下数据框：-Live Demo> x1 x2 x3 x4 x5 df1 df1输出   x1 x2 x3 x4 x5 1   4  0  2  2  6 2   7  2  4  1  7 3   7  2  3  3  6 4   4  0  4  5  2 5   5  2 ... 阅读更多

要选择 R 数据框中非 Na 的行，我们可以使用 complete.cases 函数和单个方括号。例如，如果我们有一个名为包含一些缺失值（NA）的数据框，那么可以使用命令 df[complete.cases(df), ] 选择非 NA 的行。示例1考虑以下数据框：-Live Demo> x1 x2 x3 df1 df1输出   x1 x2 x3 1   1 NA NA 2  NA  5  3 3   1  5 NA 4   1 NA NA 5  NA  5 NA 6  NA  5  3 7  NA  5 NA 8   1 ... 阅读更多

要使用 ggplot2 创建带有密度的堆叠图，我们可以使用 ggplot2 包的 geom_density 函数和 position="stack"。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，其中 x 是分类变量，y 是数值变量，那么可以使用以下命令创建带有密度的堆叠图：-ggplot(df, aes(y, y=..density..))+geom_density(aes(fill=x), position="stack")示例考虑以下数据框：-Live Demo> x y df df输出   x y 1  C 3 2  C 5 3  B 4 4  A 7 5  B 1 6  A 6 7  D 4 8  C 3 9  C 7 ... 阅读更多

要使用 ggplot2 创建一个图，其中排除大于某个值的变量，我们可以使用子集和 which 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，那么可以通过使用以下命令创建包含大于 0 的 x 值的点图：-ggplot(df[which(df$x>0), ], aes(x, y))+geom_point()示例考虑以下数据框：-Live Demo> x y df df输出             x           y 1  -0.62160328  0.38477515 2   0.68287365 -1.56169067 3   0.75259774 ... 阅读更多

要使用 ggplot2 使图表标题部分加粗，我们可以在 labs 函数中使用 bquote 函数，然后使用 bold 函数将默认字体更改为粗体，如下面的示例所示。在使用这些函数时，我们需要确保要加粗的标题应正确地放在圆括号内。示例考虑以下数据框：-Live Demo> x y df df输出             x           y 1  -0.62160328  0.38477515 2   0.68287365 -1.56169067 3   0.75259774  1.28849990 4   0.56688920 -0.17014225 5   1.22351113 -0.32446764 6  -1.54210099 ... 阅读更多

要计算时间序列对象的月平均值，我们可以使用带有 mean 的 tapply 函数。例如，如果我们有一个名为 TimeData 的时间序列对象，那么可以使用命令 tapply(TimeData, cycle(TimeData), mean) 找到该序列的月平均值。示例1考虑以下时间序列对象：-Live Demo> Data1 Data1输出   Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1  988 695 867 211 915 348 729 518 592 447 448 880 2  551 410 427 134 133 572 637 800 630 878 642 940 3  603 335 638 639 595 512 671 863 752 ... 阅读更多

要查找总和最大的列，我们可以使用 sort 函数按降序排序，并使用 colSums 和访问输出的第一个元素，该元素将是最大的总和。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含多列，那么可以使用以下命令找到总和最大的列：-str(sort(colSums(df[, 1:length(df)]), decreasing=TRUE)[1])示例1考虑以下数据框：-Live Demo> x1 x2 x3 x4 df1 df1输出   x1 x2 x3 x4 1   3  4  4  5 2   6 10  3  3 3   6  5  2 ... 阅读更多

要将包含缺失值的列转换为二进制，其中缺失值为 0，我们可以使用 as.integer 函数和 complete.cases 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一列 x，其中包含一些缺失值，那么可以使用以下命令将列 x 转换为二进制，其中缺失值为 0：-as.integer(complete.cases(df$x))示例1考虑以下数据框：-Live Demo> x1 y1 df1 df1输出   x1 y1 1  NA  2 2   2  5 3   2 10 4   2  2 5   2  4 6  NA  7 7 ... 阅读更多

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，并且我们想要从每个数据框中提取最后一行，那么我们可以使用 lapply 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，其中包含上述数据框，那么我们可以使用命令 lapply(LIST, tail, 1) 从每个数据框中提取最后一行。示例考虑以下数据框列表：-Live Demo> x1 x2 df1 y1 y2 df2 z1 z2 df3 List List输出[[1]]    x1 x2 1   6  5 2   6  5 3 ... 阅读更多

要查找 R 数据框中每一行的唯一值数量，我们可以使用带有 length 和 unique 函数的 apply 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含多列，那么可以使用命令 apply(df, 1, function(x) length(unique(x))) 找到 df 中每一行的唯一值数量。示例1考虑以下数据框：-Live Demo> x1 x2 x3 x4 df1 df1输出   x1 x2 x3 x4 1   3  1  1  2 2   3  2  0  2 3   3  2  0  1 4   3  0  3 ... 阅读更多