借助 match 函数，可以轻松找到两个向量中一个或多个公共值的的位置。match 函数将匹配第一个和第二个向量中的值，然后返回这些公共值在第二个向量中的索引或位置。示例 实时演示set.seed(145) x1

我们可以在 R 中使用多种刻度绘制数值，其中包括对数刻度。此外，还可以使用对数刻度在两个轴上绘制值。在基础 R 中，最好的方法是使用十进制表示定义轴值，如下面的示例所示，并定义明确的对数。考虑以下向量 - 示例 实时演示set.seed(555) x

在数据分析中，我们经常遇到不合适的数据，因此数据分析变得困难。不合适数据的一个例子是使用不同的值读取缺失值，并将它们命名为“缺失”或“不可用”。这可以通过使用以下语法来完成 - 语法levels(“data_frame_name”$”Column_name”)[levels(“data_frame_name”$”Column_name”=="Missing"]

在 R 编程中，大多数具有字符串值的列可以由字符数据类型或因子数据类型表示。例如，如果我们有一列 Group，其中有四个唯一值 A、B、C 和 D，则它可以是具有四个级别的字符或因子。如果我们想取这些列的子集，则可以使用 subset 函数。查看下面的示例。考虑以下数据框 - 示例set.seed(888) Grp

有时我们在编程控制台中不断编写代码，突然需要使用编程控制台上面使用过的某些内容，那么如果我们忘记了它，回忆起来就会有点模棱两可。在这种情况下，我们可能希望检查某些内容是否存在，而这些内容可能是 R 编程中的数据框。为此，我们可以使用以下语法 - 语法exists("data_frame_name")&&is.data.frame(get("data_frame_name "))考虑以下数据框 - 示例 实时演示set.seed(101) x1

矩阵的秩定义为行或列中线性无关向量的最大数量。如果我们有一个维度为 R x C 的矩阵，其中 R 为行数，C 为列数，并且如果 R 小于 C，则矩阵的秩将为 R。要在 R 中查找矩阵的秩，我们可以在 Matrix 包中使用 rankMatrix 函数。加载 Matrix 包 - library(Matrix)示例 实时演示M1

如果我们有多个向量，则可以使用 rowSums 函数找到对应元素的总和，并且可以使用 cbind 组合这些向量，以便 R 可以轻松读取对应元素。但是，如果一个或多个向量中存在 NA 值，那么我们还需要添加 na.rm=TRUE 参数。示例 实时演示set.seed(100) x1

当我们使用内置或导入的数据集创建样本时，则与原始数据集中的选定行编号相同，因此，编号变得无序。要将此无序编号更改为一个序列，例如从 1 开始到样本中的总行数，我们可以使用 1:nrow(“sample_object_name”)。考虑以下数据框 - 示例 实时演示set.seed(999) x

使用 ggplot2 创建的两个图可以通过 gridExtra 包垂直排列，我们只需使用 grid.arrange 函数即可。例如，如果我们使用 ggplot2 创建了两个图并保存在对象 p1 和 p2 中，则可以将其垂直排列为 grid.arrange(p1,p2)。考虑以下数据框 - 示例set.seed(151) x

如果我们只有少量行，那么我们可能希望为行创建条形图，而不是使用列作为类别。这可以通过使用 barplot 函数来完成，但我们需要将数据框转换为矩阵并对其进行转置。例如，如果我们有一个具有 4 行 4 列的数据框 data_frame，则可以使用 barplot(t(as.matrix(data_frame)),beside=TRUE) 创建以行作为类别的条形图。考虑以下数据框 - 示例 实时演示x1