为了在 R 中标准化数据表对象中并非全部的多个列，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据表对象。然后，使用单个方括号子集列，并使用 lapply、list 和 scale 函数来标准化这些列。示例创建数据表对象让我们创建一个如下所示的数据表对象：library(data.table) x

如果我们有一个矩阵的单行，那么可以使用 rep 函数轻松创建具有相同行的矩阵，如果我们没有该行，则需要在 rep 函数中传递行值。查看以下示例，了解如何在已知一行的情况下创建具有相同行的矩阵。示例 1考虑以下向量：Row_1

为了在 R 中用随机值填充单个列的缺失值，我们可以使用 Hmisc 包中的 impute 函数。例如，如果我们有一个名为 的数据框，其中包含一个名为 C 的列，该列有一些缺失值，那么我们可以使用以下命令随机填充这些缺失值：df$C

为了使用数据框列创建散点图，我们需要将数据框列转换为变量，并且每个列的值将在每列名称的对应新列中读取。这可以通过 reshape2 包中的 melt 函数来实现。之后，我们可以使用 ggplot 函数使用新的数据框创建散点图，如下面的示例所示。示例以下代码片段创建了一个示例数据框：x1

当我们在 R 列表的每个元素中都有大量值时，我们可能希望查看一些顶部的值以了解数据特征。为此，我们可以通过使用 lapply 函数以及 head 函数从 R 列表的每个元素中提取前 n 个值，如下面的示例所示。示例 1以下代码片段创建了一个列表：List1

为了将较长向量的每个元素乘以较短向量，我们可以使用 %o% 运算符执行外积计算。例如，如果我们有两个向量 x 和 y，其中 x 的长度小于 y，那么我们可以使用以下命令将 y 的每个元素乘以 x 的每个元素：x%o%y查看以下示例以了解其工作原理。示例 1要将较长向量的每个元素乘以较短向量，请使用以下代码：x1

如果我们在数据表对象中具有分类数据，并且某些值是重复的，那么我们可能希望从该对象中提取唯一行。为了通过数据表对象的分类列提取唯一行，我们可以使用 unique 函数并在 by 参数中定义列，如下面的示例所示。要了解提取是如何完成的，请查看以下示例。示例 1以下代码片段创建了一个数据表对象：library(data.table) grp

矩阵的对角线元素出现在列和行索引相同的位点，因此，如果我们不想使用 diag 函数，我们可以利用这些索引来提取矩阵的对角线元素。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，那么可以使用以下命令提取 M 的对角线元素：M[row(M)==col(M)]查看以下示例以了解其工作原理。示例 1以下代码片段创建了一个矩阵：M1

为了创建一列数据框，其中值在 0 和 1 之间等距，我们可以使用 ppoints 函数。例如，如果我们想创建一个名为 df 的数据框，其中包含一百个在 0 和 1 之间等距的值，那么我们可以使用以下命令：df

为了在 R 中将 str 输出保存为字符串，我们可以将 capture.output 函数与 str 函数一起使用。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，并且我们想将 df 的 str 输出存储为字符串，那么我们可以使用以下命令：capture.output(str(df))如果我们将其保存在一个名为 str_df 的对象中会更好