要理解有序因子和无序因子的区别，最好通过使用 ordered 参数（TRUE 和 FALSE 选项）创建因子向量来理解它们。例如，如果我们有一个向量 x，那么它可以是有序的或无序的，如 factor(x,ordered=TRUE) 和 factor(x,ordered=FALSE)。示例1 在线演示x1

要组合向量数组，我们可以使用 rbind 函数。例如，如果我们有多个大小相同或大小不同但元素总数为偶数的向量 x、y、z，那么我们可以使用 rbind(x,y,z) 来组合这些向量。查看示例以了解其工作原理。示例1 在线演示x1

要将因子水平转换为字符，我们可以使用 as.character 函数访问包含因子值的数据框的列。例如，如果我们有一个包含名为 Gender 的因子列的数据框 df，那么该列可以转换为字符列，如 as.character(df$Gender)。示例 在线演示考虑以下数据框 - set.seed(121) x1

可以使用基础 R 中的 boxplot 函数创建箱线图，但 Y 轴标签是根据我们通过函数传递的向量生成的。如果我们想删除坐标轴标签，则可以使用 axes = FALSE 参数。例如，如果我们有一个向量 x，那么可以使用 boxplot(x,axes=FALSE) 创建 x 的没有坐标轴标签的箱线图。示例 在线演示考虑以下向量 x 和创建的箱线图 - set.seed(777) x

t 检验用于查找相关系数的 p 值，并以此为基础确定两个变量之间是否存在统计学上的显著关系。在 R 中，我们可以使用 cor.test 函数执行此检验。例如，如果我们有两个向量 x 和 y，则可以使用 cor.test(x,y) 查找 p 值。示例1 在线演示set.seed(444) x1

在基础 R 中，我们使用 boxplot 函数创建箱线图，但是如果我们有分类向量和相应的数值向量，那么可以轻松创建箱线图。为此，我们应该将这些向量保存在数据框中，并使用 $ 运算符和 las = 2 参数创建箱线图，如下例所示。示例考虑以下向量：国家 费率

在 R 中，对于幂的计算，我们可以简单地使用幂运算符 ^，这在生成幂序列时也将使用。例如，如果我们想生成 2 的 1 到 5 次幂的序列，我们可以使用代码 2^(1:5)，这将产生 2 4 8 16 32。示例 在线演示2^(0:2)输出[1] 1 2 4示例 在线演示2^(0:10)输出[1] 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 示例 在线演示2^(0:50)输出[1] 1.000000e+00 2.000000e+00 4.000000e+00 8.000000e+00 1.600000e+01 [6] 3.200000e+01 6.400000e+01 1.280000e+02 2.560000e+02 5.120000e+02 [11] 1.024000e+03 2.048000e+03 4.096000e+03 8.192000e+03 1.638400e+04 [16] 3.276800e+04 6.553600e+04 1.310720e+05 2.621440e+05 5.242880e+05 [21] ... 阅读更多

要将 R 数据框的列从整数转换为数值，我们可以使用 lapply() 函数。例如，如果我们有一个包含所有整数列的数据框 df，那么我们可以使用代码 lapply(df,as.numeric) 将所有列的数据类型转换为数值数据类型。示例1考虑以下数据框 - 在线演示set.seed(871) x1

可以使用 geom_point 函数创建点图，如果我们想为单个向量创建点图，那么我们应该在 aes 函数中的两个位置传递该向量。此外，默认情况下，点是完整的黑色圆圈，如果我们想将点更改为空点，则可以使用 shape 参数。示例考虑以下数据框 - 在线演示set.seed(171) x

可以通过多种方式生成随机样本，例如使用离散和连续分布、使用整数向量、使用数值向量、使用字符向量和/或因子向量，以及使用数据集的列。如果我们有一个连续的样本，那么值可能包含小数点后许多值，我们可以使用 round 函数将这些值限制为 4 位或使用任何其他限制。示例 在线演示x1