R 数据框可能包含大量行，如果某些行对数据分析无用，我们可能希望将其删除。因此，我们可以在开始分析过程之前删除这些行。可以说，删除某些行是数据清理的一部分，显然数据清理有助于我们为分析创建一个平滑的数据集。在 R 中，我们可以简单地使用 head 函数从 R 数据框中删除最后几行，我们也可以将其存储为新的数据…… 阅读更多

对 R 数据框的列进行排序并不困难，但有时我们希望以相反的顺序进行排序，例如，我们可能希望将某些列按升序排序，而另一些列按降序排序。排序目的的这种变化使其变得有点复杂。因此，我们可以使用 sort 函数的否定来对我们想要按降序排序的列进行排序。示例考虑以下数据框 - 实时演示set.seed(111) x1

当我们使用 plot 函数创建绘图时，绘图标题使用 main 参数出现在绘图顶部。如果我们使用 title 函数创建绘图标题，则我们可以通过多种不同的方式调整其位置，例如绘图下方和上边框之间的任何位置。示例x

重新缩放连续变量意味着我们希望用某些属性对其进行标准化，如果我们使用 0 到 1 作为范围，则表示该属性。大多数情况下，重新缩放背后的目标是我们希望消除所考虑变量的测量单位的影响。为了重新缩放范围变为 0 到 1，我们可以使用 scales 包的 rescale 函数。示例加载 scales 包 - 示例library(scales) x1

当然，编写轴标题有助于查看者更好地理解绘图，因为它们为绘图添加了更多信息。一般来说，轴标题具有简单的字体，但我们可以将部分或全部标题更改为斜体以吸引查看者的注意。当我们想要通过使其与众不同来突出标题时，这是需要的。在 ggplot2 中，我们可以使用 expression 来做到这一点。示例考虑以下数据框 - set.seed(1) x

我们使用 head 函数查看 R 数据框中的一些前几个值，但它显示了整个数据框的前几个值，而没有考虑因子列的组。因此，如果我们在特定组中有很多值，那么单独使用 head 函数似乎并没有什么帮助，我们必须使用某些东西来提取每组的前几个值。这可以通过使用带单方括号的 by 函数和 head 函数来完成。示例data(iris) str(iris) 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 ... 阅读更多

通常，我们需要对数据框进行子集化，有时这种子集化是基于字符串的。如果我们有一个字符列或一个因子列，那么我们可能有它的值作为字符串，我们可以通过删除包含值或部分值的行来对整个数据框进行子集化，例如，我们可以删除在 Species 列中包含 set 或 setosa 单词的所有行。示例考虑以下数据框 - 字符

有时我们希望创建一个矩阵列名和行名的因子列，以便我们可以在分析中使用它们。当我们想要了解因子变量对响应的影响，并且因子变量在矩阵中记录为列名和行名时，这是必需的。为此，我们可以将矩阵转换为表格，并将获得的表格转换为数据框。示例考虑以下矩阵 - M1

当我们使用 ggplot2 创建带有图例的绘图时，图例值会被方框覆盖，这会影响绘图的平滑度。可以删除图例值周围的这些方框，使整个图表对查看者更具吸引力，这可以通过 theme 函数来完成，方法是将 legend.key 元素设置为空白。示例考虑以下数据框 - set.seed(1) x

散点图上的点标签帮助我们识别观测对。例如，如果我们正在绘制人们的体重和身高，那么我们可以用人的名字为其贴上标签，因此，我们将能够理解哪些点对属于哪个人。这可以通过在使用 plot 函数创建散点图后使用 text 函数来完成。示例x