成对最大值指的是向量之间最大的值。例如，如果我们有一个包含 1、2、3 的向量，第二个向量包含 2、1、4，则成对最大值将是 2、2、4，因为 1 和 2 之间的最大值是 2，2 和 1 之间的最大值是 2，3 和 4 之间的最大值是 4。在 R 中，我们可以使用 pmax 函数为多个向量找到这些最大值。示例> x1 y1 pmax(x1, y1) [1] 27 28 65 25 17 21 29 > x2 x2 [1] 7 ... 阅读更多

通常，我们在 R 中从不同分布模拟随机值。基本的 R 提供了一些内置函数，如果我们想将模拟重复固定次数，我们会一次又一次地编写这些内置函数。但是，我们可以使用 replicate 函数使用一行代码进行多次模拟，这意味着如果我们想模拟十个均匀随机变量十次，则可以使用 replicate 函数。示例replicate(10, runif(5, 2, 5)) [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [, 5] [, 6] [, 7] [, ... 阅读更多

累积和用于确定变量或组的总和，并帮助我们了解该变量或组的值随时间的变化。创建累积和时，我们必须确保总和和最后一个值的累积和（取决于求和的方向）相同。我们可以使用 dplyr 包的 mutate 函数来查找累积和并为其创建一个列。示例考虑以下数据框 −x1

当我们使用 plot 函数创建图表时，坐标轴标签会根据正在绘制的变量的值自动创建。可以为 X 轴和 Y 轴这两个坐标轴设置标签限制，我们可以使用 xlim 和 ylim 选项来实现。例如，如果我们要绘制的 X 轴变量的范围是 0 到 50，则可以设置为 xlim = c(0,50)。示例set.seed(99) x

创建秩变量是为了将数值变量转换为有序变量。这对于非参数分析很有用，因为如果数值变量的分布不是正态分布，或者参数分析的假设不能被数值变量遵循，则不会直接分析原始变量值。要使用 mutate 函数创建秩变量，我们可以使用 dense_rank 参数。示例考虑以下数据框 −set.seed(7) x1

字符串可以是短的也可以是长的，我们也可以在 R 中拥有字符串向量或列表。当我们想要将字符串用于单次或多次比较时，提取部分字符串是很常见的。如果我们想要提取字符串中的前两个字符，我们可以使用 substr 函数，语法是 substr（“String_object 或 String”，start=1，stop=2）示例x1

箱线图显示最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。当我们使用 ggplot2 创建箱线图时，它会显示没有最小值和最大值水平线的箱线图，如果我们想要创建水平线，我们可以将 stat_boxplot(geom= 'errorbar') 与 ggplot2 的 ggplot 函数一起使用。示例考虑以下数据框 −set.seed(101) Gender

散点图是一个将一个因变量绘制在 Y 轴上，一个自变量绘制在 X 轴上的图。有时，因变量和自变量对根据某些特征进行分组，因此，我们可能想要根据特征创建具有不同颜色组的散点图。为此，我们可以在 ggplot 函数中使用 colour 参数。示例考虑以下数据框 −set.seed(123) x

条形图的条形通常是从下到上垂直排列的，但我们也可以反转它们。虽然这不是通常的做法，但如果我们想这样做，我们可以这样做。为此，我们将不得不反转 Y 轴上的值，结果条形将被反转。这可以通过使用 scale_y_continuous 来实现。示例考虑以下数据框 −Salary_Group

列表可以包含许多元素，每个元素可以是不同类型的，但如果它们是数值型的，那么我们可以对它们执行一些数学运算，例如加法、乘法、减法、除法等。为此，我们可以使用 Reduce 函数，方法是提及数学运算和列表名称为 Reduce（“Mathematical_Operation”，List_name）。示例x1