R 数据框的一行可以在列中有多种方式，这些值可以是数字、逻辑、字符串等。根据行号查找值很容易，但根据值查找行号则有所不同。如果我们想在特定列中查找特定值的行号，那么我们可以提取整行，这似乎是一种更好的方法，可以通过使用单个方括号来获取行的子集来实现。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x1

箱线图显示中位数作为中心度量，以及其他值，但我们可能也希望比较均值。因此，如果我们想比较多个箱线图，则可能更倾向于用点显示均值。这可以通过使用 points(mean(“Vector_name”)) 来实现，如果我们正在绘制 R 数据框的列，那么我们将引用它们而不是向量名称。示例请考虑以下数据和箱线图 - 实时演示x

如果数据框的所有列都是数值型的，那么我们可能希望查找该数据框中所有值的均值，但这不能直接完成，因为数据框对象不是数值型的。因此，要查找 R 数据框中所有值的均值，我们需要先将其转换为矩阵，然后使用均值函数。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x1

在 R 中计算分位数非常简单，我们只需要使用 quantile 函数，它会返回所有分位数，即 0%、25%、50%、75% 和 100%。如果我们想避免打印这些分位数的名称，则可以在 quantile 函数中使用 names=FALSE。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，那么不带名称的分位数可以找到为 quantile(x,names=FALSE)。示例实时演示x1

通常，矩阵是用给定值创建的，但如果我们想用随机值创建矩阵，那么我们将使用 matrix 函数的常规方法。R 中的随机选择可以通过多种方式完成，具体取决于我们的目标，例如，如果我们想从正态分布中随机选择值，那么将使用 rnorm 函数，并将其存储在矩阵中，我们将将其传递到 matrix 函数中。示例实时演示M1

具有相同列数的矩阵可以通过行合并。例如，如果我们有五个矩阵列表，每个矩阵都有六列，那么可以通过连接这些矩阵的行将这些矩阵转换为单个矩阵。这可以通过使用 do.call(rbind,”List_of_matrices_object_name”) 来完成。示例请考虑以下矩阵及其列表 - 实时演示M1

随机抽样有助于我们减少分析中的偏差。如果我们有分组数据，那么我们可能希望根据组查找随机样本。例如，如果我们有一个包含分组变量的数据框，并且每个组包含十个值，那么我们可能希望创建一个随机样本，其中我们将从每个组中随机选择两个值。这可以通过在 .SD 中使用 sample 函数来完成示例请考虑以下 data.table - library(data.table) Group

我们知道 R 中的列表可以有多个不同数据类型的元素，但它们也可以相同。无论我们拥有相同类型的元素还是不同的元素，我们可能都希望使用唯一值对列表进行子集化，尤其是在我们认为值必须相同的情况下。为此，我们可以使用 unique 函数。示例请考虑以下列表 - 实时演示x1

要对向量应用 shapiro wilk 正态性检验，我们只需在 shapiro.test 函数中命名向量即可，但如果我们想对 R 数据框列执行相同的操作，则必须以正确的方式指定列。例如，如果数据框名称为 df，列名称为 x，则函数将按 shapiro.test(df$x) 的方式工作。示例实时演示x1

R 中的矩阵的幂不能直接求得，因为 base R 中没有此功能。因此，为此目的，我们可以使用 expm 包的 %^% 。首先，我们将安装 expm 包，然后加载它并使用 %^% 。例如，假设我们有一个名为 M 的矩阵，我们想找到 M 的 2 次幂，则可以执行以下操作 - M %^%2示例安装和加载 expm 包 - install.packages("expm") library(expm)示例实时演示M1