NaN 值在 R 中被称为非数字 (Not A Number)。它也称为未定义或不可表示，但它属于数值数据类型，用于表示非数值的值，尤其是在浮点运算中。要删除包含 NaN 值的 R 数据框的行，可以使用 na.omit 函数。示例 1 实时演示 请考虑以下数据框 −x1

如果我们有非常大的数据集，那么我们很可能会忘记列名，因此，如果我们知道列名，我们可能想要检查数据框中是否存在特定列。为此，我们可以使用 grep 函数，如果该列名存在于数据框中，则该函数将返回列名，否则返回 0。要了解其工作原理，请查看以下示例。示例 1 实时演示 请考虑以下数据框 −性别

在数据分析中，我们经常需要查找小于、小于等于、大于或大于等于的值，以便将它们与某个阈值进行比较。有时，我们还需要这些值的频率。因此，我们可以为此目的使用 sum 函数。例如，如果向量 x 有 10 个整数值，那么要检查其中有多少个大于或等于 10，可以使用命令 sum(x>=10)。示例 1 实时演示 x1=5)输出[1] 83示例 2 实时演示 x2=5)输出[1] 8示例 3 实时演示 x3=0.25)输出[1] 38示例 4 实时演示 x4=10)输出[1] 49示例 5 实时演示 x5=4)输出[1] 21

如果我们在 R 数据框中拥有两列分类数据，那么我们可以找到每一类相对于另一列中每一类的频率/计数。这将有助于我们比较所有类别的频率。要查找类别的计数，我们可以使用 table 函数，如下面的示例所示。示例 1 实时演示 请考虑以下数据框 −x1

如果变量是数值型的，则可以通过定义下限和上限将其转换为分类变量。例如，从 21 岁开始到 25 岁结束的年龄可以转换为一个类别，例如 21-25。要将 R 数据框列转换为分类变量，可以使用 cut 函数。示例 1 实时演示 请考虑以下数据框 −set.seed(141) x1

有时字符串向量在末尾或开头包含不必要的字符，并且没有意义，也可能字符串本身有意义但不需要，或者存在拼写错误。在这种情况下，我们需要删除不必要的字符。这可以使用 gsub 函数完成。示例 1 实时演示 x1

要删除字符串中的第一个和最后一个字符，可以使用 stringr 包的 str_sub 函数。例如，如果一个单词，比如 tutorialspoint，错误地输入为 ttutorialspointt 并存储在一个名为 x 的向量中，那么要删除第一个和最后一个“t”，可以使用命令 str_sub(x,2,-2)。示例 1library(stringr) x1

要计算 R 数据框中重复行的数量，我们首先需要使用 setDT 将数据框转换为 data.table 对象，然后使用 Count 函数计算重复项。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计算重复行：− setDT(df)[,list(Count=.N),names(df)]。示例 1 实时演示 请考虑以下数据框 −x1

如果我们有一个向量，其中包含小于、等于和大于 2 的值，并且值 2 是阈值。如果为较低的值定义此阈值，并且我们想将小于 2 的值替换为 2，则可以使用 pmax 函数。例如，对于向量 x，它将执行如下操作：pmax(x,2)。示例 1 实时演示 x1

要将 R 数据框中的多列转换为单列，可以使用 unlist 函数。例如，如果我们定义的数据框为 df，并且包含四列，则可以使用 data.frame(x=unlist(df)) 将 df 的列转换为单列。示例 1 实时演示 请考虑以下数据框 −x1