有时我们只想根据列的起始值和结束值提取数据列的值，该列包含字符串，或者有时包含字符串的列的值以一些额外的字符记录，我们想提取这些值。为此，我们可以使用带有单方括号的 grepl 的否定。示例考虑以下数据框 -> x2 df2 head(df2, 20)输出x2 1 Alabama 2 Alaska 3 American Samoa 4 Arizona 5 Arkansas 6 California 7 Colorado 8 Connecticut 9 Delaware 10 District of Columbia 11 Florida 12 Georgia 13 Guam 14 Hawaii ... 阅读更多

脚注通常用于引用文档、文本或图像，称为引用。它帮助读者或查看者使用生成的文本或图像来查看原始来源。如果我们想使用 ggplot2 包在 R 中的绘图中添加引用，那么我们可以添加具有 caption 选项的 labs 来添加脚注。示例考虑以下数据框 - 实时演示> set.seed(1) > x y df df输出       x       y 1 0.8735462 4.0117812 2 1.6836433 2.8898432 3 0.6643714 1.8787594 4 3.0952808 0.2853001 5 1.8295078 3.6249309 ... 阅读更多

有时我们的向量包含 NA 值，也可能存在这种情况：一个向量在一个位置具有 NA，而另一个向量在同一位置具有数值。例如，1、2、NA 和 1、2、3。在这种情况下，我们可能希望组合这两个向量以创建一个向量。这可以使用 dplyr 包的 coalesce 函数来完成。示例> library(dplyr) > x1 x1输出[1] NA 4 NA 1 2 NA 4 1 4 1 2 3 1 4 2 2 NA 2 2 1示例 实时演示> y1 y1输出[1] 1 2 ... 阅读更多

有时我们想确定所有元素的乘积，就像总和一样。这可能需要测试可以应用于数值向量的数学运算的更改。在基础 R 中，我们有 prod 函数，它的作用与 sum 相同，但它提供向量的所有元素的乘积。示例 实时演示> v1 v1输出[1] 1 2 3 4 5> prod(v1)输出[1] 120 示例 实时演示> v2 v2输出[1] -0.500466629 0.394771317 0.575743107 0.026982141 0.812697502 [6] 0.995708241 2.198243938 -0.008609976 -0.931337300 -0.073743225> prod(v2)输出[1] 3.228448e-06示例 实时演示> v3 v3输出[1] 1.7328245888 -0.5772304935 2.5161349689 3.0401656274 0.1669773313 [6] -0.0001252235 0.7649984733 ... 阅读更多

通常，数值向量和字符串的连接会在 R 中产生一个字符串向量。例如，如果我们想使用 paste 函数将 1、2、3 与 Tutorialspoint 连接起来，那么结果将是一个向量，例如：“Tutorialspoint 1” “Tutorialspoint 2” “Tutorialspoint 3”。但是，如果我们希望它返回“Tutorialspoint 1 2 3”，那么我们需要使用 paste 函数的 collapse 参数。示例 1> x1输出[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J"> y1输出[1] 1 9 6 3 8 1 8 5 9 1 2 8 3 8 4 5 10 1 6 3 ... 阅读更多

当我们使用 ggplot2 创建条形图时，条形颜色为深灰色，但可以更改为不同的颜色，或者我们也可以为它们提供不同的灰色阴影。如果我们绘制分类数据的模式，这将很有帮助。例如，在 X 轴上绘制教育水平，在 Y 轴上绘制经验年数的频率。我们可以使用 ggplot2 包的 scale_fill_grey 函数来实现。示例考虑以下数据框 - 实时演示> x Freq df df输出  x Freq 1 A 14 2 B 12 3 C 13 4 D 15> library(ggplot2) > ggplot(df, ... 阅读更多

在基础 R 中，barplot 函数可以轻松创建条形图，但是如果条形的数量很大，或者我们可以说如果我们为 X 轴提供的类别很多，那么绘图中不会显示一些 X 轴标签。因此，如果我们希望它们出现在绘图中，则需要使用 las 和 cex.names。示例考虑以下数据和条形图 - 实时演示> x names(x) barplot(x)输出显示所有 X 轴标签 -> barplot(x,las=2,cex.names=0.5)输出

当我们在 R 中执行 t 检验并且两组之间的差异非常大时，检验的 p 值将打印为 2.2e – 16，这是 R 用于假设检验程序的打印行为。实际的 p 值可以通过使用 t 检验函数 t.test(“Var1”, ”Var2”, var.equal=FALSE)$p.value 来提取。此 p 值不太可能与 2.2e – 16 相同。示例 1 实时演示> x1 y1 t.test(x1, y1, var.equal=FALSE)输出    Welch 两样本 t 检验数据：x1 和 y1 t = -3617.2，df = 10098，p 值 < 2.2e-16 备择假设：均值之间的真实差异不是 ... 阅读更多

有时我们想组合两列的列值以创建一个新列。当我们有一个唯一的列可能与数值列或任何其他类型的列组合时，这通常使用。此外，我们可以通过用不同的字符分隔要创建的列值来做到这一点。这可以使用 apply 函数来完成。示例考虑以下数据框 - 实时演示> ID Country df1 df1输出  ID Country 1 1 UK 2 2 UK 3 3 India 4 4 USA 5 5 USA 6 6 UK 7 7 Nepal 8 ... 阅读更多

网格线是水平和垂直的点线，它们有助于组织图表，以便标签上的值更容易被查看者阅读。这在绘制大量数据点的情况下特别有用。通过使用 abline 定义垂直线和水平线，plot 函数绘制的图表可以具有网格线。示例考虑以下数据和散点图 - 实时演示> x y plot(x,y)输出使用 abline 函数添加网格线 -> abline(h=seq(0,5,0.5),lty=5) > abline(v=seq(-2,2,0.5),lty=5)输出