处理缺失值是数据分析中最关键的任务之一。如果我们有大量数据，最好删除包含缺失值的行。为了删除此类行，我们可以使用 complete.cases 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些缺失值，那么我们可以使用以下命令删除包含缺失值的行：df[complete.cases(df),]示例 1以下代码段创建了一个示例数据框：x1

为了在基础 R 图中用下划线突出显示值，我们可以在 text 函数中使用 underline 函数。text 函数将用于定义我们需要在图中加下划线的数值，而 underline 函数只会对该部分加下划线。查看以下示例以了解其工作原理。示例为了在基础 R 图中用下划线突出显示值，请使用以下代码：plot(1:5)输出如果执行以上代码，则会生成以下输出：为了在基础 R 图中用下划线突出显示值，请将以下代码添加到以上代码中：plot(1:5) text(4, ... 阅读更多

为了在 data.table 对象的每一列中查找最后一个非缺失值，我们可以结合使用 lapply 函数和针对 NA 值的 tail 函数。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，那么我们可以通过使用以下命令在 DT 的每一列中找到最后一个非缺失值：DT[,lapply(.SD,function(x) tail(x[!is.na(x)],1))]示例 1以下代码段创建了一个 data.table 对象：library(data.table) x1

为了查找相关系数大于特定值的列组合，我们首先需要创建相关矩阵，然后借助 reshape2 包的 melt 函数来熔化相关性。之后，将根据相关系数的值获取输出的子集。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1以下代码段创建了一个示例数据框：x1

有时数值被读取为字符串，因此使用该向量创建矩阵并不直接。为了将文本向量转换为矩阵，我们需要使用 scan 函数并指定适当的行数或列数，如下面的示例所示。示例 1考虑以下给定的向量 x1：x1

如果我们想为两个向量或相同或不同数据框的两列创建并排条形图，那么我们首先需要借助 cbind 函数将这些向量或列组合起来，如下所示。之后，将对组合数据应用 barplot 函数，并将 beside 参数设置为 TRUE。查看以下示例以了解其工作原理。示例为了在基础 R 中创建并排条形图，请使用以下代码：x

为了更改基础 R 条形图中条形颜色，我们可以在 barplot 函数中使用 col 参数。例如，如果我们有一个名为 V 的向量，我们想要为其创建条形图，那么我们可以使用以下命令获得蓝色条形：barplot(V,col="blue")查看以下示例以了解如何操作。示例为了更改基础 R 条形图中条形颜色，请使用以下代码：x

为了创建交替递增序列，我们可以借助 R 语言中的逻辑常量，即 TRUE 和 FALSE。在创建向量时，第一个值将设置为 FALSE，第二个值将设置为 TRUE，因此，生成的向量将始终具有交替递增序列。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1为了在 R 中创建交替递增序列，请使用以下代码：x1

为了在 R 数据框的每一行中查找 n 个四分位数，我们可以结合使用 apply 函数和 quantile 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含 100 行，并且我们想要查找每一行的两个四分位数，例如第一个和第三个，那么我们可以使用以下命令：apply(df,1,quantile,c(0.25,0.75))示例 1以下代码段创建了一个示例数据框：x1

当我们在数值列和字符列上使用 apply 函数时，该函数的输出将为所有内容返回 NA，因此，为了解决此问题，我们可以使用 lapply 函数。lapply 函数将独立地考虑每一列，因此，算术运算将分别执行。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1以下代码段创建了一个示例数据框：x1