分类变量有多个类别，但如果数据集很大，并且类别数量也很大，那么识别它们就会变得有点困难。因此，我们可以提取分类变量的唯一值，这将帮助我们轻松识别分类变量的类别。我们可以通过对 R 数据框的每一列使用 unique 来实现这一点。示例考虑以下数据框 -> x1 x2 x3 x4 df df    x1 x2  x3     x4 1  A  5 India     a 2  A  5 India     b 3  A ... 阅读更多

R 数据框可以包含大量分类变量，这些分类变量形成不同的组合。例如，一个变量的一个值可以与另一个变量的两个或多个值关联。此外，一个分类变量可以具有所有唯一类别。我们可以找到我们想要的任意多个变量的这种唯一组合，并且可以使用 unique 函数来实现。示例考虑以下数据框 -> x1 x2 x3 x4 df df x1 x2 x3 x4 1 1 A a 5 2 2 A b 5 3 3 A c 10 ... 阅读更多

创建包含一列作为列表的数据框并不困难，但我们需要将 I 与列表一起使用，以便列表元素不作为单个列工作。在这里，您将找到创建列表的常用方法，如果我们想将该列表插入到我们的数据中，则该方法是不正确的，正确的使用方法在最后提到。不正确的方法 - 示例> x1 x2 df df      x1 c.1..1. c.2..2. c.3..3. c.4..4. c.5..5. c.6..6. c.7..7. c.8..8. c.9..9. 1     1    1       2       3 ... 阅读更多

使用 ggplot2 的 ggplot 函数绘制的条形图显示水平和垂直网格线。如果我们只对条形高度感兴趣，那么我们可能更愿意删除水平网格线。这样，我们可以拥有 X 轴，它可以帮助我们查看我们感兴趣的变量中包含的不同类别，并摆脱不必要的信息。这可以通过在 scale_y_discrete 函数中将 breaks 参数设置为 NULL 来实现。示例考虑以下数据框 -> x y df library(ggplot2)创建包含所有网格线的绘图 -> ggplot(df, aes(x, y))+ + geom_bar(stat='identity')输出创建没有水平网格线的绘图 ... 阅读更多

由于使用 data.table 进行的操作有时比数据框快，因此我们可能希望将数据框转换为 data.table 对象。数据框和 data.table 之间的主要区别在于数据框在基本 R 中可用，但要使用 data.table，我们必须安装 data.table 包。我们可以使用 data.table 包中的 setDT 函数来实现。示例考虑以下数据框 -> set.seed(1) > x1 x2 x3 x4 x5 df df x1 x2 x3 x4 x5 1  -0.1264538 1.7189774 2 6 9.959193 2   0.6836433  1.5821363 3 4 7.477968 3  -0.3356286 ... 阅读更多

在图表中，轴标签有助于我们了解创建图表的变量的范围。在 R 中使用 plot 函数创建图表时，轴标签会自动选择，但我们可以更改它们。为此，首先必须删除轴，然后添加每个带有我们想要的标签的轴，然后创建图表的框。示例考虑以下数据 -> x y plot(x, y)输出更改 X 和 Y 轴的轴标签 -> plot(x, y, axes=FALSE)+ + axis(side = 1, at = c(2, 5, 10))+ + ... 阅读更多

在分析过程中，我们可能更愿意使用行索引或列索引，而不是使用它们的数字，因此，我们可以使用 grep 函数来获取它们。在处理大型数据集时，它变得很有用，因为大型数据集具有大量的行和列，因此更容易使用它们的索引而不是数字来回忆它们。具体来说，需要列索引，另一方面，仅在特殊情况下需要行，例如分析特定案例。示例考虑以下数据框 -> set.seed(1) > x1 x2 x3 x4 x5 df head(df, 20) ... 阅读更多

条形图常用于分析因子变量的水平在数据集中出现的次数，Y 轴值对条形图至关重要。有时这些值不是我们想要的格式，因此，我们希望用新的值替换它们。这可以通过使用 ggplot2 中 scale_y_continuous 函数的 breaks 参数来实现。示例考虑以下数据框 -> set.seed(1) > x df library(ggplot2)创建没有指定 Y 轴值的绘图 -> ggplot(df, aes(x))+ + geom_bar()输出使用新的 Y 轴值绘图 -> ggplot(df, aes(x))+ + geom_bar()+ + scale_y_continuous(breaks=c(0, 2, ... 阅读更多

在文本分析中，我们可能希望从单个字符串或字符串向量中提取字符。此提取可能需要创建包含某些特定单词的新字符串，以供进一步分析。我们可以使用 stringr 包的 str_sub 函数来实现。示例考虑以下字符串 -> x1 library(stringr) > str_sub(x1, 1, 8) [1] "Removing" > str_sub(x1, 1, 23) [1] "Removing harmful things" > str_sub(x1, 29, 37) [1] " the road" > str_sub(x1, 30, 37) [1] "the road" > str_sub(x1, -58, -51) [1] "Removing" > str_sub(x1, -58, -1) [1] "Removing harmful things from ... 阅读更多

当我们有两个分类变量时，它们中的每一个都可能对另一个变量具有不同数量的行。这有助于我们了解这两个分类变量的组合值。我们可以使用 dplyr 包的 count 函数找到此类类型的行。示例考虑基本 R 中的 CO2 数据 -> head(CO2, 20) > head(CO2, 20)       Plant    Type    Treatment    conc     uptake 1     Qn1     Quebec   nonchilled     95      16.0 2     Qn1     Quebec   nonchilled    175   ... 阅读更多