要为一个值范围创建一个随机向量，我们可以使用 sample 函数。我们只需要将范围和样本大小传递到 sample 函数中即可。例如，如果我们想要为 1 到 100 之间的数值范围创建一个大小为 20 的随机样本，则可以使用命令 sample(1:100,20)，如果样本大小大于 100，则可以添加 replace=TRUE，如下例所示。示例　在线演示x1

要为向量列表中唯一值的个数创建一个表格，我们可以使用 qdapTools 包的 mtabulate 函数。例如，如果我们有一个包含一些向量的向量列表 LIST，则可以使用 mtabulate(LIST) 来查找 LIST 中向量中唯一值的个数的表格。示例考虑以下列表 - 在线演示x1

要查找 R 数据框列的平方值之和，我们可以简单地使用 ^ 符号对列进行平方，然后使用 sum 函数求和。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 V 的列，则可以使用命令 sum(df$V^2) 来查找 V 的平方值之和。示例考虑以下数据框 - 在线演示ID

如果数值被读取为字符，则需要使用 as.numeric 函数将其转换为数值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 x 的列，该列以字符格式存储数值，则可以使用命令 as.numeric(df$x) 将其转换为数值。示例考虑以下数据框 - 在线演示x1

要查找 data.table 对象中每一列唯一值的个数，我们可以将 uniqueN 函数与 lapply 函数一起使用。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，其中包含五列，每一列都包含一些重复的值，则可以使用 DT[,lapply(.SD,uniqueN)] 来查找这些列中每一列唯一值的个数。示例考虑以下 data.table 对象 - x1

当我们在 R 数据框中有一个具有两个级别和多个数值列的因子列时，我们可以对该数据框应用配对检验，但数据必须针对相同的受试者收集，否则它将不是配对数据。此处讨论的数据的 t.test 应用可以使用命令 lapply(df[-1], function(x) t.test(x~df$group)) 完成，其中 group 是因子列，位于数据框的第一位，x 包含数据框中的所有数值列，所有这些列都存储在名为 df 的数据框中。示例考虑… 阅读更多

要为 R 数据框中的分类变量创建一个频率列，我们可以使用 transform 函数，通过使用 ave 函数定义分类变量的长度。输出将具有重复的频率，因为分类列中的一个值可能会重复。查看下面的示例以了解如何操作。示例考虑以下数据框 - 在线演示Country

要在线性回归模型的 stargazer 输出中显示 p 值，我们可以使用 report 参数。例如，如果我们有一个名为 RegressionModel 的模型，则可以使用以下命令来显示带有系数的 p 值：stargazer(RegressionModel,type="text",report=("vc*p"))示例考虑以下数据框 - 在线演示x1

要创建一个带有随机化的空白列到 R 数据框中，我们可以使用 sample 函数并传递带有单个空格的空值。例如，如果我们想要创建一个将添加到数据框中的向量 x，则可以使用以下命令创建：x

带重复元素的组合是指在创建组合时允许值重复出现的组合。例如，如果我们有三个值，例如 1 和 2，那么这些值的带重复元素的组合如下：1 1 2 1 1 2 2 2。为此，我们可以使用 expand.grid 函数，如下例所示。示例 1　在线演示expand.grid(rep(list(1:2),2))输出　Var1 Var2 1　　1　　1 2　　2　　1 3　　1　　2 4　　2　　2示例 2　在线演示expand.grid(rep(list(1:2),3))输出　Var1 Var2 Var3 1　　1　　1　　　1 2　　2　　1　　　1 3　　1　　2　　　1 4　　2　　2　　　1 5　　1　　1　　　2 6　　2　　1　　　2 7　　1　　2　　　2 8　　2　　2　　　2示例 3　在线演示expand.grid(rep(list(1:2),4))输出　Var1 Var2 Var3 Var4 1　　1　　1　　　1　　　1 2　　2　　1　　　1　　　1 3　　1　　2　　　1　　　1 4　　2　　2　　　1　　　1 5　　1　　1　　　2　　　1 6　　2　　1　　　2　　　1 7　　1　　2　　　2　　　1 8　　2　　2　　　2　　　1 9　　1　　1　　　1　　　2 10　2　　1　　　1　　　2 11　1　　2　　　1　　　2 12　2　　2　　　1　　　2 13　1　　1　　　2　　　2 14　2　　1　　　2　　　2 15　1　　2　　　2　　　2 16　2　　2　　　2　　　2示例 4　在线演示expand.grid(rep(list(1:2),5))输出　Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 1　　1　　1　　　1　　　1　　　1 2　　2　　1　　　1　　　1　　　1 3　　1　　2　　　1　　　1　　　1 4　　2　　2　　　1　　　1　　　1 5　　1　　1　　　2　　　1　　　1 6　　2　　1　　　2　　　1　　　1 7　　1　　2　　　2　　　1　　　1 8　　2　　2　　　2　　　1　　　1 9　　1　　1　　　1　　　2　　　1 10　2　　1　　　1　　　2　　　1 11　1　　2　　　1　　　2　　　1 12　2　　2　　　1　　　2　　　1 13　1　　1　　　2　　　2　　　1 14　2　　1　　　2　　　2　　　1 15　1　　2　　　2　　　2　　　1 16　2　　2　　　2　　　2　　　1 17　1　　1　　1　　　1　　　2 18　2　　1　　1　　　1　　　2 19　1　　2　　1　　　1　　　2 20　2　　2　　1　　　1　　　2 21　1　　1　　2　　　1　　　2 22　2　　1　　2　　　1　　　2 23　1　　2　　2　　　1　　　2 24　2　　2　　2　　　1　　　2 25　1　　1　　1　　　2　　　2 26　2　　1　　1　　　2　　　2 27　1　　2　　1　　　2　　　2 28　2　　2　　1　　　2　　　2 29　1　　1　　2　　　2　　　2 30　2　　1　　2　　　2　　　2 31　1　　2　　2　　　2　　　2 32　2　　2　　2　　　2　　　2