要为类别创建密度图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。加载ggplot2包并为整个数据创建密度图。使用col函数为数据框中的类别创建密度图。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x

如果使用dplyr包将na.rm设置为TRUE，则统计运算的输出将返回NaN。为避免这种情况，我们需要排除na.rm。按照以下步骤了解两者之间的区别：首先，创建一个数据框。如果数据框中存在NA，则将na.rm设置为TRUE来汇总数据框。不将na.rm设置为TRUE来汇总数据框。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示Group&li;-rep(c("First", "Second", "Third"), times=c(3, 10, 7)) Response&li;-rep(c(NA, 3, 4, 5, 7, 8), times=c(3, 2, 5, 2, 4, 4)) df&li;-data.frame(Group, Response) df执行上述代码后…… 阅读更多

要使用xyplot创建的散点图中标记点，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建两个数值向量和一个分类向量。加载lattice包并创建散点图。使用panel.xyplot和ltext函数创建带有使用分类向量标记的点的散点图。创建向量创建三个向量，一个分类向量和两个数值向量： 在线演示x

要显示分类列名在facet grid中，我们可以使用以下步骤：首先，创建数据框。加载ggplot2包并创建一个带有facet的图表。使用labeller函数创建带有facet和labeller函数来显示分类列名的图表。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x

要从data.table对象中仅删除第一行，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建data.table对象。使用单方括号通过否定1来对数据框进行子集划分。示例1创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：library(data.table) x1

将变量转换为零均值和单位方差意味着我们要标准化变量，这可以使用scale函数完成，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建数据框。然后使用scale函数将变量转换为零均值和单位方差。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x

要使用ggplot2创建接触边缘的折线图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建数据框。然后加载ggplot2包并以默认方式创建折线图。之后使用coord_cartesian函数创建折线图。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x

要检验两个回归系数之间的差异，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建数据框。然后创建一个回归模型。之后使用car包的LienarHypothesis函数检验回归系数之间的差异。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示x1

如果R数据框列中只有一个非NA值，并且该列是分类列，那么我们可能希望用给定的非NA值替换NA值。为此，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。然后使用base R的min函数和dplyr包的mutate函数用非NA替换NA。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 在线演示Grp

假设我们在R数据框中有一个数值列，由于某些特性（例如与其余数据的相似性或区别），我们不想将其包含在分析中，那么我们可能希望从分析中排除该列。一种情况是排除一列后查找行总和。为此，我们可以使用以下步骤：首先，创建一个数据框。使用dplyr包的mutate函数和base R中的setdiff函数查找行总和。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框…… 阅读更多