要根据分组列中值的频率从 R 数据框中删除行，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 dplyr 包的 filter 和 group_by 函数根据分组列中值的频率删除行。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示> Group Rank df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机性，此输出在您的系统上可能会有所不同）：分组排名1 IV 72 I 83 IV 24 I ... 阅读更多

要合并包含一个公共列的多个 R 数据框，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建多个数据框。然后，使用 plyr 包中的 join_all 函数合并数据框。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示> x y1 df1 df1执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机性，此输出在您的系统上可能会有所不同）：x y11 A 62 B 103 A 44 C 55 C 36 C 6 7 B 28 B 109 D ... 阅读更多

要删除 R 数据框中每列最大值所在的行，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 lapply 和 which.max 函数删除每列最大值所在的行。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示> x1 x2 df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机性，此输出在您的系统上可能会有所不同）：x1 x21 9 102 1 93 8 94 7 65 4 106 4 77 8 88 5 139 ... 阅读更多

要更改一个列数据框的顺序并将输出以数据框格式获取，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 order 函数更改列的顺序，并将 drop 参数设置为 FALSE 创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示> x df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机性，此输出在您的系统上可能会有所不同）：x1 -0.137342702 -1.027965773 1.401717784 -0.453677965 0.066340506 -1.27974403 ... 阅读更多

要将 ggplot2 图表的图例位置设置为左上角，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 ggplot2 创建带图例的绘图。之后，将 theme 函数添加到 ggplot2 图表中以更改图例的位置。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示> x y Grp df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机性，此输出在您的系统上可能会有所不同）：x y Grp1 1.534536456 ... 阅读更多

要按行最小值划分 R 的 data.table 对象的行值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个 data.table 对象。然后，使用 apply 函数按行最小值划分 data.table 对象的行值。创建 data.table 对象让我们创建一个如下所示的 data.table 对象：> library(data.table) > x y z DT DTOn executing, the above script generates the below output(this output will vary on your system due to randomization) −    x y z 1:  4 1 3 2:  4 3 1 3:  1 3 5 4:  1 5 5 5:  3 3 1 6:  3 ... 阅读更多

要按行最小值划分 R 中的矩阵行值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个矩阵。然后，使用 apply 函数按行最小值划分矩阵行值。创建矩阵让我们创建一个如下所示的矩阵：实时演示> M M执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机性，此输出在您的系统上可能会有所不同）：[,1] [,2] [,3][1,] 16 1 18[2,] 18 12 1[3,] 12 19 19[4,] 7 2 18[5,] 10 14 16[6,] 8 4 8[7,] 15 14 4[8,] 2 1 17[9,] 11 12 8[10,] 11 19 6[11,] 8 2 7[12,] 8 14 1[13,] 5 19 18[14,] 17 14 6[15,] 13 12 18[16,] 1 19 14[17,] 9 19 17[18,] 10 11 6[19,] 3 2 2[20,] 18 15 9[21,] 11 18 11[22,] 4 19 7[23,] 3 9 19[24,] 12 7 19[25,] 5 5 2按行最小值划分矩阵行值使用 apply 函数按行最小值划分 M 的行值：实时演示> M M_new M_new输出[,1] [,2] [,3][1,] 16.000000 1.000000 18.000000[2,] 18.000000 12.000000 1.000000[3,] 1.000000 1.583333 1.583333[4,] 3.500000 1.000000 9.000000[5,] 1.000000 1.400000 1.600000[6,] 2.000000 1.000000 2.000000[7,] 3.750000 3.500000 1.000000[8,] 2.000000 1.000000 17.000000[9,] 1.375000 1.500000 1.000000[10,] 1.833333 3.166667 1.000000[11,] 4.000000 1.000000 3.500000[12,] 8.000000 14.000000 1.000000[13,] 1.000000 3.800000 3.600000[14,] 2.833333 2.333333 1.000000[15,] 1.083333 1.000000 1.500000[16,] 1.000000 19.000000 14.000000[17,] 1.000000 2.111111 1.888889[18,] 1.666667 1.833333 1.000000[19,] 1.500000 1.000000 1.000000[20,] 2.000000 1.666667 1.000000[21,] 1.000000 1.636364 1.000000[22,] 1.000000 4.750000 1.750000[23,] 1.000000 3.000000 6.333333[24,] 1.714286 1.000000 2.714286[25,] 2.500000 2.500000 1.000000

要找到 R 中回归方差分析的 F 临界值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。然后，创建回归模型。之后，使用 qf 函数找到 F 统计量的临界值。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示> x y df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机性，此输出在您的系统上可能会有所不同）：x y1 5 52 0 93 1 34 3 55 2 56 2 47 3 68 4 6 ... 阅读更多

要将数据框的值转换为其排名，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 rank 函数和 lapply 找到每个值的排名。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示> x1 y1 df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机性，此输出在您的系统上可能会有所不同）：x1 y11 -0.9045608 1.953155512 -1.6222122 -1.198806383 0.8618855 -0.336431754 -0.3547085 -0.180973565 -0.3043621 -0.603422106 0.5606001 -0.836189957 -1.1752752 ... 阅读更多

在 R 数据框中使用因子唯一水平创建新水平，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个包含因子列的数据框。然后，使用 table 和 levels 函数为因子列中的唯一值创建新水平。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： 实时演示> 因子 df df执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出在您的系统上可能会有所不同）：因子 1 O 2 D 3 K 4 M 5 C 6 M 7 K 8 F 9 L 10 ... 阅读更多