要在 R 中按行最小值划分数据框行值，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 函数按行最小值划分数据框行值。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示x

要在 R 中使用 dplyr 子集化不包含 NA 的数据框行，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 dplyr 包的 filter 函数子集化不包含 !is.na 的行。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示x

要在 R 数据框中根据列名子集化行值，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 seq_len 函数创建一个大小等于数据框行数的列名样本和行名，之后使用 cbind 函数根据列名子集化行。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示性别_1

要在 R 中使用回归模型查找点估计，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个数据框。然后，创建回归模型。之后，定义我们想要查找点估计的值，并使用 predict 函数查找估计值。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示x1

要在 R 数据框中查找前 n 行的列均值，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 colMeans 函数读取带有 matrix 函数和 nrow 参数的数据框。示例1创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示x

要在 R 中使用 ifelse 替换矩阵值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个矩阵。然后，使用 ifelse 函数替换矩阵中的值。创建矩阵让我们创建一个如下所示的矩阵：实时演示M

要在 R 中创建变量和等式之间的散点图，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个向量。然后，创建等式并将其存储在一个对象中。之后，使用 plot 函数创建向量和等式对象之间的图。创建向量让我们创建一个如下所示的向量：实时演示x

要在 R 中按行中位数划分数据框行值，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 函数按行中位数划分数据框行值。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框：实时演示x

要查找存储在 R 列表中的所有矩阵的每一行的最大值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个矩阵列表。然后，使用 max 函数以及 lapply 函数和 apply 函数查找所有矩阵每一行的最大值。创建矩阵列表使用 matrix 函数创建多个矩阵，并使用 list 函数将它们存储在一个列表中：实时演示M1

要查找存储在 R 列表中的所有矩阵的最大值，我们可以按照以下步骤操作：首先，创建一个矩阵列表。然后，使用 max 函数以及 unlist 和 lapply 函数查找所有矩阵的最大值。创建矩阵列表使用 matrix 函数创建多个矩阵，并使用 list 函数将它们存储在一个列表中：实时演示M1