要查找 R 数据框中字符串的行模式，我们可以使用 apply 函数以及模式的自定义函数，如果存在平局，则将根据字母顺序选择第一个值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框包含字符串值，那么我们可以通过使用下面给出的命令找到字符串的行模式：df$RowM

在创建条形图时出现错误“高度”必须是向量或矩阵，这是因为我们提供了数据框名称而不是列名，或者使用 as.matrix 读取它。如果我们想为数据框中的列创建条形图，则需要将数据框读取为矩阵。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，那么我们可以通过使用下面给出的命令创建 df 中列的条形图：barplot(as.matrix(df))示例以下代码片段创建了一个示例数据框：df

可以使用 boot 函数找到自举置信区间。自举是一种借助样本数据查找推断统计的方法。它是通过从相同的值中进行大量有放回的抽样来完成的。查看下面给出的示例，了解如何创建自举置信区间。示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框：x1

要创建区间，我们可以使用 cut 函数与 seq 函数一起使用，如果我们想根据这些区间查找频率，那么我们只需要使用 table 函数与 cut 函数一起使用即可。我们需要在 cut 函数中正确定义区间的范围。要了解如何做到这一点，请查看下面的示例。示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框：x

要查找 R 数据框列值的唯一配对组合，我们可以使用 combn 函数与 unique 函数一起使用。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 x 的列，那么我们可以通过使用下面给出的命令找到所有列值的唯一配对组合：combn(unique(df$x),2,FUN=paste,collapse=' ')示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框：Grp

要忽略 R 向量中的缺失值创建随机样本，我们可以使用 sample 函数以及向量名称的 is.na 的否定。例如，如果我们有一个名为 X 的向量，其中包含一些 NA，那么我们可以通过使用下面给出的命令创建大小为 100 的 X 值的随机样本：sample(X[!is.na(X)],100,replace=TRUE)示例 1要忽略 R 向量中的缺失值创建随机样本，请使用下面给出的命令：x1

要检查 R 数据框中哪个值为 NA，我们可以使用 apply 函数以及 is.na 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些 NA 值，那么我们可以使用下面提到的命令检查哪个值为 NA：apply(df,2, function(x) is.na(x))这将以逻辑形式返回数据框，其中包含 TRUE 和 FALSE。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框：x1

要查找 R 数据框每一行中非 NA 值的频率，我们可以使用 apply 函数以及 na.omit 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些 NA 值，那么我们可以使用如下命令查找 df 每一行中非 NA 值的频率：apply(df,1, function(x) length(na.omit(x)))示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框：x1

如果 R 数据框中存在 NA，要查找行总和，我们可以使用 rowSums 函数并将 na.rm 参数设置为 TRUE，此参数将在计算行总和之前删除 NA 值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些 NA 值，那么我们可以使用以下命令查找行总和：df$Row_Sums

要在 R 中在向量之前添加零，我们可以简单地使用 rep 函数并提供我们在向量中想要零的次数。例如，如果我们有一个名为 X 的向量，其中包含三个值，例如 1、2、3，并且我们想要在此向量之前添加三个零，那么我们可以使用如下所示的命令：X