我们知道 R 中的列表可以包含多种不同数据类型的元素，但它们也可以是相同的。无论我们拥有相同类型的元素还是不同的元素，我们可能都希望使用唯一值对列表进行子集化，尤其是在我们认为值必须相同的情况下。为此，我们可以使用 unique 函数。示例请查看以下列表 - 实时演示x1

要对向量应用 shapiro wilk 正态性检验，我们只需在 shapiro.test 函数中命名向量即可，但如果我们想对 R 数据框列执行相同的操作，则必须以正确的方式指定列。例如，如果数据框名称为 df，列名称为 x，则函数将按如下方式工作：shapiro.test(df$x)。示例实时演示x1

在 R 中无法直接找到矩阵的幂，因为 base R 中没有此功能。因此，为此目的，我们可以使用 expm 包的 %^%。首先，我们将安装 expm 包，然后加载它并使用 %^%。例如，假设我们有一个名为 M 的矩阵，我们想找到 M 的 2 次幂，则可以按如下方式执行 - M %^%2示例安装和加载 expm 包 -install.packages("expm") library(expm)示例实时演示M1

当我们使用 ggplot2 基于一系列值绘制散点图时，对于较小的值，点的尺寸可能非常小。结果，查看这些点变得有点困难。因此，我们可能希望增加这些点的尺寸。这可以通过使用 scale_size_continuous 函数来实现，在该函数中我们可以设置点的尺寸范围。示例请查看以下数据框 - 实时演示x

列表有时除了其他元素外还包含 NULL 元素。因此，我们可能希望去除该 NULL 元素，以便我们可以在没有任何麻烦的情况下使用我们的列表。为此，我们可以使用 lapply 函数，语法如下：语法“List_name”[!unlist(lapply(“List_name”,is.null))]示例请查看以下列表 - 实时演示x1

列表包含不同类型的元素，并且每个元素都可以具有不同的元素。要对这些子元素进行子集化，我们可以使用 sapply 函数并使用 c 来对相应子元素的数量进行子集化。例如，如果我们有一个包含五个元素的列表，并且每个元素都包含十个子元素，那么我们可以从子元素中提取第 1、2、3 等元素。示例请查看以下列表 - 实时演示x1

如果我们有一个 data.table 对象或一个转换为 data.table 的数据框，并且它有一个因子列，那么我们可能希望创建一个频数表，该表显示每个因子具有的值的数量或因子水平的计数。这是一种数据汇总方法，它有助于我们了解因子水平出现情况的变化。如果我们有一个 data.table 对象，则可以使用一行代码轻松完成此操作，否则我们需要先转换该对象。示例请查看以下数据框 - 实时演示组

R 中的 cor 函数帮助我们从数据框或矩阵中找到相关矩阵，但其输出始终如预期的那样为矩阵。我们可能希望将该矩阵转换为一个数据框，其中包含所有变量组合及其相关值。这可以通过使用 as.table 读取相关矩阵并使用 as.data.frame 将该表转换为数据框来实现。示例请查看以下数据框 - 实时演示x1

如果 R 数据框包含所有数值列，并且我们想查找行值之间的差异，那么我们将丢失数据框的第一行，因为它不会从任何行中减去。这可以通过使用 head 函数和减号来实现。它将按以下方式工作：从最后一行减去倒数第二行，然后从倒数第二行减去倒数第三行，依此类推。示例请查看以下数据框 - 实时演示x1

Excel 中的 sumproduct 函数将两个或多个数组的每个值与其对应值相乘，然后将结果的总和相加。例如，如果我们在 Excel 中的 A1、A2 中有 1、2，在 B1 和 B2 中有 2、2，则 sumproduct 将 1*2 和 2*2 相乘，然后取这两个乘积的总和。在 R 中，我们有 crossprod 函数用于相同目的。示例实时演示x1