图形标题的大小对于可见性非常重要，因为它是人们在绘图区域后首先看到的内容。它的尺寸不能太大也不能太小，但应该与轴标题和轴标签有所区别，以便图形清晰易懂。这可以通过使用主题函数来实现。示例考虑以下数据框 -set.seed(1) x

R 数据框可以包含数值变量和因子变量。可以看出，原始数据中的因子水平即使在不同的语言版本中也会被记录为同义词，但这很少见。例如，因子变量可以具有 hot 和 cold 作为水平，但可能 hot 被说印地语的人记录为 garam，因为 garam 是 hot 的印地语形式。因此，我们需要将类似的水平组合成一个，以便我们不会为变量创建不必要的因子水平。示例考虑以下数据框 -set.seed(109) x1阅读更多

在处理日期数据时，如果数据包含两个或多个日期值，我们通常希望找到日期之间的差异。对于包含日期的 R 数据框的两个列也可以执行相同操作，但首先我们需要将这些日期列读入日期格式（如果它们在 R 中未记录为日期）。可以使用 difftime 函数查找天数差。示例考虑以下数据 -date1

R 中的 NA 值表示不可用或缺失值，因此，它对任何类型的数学运算都不适用。因此，非 NA 值才是有用的值，我们可能希望找到这些值的位置。我们可以使用 !is.na 在 R 中找到非 NA 值的位置，这意味着非 NA 值。示例set.seed(1) x1

有时月份的日期向量以数字形式记录，将其视为日期向量进行处理或可视化变得困难。例如，如果月份的向量具有表示 1 月的数字 1，表示 2 月的数字 2，依此类推，则它被视为数值向量，而不是表示月份的向量。要将此类向量转换为缩写月份（如 Jan、Feb 等），我们可以使用 month.abb 函数。示例Month1

R 中的向量可以有无限多个元素，但我们可能希望删除其中一些。要删除向量的最后一个元素，我们可以使用 head 函数，并使用我们不想要的元素数量的负号。例如，如果我们有一个长度为 200 的向量，但我们不想要最后的 50 个元素，那么我们可以使用 head(vector_name,-50)。示例x1

由于矩阵仅包含数值，因此也可以对矩阵进行排序。排序可能有多种原因，例如我们希望将矩阵转换为数据框，存储在矩阵中的数据需要在矩阵计算之前进行排序，以便计算后的结果视图变得更清晰等。要根据一列对矩阵进行排序，我们可以使用 order 函数。示例set.seed(123) M1

要从统计分布生成随机样本，我们使用 rnorm、rbinom、rexp、rpois 等函数，根据其名称对应于相应的分布。使用这些函数，我们可以将它们的参数作为参数传递到函数内部。但是，如果我们将参数保存为列表，则随机样本的生成并不直接，为此我们需要使用 do.call 函数。示例parameters1

通常，在 R 或任何统计分析软件中创建的绘图都将 X 轴标签放在底部，但我们可能希望将其显示在绘图的顶部。这可以对任何类型的二维绘图进行，无论是散点图、条形图等。这可以通过使用 R 中 ggplot2 包的 scale_x_continuous 函数来实现。示例实时演示set.seed(123) x

如果 R 数据框包含两个或多个因子列，则因子数量的组合数量会更多，显然，如果因子数量很大，且水平数量很大，则因子水平的组合数量也很大。要查找每组组合的总行数，我们可以使用 transform 函数。示例考虑以下数据框 -实时演示set.seed(101) Group