当我们使用ggplot2绘制基于一系列值的散点图时，对于较小的值，点的尺寸可能非常小。结果，查看这些点会比较困难。因此，我们可能希望增加这些点的尺寸。这可以通过使用scale_size_continuous函数来实现，在该函数中，我们可以设置点的尺寸范围。示例请参考以下数据框 - 在线演示

列表有时除了其他元素外还包含NULL元素。因此，我们可能希望去除这些NULL元素，以便我们可以轻松地使用我们的列表。为此，我们可以使用lapply函数，语法如下：语法“列表名称”[!unlist(lapply(“列表名称”,is.null))]示例请参考以下列表 - 在线演示

列表包含不同类型的元素，并且每个元素都可以具有不同的子元素。要子集化这些子元素，我们可以使用sapply函数，并使用c来子集相应的子元素数量。例如，如果我们有一个包含五个元素的列表，并且每个元素都有十个子元素，那么我们可以从子元素中提取第1、2、3等元素。示例请参考以下列表 - 在线演示

如果我们有一个data.table对象或一个转换为data.table的数据框，并且它有一个因子列，那么我们可能希望创建一个频率表，该表显示每个因子有多少个值或因子水平的计数。这是一种数据汇总方法，可以帮助我们了解因子水平出现情况的变化。如果我们有一个data.table对象，这可以使用一行代码轻松完成，否则我们需要先转换该对象。示例请参考以下数据框 - 在线演示分组

R中的cor函数帮助我们从数据框或矩阵中找到相关矩阵，但其输出始终如预期的那样是矩阵。我们可能希望将该矩阵转换为一个数据框，其中包含所有变量组合及其相关值。这可以通过使用as.table读取相关矩阵，并使用as.data.frame将该表转换为数据框来完成。示例请参考以下数据框 - 在线演示

如果R数据框包含所有数值列，并且我们想要查找行值之间的差异，那么我们将丢失数据框的第一行，因为它不会从任何行中减去。这可以通过使用head函数和减号来完成。它将作为从最后一行减去倒数第二行，然后从倒数第二行减去倒数第三行，依此类推。示例请参考以下数据框 - 在线演示

Excel中的sumproduct函数将两个或多个数组的每个值与对应值相乘，然后对结果求和。例如，如果我们在Excel中A1、A2中有1、2，在B1和B2中有2、2，那么sumproduct将1*2和2*2相乘，然后对这两个乘积求和。在R中，我们有crossprod函数可以实现相同的功能。示例在线演示

示例可能存在变量之一以相反方式记录的情况，并且我们想使用该变量创建散点图。因此，我们需要在绘图时反转该变量。假设该变量是自变量，因此它将绘制在X轴上。因此，要反转X轴标签，我们可以使用ggplot2包的scale_x_reverse函数。请参考以下数据框 - 示例在线演示

加权平均值是通过求权重和值的乘积之和，然后将此和除以权重总和来确定的平均值。如果权重成比例，则权重总和应为1。在基础R中，我们有一个weighted.mean函数来查找加权平均值，我们只需要传入值向量和权重向量即可。示例在线演示

当我们创建绘图并在其上方添加标题时，标题的默认对齐方式为左对齐，并且位于绘图区域的边缘。但有时，我们希望将标题显示在Y轴标签的上方，因此，我们可以使用theme函数并相应地设置hjust参数。示例请参考以下数据框 - 在线演示