要在 R 数据框列中删除一个字符，我们可以使用 gsub() 函数，该函数将用空字符串替换该字符。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个字符列，例如 x，每个值中都包含一个字符 ID，那么可以使用命令 gsub("ID", "", as.character(df$x))将其删除。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示> x1 x2 df1 df1输出        x1  x2 1    Male1  8 2  Female1  4 3    Male1  9 4    Male1  2 5    Male1  7 6  Female1  5 7    Male1  3 ... 阅读更多

要在 R 中创建条形图，我们可以使用 barplot 函数，但如果数据中存在一些缺失值，则可以使用 ggplot2 包。例如，如果我们有一个数据框，其中包含两个向量，例如 x 和 y，x 包含分类值，其中 NA 为其中一个值，y 具有每个类别的计数/频率，则可以使用命令 ggplot(df, aes(x, y))+geom_bar(stat="identity")创建条形图。示例考虑以下数据框 - 实时演示> x y df df输出     x  y 1    A 24 2    B 21 3 ... 阅读更多

在数据科学中，我们经常遇到缺失值的问题，我们需要定义一种方法来用适当的值替换它们，或者我们可以完全删除它们。如果我们想替换缺失值，我们也需要知道有多少缺失值。因此，如果我们有一个带有分组列的数据框，则可以使用 aggregate 函数找到分组缺失值的个数，如下面的示例所示。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示> Group x df1 df1输出   Group  x 1      A  2 2     ... 阅读更多

数值列的标准化可以使用 scale 函数轻松完成，但如果我们想标准化数据框的多个列（如果也存在分类列），则将使用 dplyr 包的 mutate_if 函数。例如，如果我们有一个数据框 df，则可以将其作为 df%>%mutate_if(is.numeric, scale)完成示例 1考虑以下数据框 - 实时演示> x1 x2 df1 df1输出   x1 x2 1   c  4 2   c  1 3   a  4 4   a  1 5   b  0 6   c  4 7   c  2 8 ... 阅读更多

要在基本 R 中创建具有不同 Y 轴限制的条形图，我们可以使用 ylim 参数，但通常效果不佳，例如将条形扩展到 X 轴下方。因此，我们需要修复这些问题。查看以下示例以了解如何操作。示例> x barplot(x)输出示例> barplot(x,ylim=c(300,600))输出示例> barplot(x,ylim=c(300,600),xpd=FALSE)输出示例> box(bty="l") 输出

如果我们在 R 数据框中有一个颜色列，并且想要使用该列在 ggplot2 中更改点颜色，则将使用 color 参数。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 color，则可以使用命令 ggplot(df, aes(x, y))+geom_point(colour=df$color)创建 x 和 y 之间的散点图，并使用 color 列更改点的颜色。示例考虑以下数据框 - 实时演示> x y col df df输出             x          y   col 1   ... 阅读更多

要将数据框中的一列与另一个数据框中的一列匹配，我们可以使用 match 函数。例如，如果我们有两个名为 df1 和 df2 的数据框，每个数据框都有一列相似，第二个数据框还有一列，那么可以对相似列进行匹配，并在第一个数据框中创建一个新列，该列基于该匹配和第二个数据框的第二列。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1实时演示> df1 df1输出   x1 1   2 2   2 3   1 ... 阅读更多

缺失值的列长度表示数据框中缺失值的个数。这可以使用 colSums 函数轻松完成，在该函数中，我们将使用 is.na 找到 NA 值的总数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些缺失值，则可以使用命令 colSums(is.na(df))找到缺失值的列长度。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示> x1 x2 x3 x4 df1 df1输出   x1 x2 x3 x4 1  NA NA  2  2 2  NA NA NA  2 3   1 ... 阅读更多

要在 R 中为列名添加后缀，我们可以使用 paste 函数。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，并且我们想为这些列添加一个后缀，例如下划线 1 (_1)，则可以使用命令colnames(df) x y z df1 df1输出   x y z 1  6 3 2 2  9 7 5 3  5 7 6 4  5 9 6 5  2 5 9 6  4 5 4 7  2 0 7 8  2 5 8 9  4 5 8 10 6 ... 阅读更多

要将向量添加到矩阵的每一行，我们可以使用加号 (+) 并创建向量的重复，直到矩阵中的行数。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，则可以使用以下命令将向量（例如 v）添加到 M 的每一行 - M+rep(v, each=nrow(M))示例 1考虑以下矩阵和向量 - 实时演示> M1 M1输出      [, 1] [, 2]  [1, ]    3    2  [2, ]    3    3  [3, ]    4    2  [4, ]    5    1 ... 阅读更多