要使用 ggvis 创建堆叠条形图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。使用 ggvis 包的 layer_bars 函数创建堆叠条形图。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：演示代码Group

要将年份、月份和日转换成完整的日期，我们可以按照以下步骤操作：创建一个数据框，其中年份、月份和日作为单独的列。使用 dplyr 包的 mutate 函数创建完整的日期。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：演示代码Year

要将 R 中的数据框行按列数划分，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。然后，使用 apply 函数将数据框行除以列数。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：演示代码x

当我们掷骰子三次时，样本空间包含 216 个结果。如果我们想生成三次掷骰子的结果，可以使用 expand.grid 函数以及 rep 和 list 函数。生成三次掷骰子的结果让我们创建一个数据框，如下所示：演示代码expand.grid(rep(list(1:6),2))执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出会在您的系统上有所不同）：输出Var1 Var2 1 1 1 2 2 1 3 3 1 4 4 1 5 5 1 6 6 1 7 1 2 8 2 2 9 3 2 10 4 2 11 5 2 12 6 2 13 1 3 14 2 3 15 3 3 16 4 3 17 5 3 18 6 3 19 1 4 20 2 4 21 3 4 22 4 4 23 5 4 24 6 4 25 1 5 26 2 5 27 3 5 28 4 5 29 5 5 30 6 5 31 1 6 32 2 6 33 3 6 34 4 6 35 5 6 36 6 6

要查找 R 的 data.table 对象中基于另一个分类列的分类比例，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个 data.table 对象。根据分类列查找比例。创建一个 data.table 对象加载 data.table 包并创建一个包含两个分类列的 data.table 对象：library(data.table) Category1

要将 R 的 data.table 对象中的行值除以行总和，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个 data.table 对象。然后，使用 apply 函数将 data.table 对象的行值除以行总和。创建 data.table 对象让我们创建一个 data.table 对象，如下所示：library(data.table) x

要创建填充不同颜色的分类密度图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。加载 ggplot2 包并为所有类别创建密度图。使用 fill 函数为数据框中的类别创建密度图。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：演示代码x

要创建分类密度图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。加载 ggplot2 包并为所有数据创建密度图。使用 col 函数为数据框中的类别创建密度图。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：演示代码x

如果使用 dplyr 包将 na.rm 设置为 TRUE，则统计运算的输出将返回 NaN。为避免这种情况，我们需要排除 na.rm。按照以下步骤了解两者之间的区别：首先，创建一个数据框。如果数据框中存在 NA，则使用 na.rm 设置为 TRUE 来汇总数据框。在不将 na.rm 设置为 TRUE 的情况下汇总数据框。创建数据框让我们创建一个数据框，如下所示：演示代码Group&li;-rep(c("First", "Second", "Third"), times=c(3, 10, 7)) Response&li;-rep(c(NA, 3, 4, 5, 7, 8), times=c(3, 2, 5, 2, 4, 4)) df&li;-data.frame(Group, Response) df执行上述代码后…… 阅读更多

要标记使用 xyplot 创建的散点图中的点，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建两个数值向量和一个分类向量。加载 lattice 包并创建散点图。使用 panel.xyplot 和 ltext 函数创建带用分类向量标记的点的散点图。创建向量创建三个向量，一个分类向量和两个数值向量：演示代码x