可以通过多种方式进行数据提取或选择，例如基于单个值、值的范围等。当我们想要比较数据集的子集或使用子集进行分析时，这通常是必需的。基于值范围的选择行也可以用于测试。我们可以通过子集函数来做到这一点。示例考虑以下数据框 - 实时演示> x1 x2 x3 df df输出 x1 x2 x3 1 3 2 6 2 3 4 9 3 4 4 12 4 4 8 12 5 3 5 11 ... 阅读更多

使用 plot 函数创建的坐标轴标签的默认大小似乎不够大，而且看起来也不美观。因此，我们可能希望更改其大小和颜色，因为图的外观非常重要。这可以通过使用 col.lab 设置颜色和使用 cex.lab 设置大小来实现。示例实时演示> x y plot(x,y)输出更改坐标轴标签的颜色和这些坐标轴标签的大小 - > plot(x,y,col.lab="blue",cex.lab=2)输出> plot(x,y,col.lab="dark blue",cex.lab=3)输出

当我们有一个包含所有数字列的数据框时，我们可能希望找到每一行的最大值。例如，如果我们有一个销售数据集，其中每一行代表一个客户，列代表产品，数量值为值，那么我们可能希望找到每一行的最大值以找出谁购买了哪种产品最多。这可以通过对行使用 apply 函数与 max 来实现。示例考虑以下数据框 - 实时演示> x1 x2 x3 x4 x5 df1 df1输出      x1     ... 阅读更多

有时我们需要在两个数据框之间查找不常见的行，而不是查找公共行。当我们期望大量行不常见而不是少数行时，这通常使用。我们可以通过使用否定运算符（由感叹号表示）与子集函数来做到这一点。示例考虑以下数据框 - 实时演示> x1 y1 df1 df1输出 x1 y1 1 10 6 2 5 9 3 10 10 4 4 10 5 1 6 6 1 4 7 9 3 8 5 10 9 10 3 10 8 2 11 6 10 12 ... 阅读更多

我们知道，R 是一种区分大小写的编程语言，因此匹配不同大小写的字符串并不简单。例如，如果一个向量包含 tutorialspoint，另一个向量包含 TUTORIALSPOINT，那么要检查字符串是否匹配，我们不能直接使用 match 函数。为此，我们必须使用 match 函数将小写字符串转换为大写或大写转换为小写。示例实时演示> x1 x1输出[1] "z" "v" "r" "y" "z" "l" "v" "t" "f" "p" "p" "z" "e" "b" "a" "o" "m" "d" [19] "e" "l" "y" "y" "u" "u" "w" "b" "a" "j" "n" "v" ... 阅读更多

有时字符串向量具有模式，有时我们需要根据字符从字符串向量创建模式。例如，我们可能希望从包含所有名称的向量中提取美利坚合众国的州名。这可以通过使用 grepl 函数来实现。示例考虑以下包含美国州名的向量 - > US_states US_states[grepl("^A", US_states)] [1] "Alabama" "Alaska" "American Samoa" "Arizona" [5] "Arkansas" > US_states[grepl("^B", US_states)] character(0) > US_states[grepl("^C", US_states)] [1] "California" "Colorado" "Connecticut" > US_states[grepl("^D", US_states)] [1] "Delaware" "District of Columbia" > US_states[grepl("^E", US_states)] character(0) > US_states[grepl("^F", US_states)] [1] ... 阅读更多

在数据分析中，有时我们需要找到当前值与前一个值的差值，并且也可能需要按组进行。它有助于我们比较值之间的差异。在 R 中，我们可以使用 dplyr 包的 group_by 和 mutate 函数与 lag。示例考虑以下数据框 - 实时演示> Group Frequency df1 df1输出 Group Frequency 1 A    7 2 A    6 3 A    9 4 A    12 5 B    19 6 B    19 7 B    4 8 B    6 9 C    14 10 C    6 ... 阅读更多

有时我们想从数据框中提取计数，并且该计数可能是基于行值具有相同特征的列数。例如，如果我们有一个包含三列和五十行的数

联立方程中的数据可以读为矩阵，然后我们可以求解这些矩阵以找到变量的值。例如，如果我们有三个方程为 -x + y + z = 6 3x + 2y + 4z = 9 2x + 2y – 6z = 3那么我们将把这些方程转换为矩阵，并使用 R 中的 solve 函数求解它们。示例 1 实时演示> A A输出   [, 1] [, 2] [, 3] [1, ] 1    1    2 [2, ] 3    2    4 [3, ] 2    3    -6 实时演示> b ... 阅读更多

通常，使用 ggplot2 包创建的图上的网格线彼此之间相距较远，但有时如果网格线彼此靠近，图看起来会更好，因此我们可能希望这样做。如果 Y 轴绘制连续变量，则可以通过使用 scale_y_continuous 设置 minor_breaks 和 breaks 来实现。示例考虑以下数据框 - 实时演示> x y df df输出   x  y 1 14 16 2 36 1 3 78 18 4 61 6 5 19 11 6 2 40 7 93 23 8 10 13 9 3 21 10 55 31 ... 阅读更多