在数据分析中，我们经常需要确定最小值和最大值，因为这些值有助于我们了解所考虑的列或变量的范围。这可以通过使用 `which.max` 查找最大值和 `which.min` 查找最小值，并使用单方括号提取行来实现。示例请参见以下数据框 - 实时演示x1

当我们使用 `grid.arrange` 连接或组合图表时，即使两个图表中的自变量相同，第一个图表的刻度也会出现在中间作为 X 轴。因此，我们可能希望在连接时去除图表之间的间距，只保留一个 X 轴。这可以通过使用 `theme` 函数来实现。示例请参见以下数据框 - 实时演示set.seed(123) x

当我们在 R 中创建图表并绘制网格线时，网格线是根据 `grid` 函数中提供的数值绘制的，因此它可能与 Y 轴标签匹配，也可能不匹配。但是可以做到这一点，我们只需要将 `grid` 函数内的值设置为 NULL。示例请参见以下图表 - 实时演示x

有时我们需要创建额外的变量来添加有关现有数据的更多信息，因为它增加了价值。这在我们进行特征工程时尤其常用。如果我们了解到某些可能会影响我们响应的内容，那么我们更倾向于将其作为变量添加到数据中，因此我们根据现有的数据进行补充。例如，根据其他变量应用条件来创建另一个变量，例如，如果频率与某个标准匹配，则为优良程度创建二元变量。示例请参见以下数据框 - 实时演示set.seed(100) Group

我们经常需要找到值的幂或 R 向量中所有值的幂，尤其是在处理多项式模型时。这可以通过使用 ^ 符号来实现，就像我们在 Excel 中所做的那样。例如，如果我们有一个向量 x，则 x 中所有值的平方可以表示为 x^2。示例 实时演示x1

任何软件或编程语言中任何二维图的轴标题的默认位置是 X 轴位于底部，Y 轴位于左侧，但我们可能需要将这些标题的位置分别更改为顶部和右侧。这可以通过使用 ggplot2 包的 `scale_x_continuous(position="top")` 和 `scale_y_continuous(position="right")` 函数来实现。示例请参见以下数据框 - 实时演示set.seed(101) x

有时字符串向量中的字符串存在拼写错误，我们希望提取相似的单词以避免拼写错误，因为相似的单词可能代表单词的正确和不正确形式。这可以通过使用 `agrep` 和 `lapply` 函数来实现。示例 1 实时演示x1

当我们使用 R 中的 `hist` 函数创建直方图时，Y 轴标签通常小于直方图的一个或多个条。因此，直方图看起来不太吸引人，并且将 Y 轴值与条形大小匹配变得有些困难。要解决这个问题，我们可以使用 `hist` 函数的 `ylim` 参数，其中可以提供要在 Y 轴标签上绘制的范围。示例请参见以下数据及其直方图 - 实时演示set.seed(101) x

如果 R 数据框具有数值列，则也可能存在一些或所有列中存在零，我们可能对查找列中非零值的个数感兴趣。这将有助于我们根据非零值的个数比较列，这可以通过使用 `colSums` 来实现。示例请参见以下数据框 - 实时演示x1

当变量不是连续的而是可以排序时，我们不使用皮尔逊相关系数来查找线性关系，在这种情况下，斯皮尔曼相关系数就出现了。由于斯皮尔曼相关系数考虑值的秩，因此相关性检验忽略相同的秩来查找 p 值，因此我们得到警告“无法用精确 p 值计算具有相同值的 p 值”。这可以通过在 `cor.test` 函数内使用 `exact = FALSE` 来避免。示例请参见以下向量，并执行斯皮尔曼相关性检验以检查它们之间的关系 - 实时演示x1