在 ggplot2 中，默认情况下，图例标题是数据框分组列的标题。如果我们想更改该标题，则可以使用 `scale_color_discrete` 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两列数值列 x 和 y 以及一列分组列（例如 group），则可以使用以下命令创建具有不同图例标题的散点图：`ggplot(df, aes(x, y, color=group))+geom_point()+scale_color_discrete("Gender")` 示例 考虑以下数据框： [在线演示](此处应插入在线演示链接) ... 阅读更多

要创建用点而不是条形表示的直方图，我们可以在基础 R 中使用 `plot` 函数。x 值将基于向量值的排序，y 值将基于向量值的表格序列。因此，我们将需要排序和带有序列的表格。查看下面的示例，了解如何操作。示例1 ... 示例2 ...

如果我们有一个向量和一个数据框，并且数据框有一列包含与向量中类似的值，那么我们可以根据该向量创建一个数据框的子集。这可以使用单方括号和 `%in%` 运算符来完成。`%in%` 运算符将帮助我们找到数据框列中与向量值匹配的值。查看下面的示例，了解其工作原理。示例1 考虑以下数据框 df1 和向量 v1：[在线演示](此处应插入在线演示链接)... 阅读更多

要使用 ggplot2 显示 y 变量的平均线，我们可以使用 `geom_hline` 函数以及 `yintercept`。在 `yintercept` 中，我们需要计算 y 变量的均值，我们还可以使用 `geom_hline` 函数内的 `color` 参数更改线的颜色。示例 考虑以下数据框：[在线演示](此处应插入在线演示链接)... 阅读更多

要创建一个随机整数向量，我们可以使用 `sample.int` 函数；如果我们想创建这样的整数矩阵，则将使用 `matrix` 函数以及它。例如，如果我们想创建一个大小为 20、4 列和 5 行，随机整数在 1 到 100 之间的矩阵，则可以使用以下命令：`matrix(sample.int(100,size=20),nrow=5,ncol=4)` 示例1 [在线演示](此处应插入在线演示链接) 示例2 [在线演示](此处应插入在线演示链接) 示例3 [在线演示](此处应插入在线演示链接) 示例4 [在线演示](此处应插入在线演示链接)

要将 NaN 值转换为 NA，我们需要检测数据框中的 NaN 值并将它们设置为 NA。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 NaN 值，那么我们可以使用命令 `df$x[is.nan(df$x)] <- NA` 将这些 NaN 转换为 NA。示例：考虑以下数据框 df1 和向量 v1：[在线演示](此处应插入在线演示链接)... 阅读更多

要创建箱线图，我们有一个因子和一列数值，并且为该因子中的每个类别或级别创建一个箱线图。现在，如果我们有两个因子，则可以通过在 `geom_boxplot` 中传递 `fill` 参数来为这两个因子级别创建箱线图。这将帮助我们区分两个因子的箱线图。查看下面的示例，了解其工作原理。示例 考虑以下数据框：[在线演示](此处应插入在线演示链接)... 阅读更多

如果一行包含缺失值，则它们的总和将不是有限的，因此，我们可以使用 `is.finite` 函数以及 data.table 对象来删除包含 NA 的行。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，其中包含一些包含 NA 的行，则可以使用 `DT[is.finite(rowSums(DT))]` 删除这些行。示例1 加载 data.table 包并创建一个 data.table 对象： ... 阅读更多

查找R数据框的列均值最简单的方法是使用`colMeans`函数，但如果不想使用它，也可以借助`sapply`函数实现。使用`sapply`时，需要确保只选择数据框的数值列。请查看下面的示例以了解其工作原理。示例1考虑base R中的CO2数据框 - 在线演示> head(CO2, 20)输出 Plant Type Treatment conc uptake 1 Qn1 Quebec nonchilled 95 16.0 2 Qn1 Quebec nonchilled 175 30.4 3 Qn1 ... 阅读更多

要根据另一列的值赋值，可以使用`ifelse`函数。`ifelse`函数使用等号（==）检查一个数据框中的一列的值是否与另一个数据框中另一列的值匹配，如果匹配则返回原始值，如果不匹配则用新列的值替换原始值。查看下面的示例以了解如何操作。示例考虑下面的数据框 - 在线演示> x1 x2 df1 df1输出 x1 x2 1 3 5 2 3 7 3 ... 阅读更多