要检验 R 数据框中两个分类列之间比例的显著性，我们首先需要使用这些列找到列联表，然后使用 chisq.test 应用卡方独立性检验。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含两个分类列，例如 C1 和 C2，那么可以使用命令 chisq.test(table(df$C1,df$C2)) 来检验显著关系。示例 在线演示x1

要在 R 数据框中将特定值替换为新值，可以使用 ifelse 函数，其中新值将在条件之后放置，如果列值与条件不匹配，则放置相同的列。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含一个名为 x 的列，其中包含 20 个值，其中一些值为 5，如果我们想将 5 替换为 2，则可以使用命令 df$x

要在基础 R 中创建箱线图并增加箱线宽度，可以在 boxplot 函数内使用 boxlwd 参数。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，则可以使用以下命令创建箱线宽度更大的箱线图：-boxplot(x,boxlwd=5)示例 在线演示x

要找到负数的非整数次幂，我们可以分别计算分子和分母的幂，其中分母的分子为 1。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，其中包含单个值 -10，则可以使用命令 ((x)^15)^(1/7) 来找到 x 的 15/7 次幂。示例 在线演示x1

要在 R 数据框列中求每 n 个值的和，如果存在缺失值，可以使用 rowsum 函数和 rep 函数（重复行的和），并使用 na.rm=TRUE 排除包含缺失值的列。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含 4 列，每列包含 20 个值，其中一些值缺失，则可以使用命令 rowsum(df,rep(1:5,each=4),na.rm=TRUE) 来查找每 5 行的列和。示例 在线演示x1

要检查 R 矩阵列是否只包含重复值，可以使用 dim 函数计算使用 table 函数访问矩阵列后的列的维度。例如，如果我们有一个包含五列的矩阵 M，则可以使用命令 dim(table(M[,1]))==1 来检查第一列是否只包含重复值。示例考虑以下数据框： 在线演示M1

要查找 R 中因子列的级别数，可以使用 length 函数和 unique 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含一个因子列 X，则可以使用以下命令查找因子列中的级别数：-length(unique(df$X))示例考虑以下数据框： 在线演示x1

要在 R 数据框列中用下划线替换两个单词之间的空格，可以使用 gsub 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含一个字符列 x，其中包含两个单词，它们之间只有一个空格，则可以使用命令 df$x 来替换该空格。

要在 R 数据框中查找行的标准差，可以使用 dplyr 包的 mutate 函数和 matrixStats 包的 rowSds 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含两列 x 和 y，则可以使用以下命令查找行的标准差：-df%>%mutate(STDEV=rowSds(as.matrix(.[c("x","y")])))示例考虑以下数据框： 在线演示x1

要查找两个矩阵对应列之间的相关性，可以使用 mapply 函数，但是我们必须使用 as.data.frame 函数读取矩阵。例如，如果我们有两个名为 M_1 和 M_2 的矩阵，并且每个矩阵都包含 5 列，则可以使用命令 mapply(cor,as.data.frame(M_1),as.data.frame(M_2)) 来查找这些矩阵对应列之间的相关性。示例考虑以下矩阵： 在线演示M1