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要匹配数据框中的一列与另一个数据框中的一列,我们可以使用match函数。例如,如果我们有两个数据框df1和df2,每个数据框都有一列相似,第二个数据框有一列额外列,那么可以对相似列进行匹配,并在第一个数据框中创建一个基于该匹配和第二个数据框第二列的新列。查看下面的例子以了解其工作原理。示例1在线演示> df1 df1输出 x1 1 2 2 2 3 1 ... 阅读更多
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缺失值的列长度是指数据框中缺失值的个数。这可以使用colSums函数轻松完成,我们将使用is.na查找NA值的总数。例如,如果我们有一个包含一些缺失值的数据框df,则可以使用命令colSums(is.na(df))找到缺失值的列长度。示例1考虑以下数据框 - 在线演示> x1 x2 x3 x4 df1 df1输出 x1 x2 x3 x4 1 NA NA 2 2 2 NA NA NA 2 3 1 ... 阅读更多
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要在R中为列名添加后缀,我们可以使用paste函数。例如,如果我们有一个名为df的数据框,它包含三个列,例如x、y和z,并且我们想为这些列添加一个后缀,例如下划线1(_1),则可以使用命令colnames(df) x y z df1 df1输出 x y z 1 6 3 2 2 9 7 5 3 5 7 6 4 5 9 6 5 2 5 9 6 4 5 4 7 2 0 7 8 2 5 8 9 4 5 8 10 6 ... 阅读更多
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要将向量添加到矩阵的每一行,我们可以使用加号(+)并创建向量的重复,直到矩阵中的行数。例如,如果我们有一个名为M的矩阵,那么可以使用以下命令将向量v添加到M的每一行:-M+rep(v, each=nrow(M))示例1考虑以下矩阵和向量 - 在线演示> M1 M1输出 [, 1] [, 2] [1, ] 3 2 [2, ] 3 3 [3, ] 4 2 [4, ] 5 1 ... 阅读更多
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当我们在R中应用summary函数时,输出结果给出最小值、第一四分位数、中位数、平均值、第三四分位数和最大值,但还有许多其他基本统计值可以帮助我们理解变量,例如范围、总和、平均值的标准误差、方差、标准差和变异系数。因此,如果我们想找到所有值,我们可以使用pastecs包的stat.desc函数,如下面的例子所示。示例1考虑以下数据框 - 在线演示> x1 x2 x3 df1 df1输出 x1 x2 x3 ... 阅读更多
要将列值转换为列名,我们可以使用reshape2包的dcast函数。例如,如果我们有一个名为df的数据框,它包含两列,例如x和y,其中x是分类变量,y是数值变量。现在,如果我们想将x中的类别作为列名,则可以将其作为dcast(df, y~x)进行操作。示例1考虑以下数据框 - 在线演示> x1 x2 df1 df1输出 x1 x2 1 B 4 2 A 2 3 A 5 4 C 3 5 A 7 6 A 4 7 ... 阅读更多
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要查找按行的变量总和,我们的意思是数据框中行值的总和。这可以使用rowSums函数轻松完成。例如,如果我们有一个名为df的数据框,则可以使用以下命令查找按行的变量总和:-rowSums(df)示例1考虑以下数据框 - 在线演示> x1 x2 x3 df1 df1输出 x1 x2 x3 1 0 2 3 2 1 0 1 3 1 0 2 4 3 3 2 5 4 2 2 6 3 1 5 7 ... 阅读更多
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表格中的比例总计有助于我们了解每一行和每一列对总计的贡献。因此,如果我们想找到边际上的比例总计,如果我们有比例表,则可以使用addmargins函数;如果我们没有该表,则首先需要创建它,然后使用addmargins函数。例如,如果我们有一个名为prop的比例表,则命令将为addmargins(prop)。示例1考虑以下比例表 - 在线演示> x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 table1 table1输出 ... 阅读更多
当我们想对数据框的列应用t检验时,我们通常通过访问相应的列逐一执行它们,但是如果我们想对数据框的所有列应用检验,则可以使用sapply函数。例如,如果我们有一个名为df的数据框,它包含多列,则可以使用命令sapply(df, t.test)将单样本检验应用于所有列。示例1考虑以下数据框 - 在线演示> x1 x2 x3 df1 df1输出 x1 x2 ... 阅读更多
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当我们在基础R中创建条形图时,条形图会针对向量中的所有值绘制,但是如果我们在值中存在间隙,则不会绘制具有该间隙的零频率的条形图。例如,如果我们有一个名为x的向量,它包含100个值,包括0、1、3,则条形图不会表示2的零频率。为了解决这个问题,我们可以在barplot函数中使用factor函数,如下面的例子所示。示例1在线演示> x x输出 [1] 0 1 1 1 3 1 3 1 0 ... 阅读更多