当我们处理更大尺寸的矩阵，并且数据预期来自相同的分布或相同的数据源时，我们可能期望这些矩阵是相等的。在这种情况下，我们希望检查两个矩阵是否相等。这可以使用 all.equal 函数完成，如下例所示。示例 动态演示M1

要在 Y 轴上显示 0，我们可以使用 ggplot2 包的 scale_y_continuous 函数设置 Y 轴的限制。例如，如果我们在名为 df 的 R 数据框中拥有两列，例如 x 和 y，那么通过使用以下命令可以创建在 Y 轴上显示 0 的散点图：ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+scale_y_continuous(limits=c(0,”上限”))请考虑以下数据框：示例 动态演示x

要在使用 ggplot2 创建没有须状线的箱线图，我们需要在 geom_boxplot 函数中使用 coef 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，并且存在一个分类变量 x 和一个响应变量 y，那么可以通过使用 ggplot(df,aes(x,y))+geom_boxplot(coef=0) 来创建没有须状线的类别箱线图。请考虑以下数据框：示例 动态演示x

如果我们有两个向量，例如 x 和 y，x 包含 1, 6，y 包含 5, 10，那么这两个向量之间的一系列值将是 1, 2, 3, 4, 5 和 6, 7, 8, 9, 10。这里序列是使用 x 和 y 中的对应元素创建的。在 R 中，我们可以使用 mapply 函数来实现这一点，如下例所示。示例 动态演示x1

第一个四分位数是在第 25 个百分位数存在的数值，这意味着数据中 25% 的值位于第一个四分位数以下。当我们找到数据框的摘要时，输出会返回此值，但如果我们只想提取第一个四分位数，则可以使用 quantile 函数，并使用 0.25 指定百分比。请考虑以下数据框：示例 动态演示x

最长字符串的长度可以借助 max 函数结合 nchar 函数来找到。为此，我们首先需要访问包含字符串值的相应列。假设我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 CHAR 的字符串列，那么最长字符串的长度将通过使用命令 max(nchar(df$CHAR)) 来找到。请考虑以下数据框：示例 动态演示x

如果我们有一列是键，这意味着我们想将该列用作自变量，并为因变量查找统计值，例如总和、平均值、标准差、范围等。这可以使用 with 和 tapply 函数的组合来完成，如下例所示。请考虑以下数据框：示例 动态演示x1

要提取 R 数据框中多列中的唯一值，我们首先需要创建一个列值的向量，但为此我们需要以矩阵形式读取这些列。之后，我们可以简单地使用 unique 函数进行提取。要了解其工作原理，请查看以下示例。请考虑以下数据框：示例 动态演示x1

可以通过取消向量元素的列表，然后使用 strsplit 函数进行拆分来完成 R 向量中以逗号分隔的值的拆分。例如，如果我们有一个包含以逗号分隔的值的向量 x，那么这些值的拆分将通过使用命令 unlist(strsplit(x,",")) 来完成。示例 动态演示x1

na.omit 在进行任何计算时会考虑 NA 值，但不将其包含在计算中；另一方面，na.rm 会删除 NA 值，然后进行任何计算。例如，如果一个向量总共有 1 个 NA 值和 5 个值，那么使用 na.omit 计算它们的总和时将排除 NA 值，而使用 na.rm 计算它们的总和时将删除 NA 值。请考虑以下数据框：示例 动态演示x1