有时我们会遇到可以合并的因子水平，或者我们希望将这些水平分组到一个水平中。这主要是在我们只有一个特定因子水平的值或存在导致合并因子水平的某些理论概念的情况下完成的。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 的因子列，具有四个类别 A、B、C 和 D，那么它们可以组合成 A 和 B，如下所示：-df$x[df$x %in% c("A","B")]

要删除仅包含 NA 的列表元素，我们可以使用 Filter 函数和 Negate 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，其中包含一个或多个元素，所有元素都为 NA，那么我们可以使用以下命令删除这些元素：-Filter(Negate(anyNA),LIST)示例1考虑以下列表：- 实时演示List1

要查找 R 中的对象大小，我们可以使用 object.size 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，那么可以使用命令 object.size(df) 查找 df 的大小。类似地，如果我们有一个向量 x，那么可以使用 object.size(x) 查找其大小，对于矩阵 M，可以使用 object.size(M)。示例1考虑以下数据框：- 实时演示x

多重共线性这个术语与数值变量相关。这意味着自变量彼此线性相关，并且它们本质上是数值的。分类变量本质上要么是有序的，要么是名义上的，因此我们不能说它们可以线性相关。示例考虑以下数据框：- 实时演示x

要使用值范围对 data.table 对象进行子集选择，我们可以使用单个方括号并使用 %between% 选择范围。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，其中包含一列 x，并且 x 中的值范围从 1 到 10，那么我们可以使用命令 DT[DT$x %between% c(3,8)] 对 3 到 8 之间的值对 DT 进行子集选择。示例1加载 data.table 包并创建一个 data.table 对象：-library(data.table) x1

质数是指只能被自身和 1 整除的数。这些质数也可以整除其他数字，因此它们成为这些数字的因数。例如，5 是一个质数，它也可以整除 20。要查找数字的质因数，我们可以使用 numbers 包的 primeFactors 函数。示例library(numbers)primeFactors(100)[1] 2 2 5 5primeFactors(1000)[1] 2 2 2 5 5 5 primeFactors(32547)[1] 3 19 571primeFactors(12354767)[1] 17 726751 primeFactors(21457)[1] 43 499primeFactors(99)[1] 3 3 11 primeFactors(365748)[1] 2 2 3 29 1051primeFactors(214687)[1] 11 29 673 primeFactors(3587497)[1] 3587497primeFactors(35874)[1] 2 3 3 1993 primeFactors(268713)[1] 3 3 73 409primeFactors(298473)[1] ... 阅读更多

查找不包含 NA 的列均值可以使用 na,rm 轻松完成，但如果我们希望在所有值都为 NA 时输出 NA，则不会那么直接。因此，在这种情况下，我们可以使用 ifelse 函数，如果所有值都为 NA，则返回 NA 作为输出，如下面的示例所示。示例1考虑以下数据框：- 实时演示x1

要查找 R 数据框列中非缺失值的总和，我们可以简单地使用 sum 函数并将 na.rm 设置为 TRUE。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一列 x，该列包含一些缺失值，那么可以使用命令 sum(df$x,na.rm=TRUE) 查找非缺失值的总和。示例1考虑以下数据框：- 实时演示x1

要将列表转换为 JSON，我们可以使用 jsonlite 包的 toJSON 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，那么可以使用命令 toJSON(LIST,pretty=TRUE,auto_unbox=TRUE) 将其转换为 JSON。我们需要确保 jsonlite 包已加载到 R 环境中，否则命令将无法工作。示例实时演示List

要使用 sample_n 从 R 数据框中随机抽取行，我们可以直接将样本大小传递到 dplyr 包的 sample_n 函数中。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，则要创建 df 中 5 行的随机样本，可以使用以下命令：-df%>%sample_n(5)示例1考虑以下数据框：- 实时演示x1