通常，图表标题写在图表的上面，但有时我们需要将其放在底部。当图表标题解释了图表的内容时，建议这样做。例如，如果我们正在绘制正态分布，那么我们可以在底部使用“近似正态”作为图表标题，因为我们知道完美的正态事件是非常罕见的。如果我们想在使用 ggplot2 创建的图表中将图表标题设置在底部，则需要使用 gridExtra 包的 grid.arrange 函数。示例考虑以下… 阅读更多

边框粗细突出了条形，这在频率相似的场合很有用。如果我们想更改条形的粗细，可以使用 ggplot2 包的 geom_bar 函数下的 size 参数，可以根据我们的需要从 1 开始设置。示例考虑以下数据框-x

要使用 barplot 函数创建堆叠条形图，我们需要使用矩阵而不是数据框对象，因为在 R 中 barplot 函数只能用于向量或矩阵。如果我们想使用 barplot 函数创建堆叠条形图，我们必须非常小心，因为条形图仅用于计数数据。在这里，您将看到一些计数数据和连续数据的示例，仔细阅读图表并了解图表之间有何不同。示例 1 在线演示 M1

通常，我们会得到缺失数据，有时如果零不是变量的实际范围，则缺失数据会填充为零。在这种情况下，我们可以删除所有值为零的行。为此，我们可以使用 rowSums 函数，如果总和大于零，则保留该行，否则忽略它。示例 1 在线演示考虑以下数据框-set.seed(251) x1

要生成 y 位置中 x 值的排列，我们可以使用 expand.grid 函数。例如，如果我们想为值范围 0 到 5 生成三列，则可以通过在 R 中使用以下命令来完成： 在线演示 x

马氏距离是两个案例与质心之间相对距离，其中质心可以被认为是多变量数据的整体均值。我们可以说质心是均值的多变量等价物。如果马氏距离为零，则表示这两个案例完全相同，马氏距离的正值表示两个变量之间的距离很大。在 R 中，我们可以使用 mahalanobis 函数来查找马氏距离。示例 1 在线演示考虑以下数据框-set.seed(981) x1

当我们在 R 数据框中具有两个或多个分类列，其中字符串作为类别的级别或数字作为字符串/整数时，我们可以根据另一列查找一个列的频率。这将有助于我们识别跨列频率，并且我们可以理解一个分类列相对于另一列的分布。要使用 dplyr 包执行此操作，我们可以使用 filter 函数。示例 在线演示考虑以下数据框-Group%filter(Standard=="II")%>%count(Group) 输出 Group n 1 1 1 2 2 1 3 3 2 4 4 1示例 df1%>%filter(Standard=="III")%>%count(Group) 输出 Group n 1 1 1 2 3 2 3 4 6 4 ... 阅读更多

等比数列是一个数字序列，其中除第一个数字外，所有数字都可以通过将前一个数字乘以一个固定数字来找到。要在 R 中生成等比数列，我们可以使用 seq 函数。例如，要生成一个以 2 为首项，乘法差值为 1，直到 5 的等比数列，可以表示为 2^seq(0, 5, by=1)，输出将为 1、2、4、8、16、32。示例 2^seq(0, 5, by=1) [1] 1 2 4 8 16 32 2^seq(0, 5, by=2) [1] 1 4 16 ... 阅读更多

要在 R 中创建随机样本，我们可以使用 sample 函数，但如果提供了值的权重，则需要根据权重分配值的概率。例如，如果我们有一个包含列 X（其中包含一些值）和列 Weight（其中包含相应的权重）的数据框 df，则可以如下生成大小为 10 的随机样本：-df[sample(seq_len(nrow(df)),10,prob=df$Weight_x),]示例 在线演示考虑以下数据框-set.seed(1256) x

如果我们有一个整数列，实际上包含日期值，例如将 2020 年 9 月 29 日表示为 20200929，那么我们可以使用 transform 函数将其转换为日期，方法是使用 as.Date 函数读取日期，但还需要使用 as.character，以便 as.Date 函数可以读取日期值。示例 1 在线演示考虑以下数据框-ID